Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2636-2641
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2010
To support anti-collision between ship to ship and sea-search and sea-rescue work, ship automatic identification system(AIS) that can both send and receive messages between ship and VTS Traffic control have been adopted. And port control system can control traffic vessel service which is co-operated with AIS. For more efficient traffic vessel service, ship recognition and display system is required to cooperated with AIS. In this paper, we propose ship detection system which is co-operated with AIS by using background estimation based on image processing for on the sea or harbor image extracted from camera. We experiment with on the sea or harbor image extracted from real-time input image from camera. By computer simulation and real world test, the proposed system show more effective to ship monitoring.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.149-162
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2021
This paper established a new smart factory based on manufacturing data for an introductory company focusing on the personalized cosmetics manufacturing industry. We build on an example of a system that collects, manages, and analyzes documents and data that were previously managed by CGMP-based analog for data-driven use. To this end, we have established a system that can collect all data in real time at the production site by introducing artificial intelligence smart factory platform LINK5 MOS and POP system, collecting PLC data, and introducing monitoring system and pin board. It also aims to create a new business cluster space based on this project.
Yu, Hong;Zhu, Hong P.;Weng, Shun;Gao, Fei;Luo, Hui;Ai, De M.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.5
no.2
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pp.231-242
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2018
Subway tunnel structure has been rapidly developed in many cities for its strong transport capacity. The model-based damage detection of subway tunnel structure is usually difficult due to the complex modeling of soil-structure interaction, the indetermination of boundary and so on. This paper proposes a new data-based method