The slime formed at the bottom of the borehole causes the excessive displacement and loss of the bearing capacity of the drilled shaft. In this study, the slime meter is developed for the evaluation of the slime based on the electrical properties of the fluid and the slime in the borehole. The slime meter is composed of a probe instrumented with electrodes and temperature sensor and a frame with rotary encoder, so that the slime meter profiles the electrical resistivity compensated with temperature effect along the depth. For the application of the slime meter, three field tests are conducted at a borehole with a diameter of 3 m and a depth of 46.9 m with different testing time and locations. For all the tests, the experimental results show that while electrical resistivities are constantly measured in the fluid, the electrical resistivities sharply increase at the surface of the slime. Therefore, the slime thicknesses are estimated by the differences in the depths of the slime surface and the ground excavation. The experimental results obtained at the same testing point with different testing time show that the estimated thickness of the slime increases by the elapsed time. Also, the estimated slime at the side of the borehole is thicker than that at the center of the borehole. As the slime meter estimates the slime in the borehole by measuring the electrical resistivity with simple equipment, the slime meter may be effectively used for the evaluation of the slime formed at the bottom of the borehole.
In this study, a novel land-cover classification framework for multi-temporal SAR data is presented that can combine multiple features extracted through data transforms and multiple classifiers. At first, data transforms using principle component analysis (PCA) and 3D wavelet transform are applied to multi-temporal SAR dataset for extracting new features which were different from original dataset. Then, three different classifiers including maximum likelihood classifier (MLC), neural network (NN) and support vector machine (SVM) are applied to three different dataset including data transform based features and original backscattering coefficients, and as a result, the diverse preliminary classification results are generated. These results are combined via a majority voting rule to generate a final classification result. From an experiment with a multi-temporal ENVISAT ASAR dataset, every preliminary classification result showed very different classification accuracy according to the used feature and classifier. The final classification result combining nine preliminary classification results showed the best classification accuracy because each preliminary classification result provided complementary information on land-covers. The improvement of classification accuracy in this study was mainly attributed to the diversity from combining not only different features based on data transforms, but also different classifiers. Therefore, the land-cover classification framework presented in this study would be effectively applied to the classification of multi-temporal SAR data and also be extended to multi-sensor remote sensing data fusion.
Park, Jae-Un;Whang, Min-Cheol;Lee, Jung-Nyun;Heo, Hwan;Jeong, Yong-Mu
Science of Emotion and Sensibility
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v.14
no.4
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pp.627-636
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2011
The purpose of this study is to develop the multi-modal interaction system. This system provides realistic and an immersive experience through multi-modal interaction. The system recognizes user behavior, intention, and attention, which overcomes the limitations of uni-modal interaction. The multi-modal interaction system is based upon gesture interaction methods, intuitive gesture interaction and attention evaluation technology. The gesture interaction methods were based on the sensors that were selected to analyze the accuracy of the 3-D gesture recognition technology using meta-analysis. The elements of intuitive gesture interaction were reflected through the results of experiments. The attention evaluation technology was developed by the physiological signal analysis. This system is divided into 3 modules; a motion cognitive system, an eye gaze detecting system, and a bio-reaction sensing system. The first module is the motion cognitive system which uses the accelerator sensor and flexible sensors to recognize hand and finger movements of the user. The second module is an eye gaze detecting system that detects pupil movements and reactions. The final module consists of a bio-reaction sensing system or attention evaluating system which tracks cardiovascular and skin temperature reactions. This study will be used for the development of realistic digital entertainment technology.
Cheol-Gu Park;Sang-Ki Choi;Seong-Geun Jo;Kwon-Min Kim
Journal of Digital Convergence
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v.21
no.3
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pp.33-39
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2023
This study is a performance evaluation of a blood sugar monitoring system that combines a PPG sensor, which is an evaluation device for blood glucose monitoring, and a DNN algorithm when monitoring capillary blood glucose. The study is a researcher-led clinical trial conducted on participants from September 2023 to November 2023. PPG-BGMS compared predicted blood sugar levels for evaluation using 1-minute heart rate and heart rate variability information and the DNN prediction algorithm with capillary blood glucose levels measured with a blood glucose meter of the standard personal blood sugar management system. Of the 100 participants, 50 had type 2 diabetes (T2DM), and the average age was 67 years (range, 28 to 89 years). It was found that 100% of the predicted blood sugar level of PPG-BGMS was distributed in the A+B area of the Clarke error grid and Parker(Consensus) error grid. The MARD value of PPG-BGMS predicted blood glucose is 5.3 ± 4.0%. Consequentially, the non-blood-based PPG-BGMS was found to be non-inferior to the instantaneous blood sugar level of the clinical standard blood-based personal blood glucose measurement system.
Electronic security system is composed mainly of electronic-information-communication device, so system technology, configuration and management of the electronic security system could be affected by the change of information-communication environment. This study is to propose the future prospect on the development of technique for electronic security system through the analysis of the trend and the actual condition on the development of technique. This study is based on literature study and interview with user and provider of electronic security system, also survey was carried out by system provider and members of security integration company to come up with more practical result. Hybrid DVR technology that has multi-function such as motion detection, target tracking and image identification is expected to be developed. And 'Embedded IP camera' technology that internet server and image identification software are built in. Those technologies could change the configuration and management of CCTV system. Fingerprint identification technology and face identification technology are continually developed to get more reliability, but continual development of surveillance and three-dimension identification technology for more efficient face identification system is needed. As radio identification and tracking function of RFID is appreciated as very useful for access control system, hardware and software of RFID technology is expected to be developed, but government's support for market revitalization is necessary. Behavior pattern identification sensor technology is expected to be developed and could replace passive infrared sensor that cause system error, giving security guard firm confidence for response. The principle of behavior pattern identification is similar to image identification, so those two technology could be integrated with tracking technology and radio identification technology of RFID for total monitoring system. For more efficient electronic security system, middle-ware's role is very important to integrate the technology of electronic security system, this could make possible of installing the integrated security system.
The objective of this paper is the establishment of finite element analysis frame work for pavement research. Finite element analysis results simulating various loading experiments are verified with sensor measurements obtained from the KHC Test Road. The accuracy of the finite element analysis can be supported by these efforts so that it helps spread out the finite element analysis to pavement research and design processes. The finite element model used in this research is the full 3D nonlinear model including concrete slab, lean concrete base, subbase, shoulder, dowel, and tie-bar. In order to accomplish the accurate verification, the loading condition and the pavement temperature distribution are exactly simulated with field measured data. The curling behavior and the strain distribution are compared with measured responses from the loading tests with a truck and the FWD. Strain and curling predictions from the concrete slab are matched well with measured responses but the strain prediction from the lean concrete base is not matched with measured response. In addition, the magnitude of permanent curling is evaluated with the finite element analysis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.227-239
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2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.18
no.1
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pp.166-173
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2014
A noncontact nondestructive testing (NDT) method is proposed to detect the damage of pipeline structures and to identify the location of the damage. To achieve this goal, a scanning laser source actuation technique is utilized to generate a guided wave and scans a specific area to find damage location more precisely. The ND: YAG pulsed laser is used to generate Lamb wave and a piezoelectric sensor is installed to measure the structural responses. The measured responses are analyzed using three dimensional Fourier transformation (3DFT). The damage-sensitive features are extracted by wavenumber filtering based on the 3D FT. Then, flaw imaging techniques of a pipeline structures is conducted using the damage-sensitive features. Finally, the pipes with notches are investigated to verify the effectiveness and the robustness of the proposed NDT approach.
Kim, Young-Ro;Kim, Yong-Hyu;Hur, Myung-Joon;Woo, Jong-Myung
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.3
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pp.219-232
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2013
This paper presents a microstrip antenna which recovers its resonant frequency and impedance shifted automatically by the approach of other objects such as hands. This can be used for telemetry sensor applications in the ultrahigh frequency(UHF) industrial, scientific, and medical(ISM) band. It is the key element that an frequency-reconfigurable antenna could be electrically controlled. This antenna is miniaturized by loading the folded plates at both radiating edges, and varactor diodes are installed between the radiating edges and the ground plane to control the resonant frequency by adjusting the DC bias asymmetrically. Using this voltage-controlled antenna and the micro controller peripheral circuits of reading the returned level, the antenna is designed and fabricated which recovers its resonant frequency and impedance automatically. Designed frequency auto recovering antenna is conformed to be recovered within a few seconds when the resonant frequency and impedance are shifted by the approach of other objects such as hand, metal plate, dielectric and so on.
Background: There have been many studies on the growth conditions of Zostera marina and Zostera japonica, but few studies have examined how spatial and temporal factors affect growth in established seagrass beds or the distribution range and shoot density. This study aims to clarify the factors that determine the temporal and spatial distribution of Zostera marina and Zostera japonica in the Seto Inland Sea east of Yamaguchi Prefecture. Methods: The study site is in Hiroshima Bay of the Seto Inland Sea, along the east coast of Yamaguchi Prefecture, Japan. We monitored by diving observation to confirm shoot density, presence or absence of both species and observed water temperature, salinity by sensor in study sites. Results: The frequency of occurrence of Zostera marina was high in all seasons, even in water depths of D.L. + 1 to -5 m ($80{\pm}34%$ to $89{\pm}19%$; mean ${\pm}$ standard deviation), but lower (as low as $43{\pm}34%$) near the breakwall, where datum level was 1 to 2 m, and it was further reduced in datum level -5 m and deeper. The frequency of occurrence of Zostera japonica was highest in water with a datum level of +1 to 0 m. However, in datum level of 0 m or deeper, it became lower as the water depth became deeper. Datum level +1 m to 0 m was an optimal water depth for both species. The frequency of occurrence and the shoot density of both species showed no negative correlation. In 2011, the daily mean water temperature was $10^{\circ}C$ or less on more days than in other years and the feeding damage by S. fuscescens in the study sites caused damage at the tips. Conclusions: We considered that the relationship between these species at the optimal water depth was not competitive, but due to differences in spatial distribution, Zostera marina and Zostera japonica do not influence each other due to temperature conditions and feeding damage and other environmental conditions. Zostera japonica required light intensity than Zostera marina, and the water depth played an important role in the distribution of both species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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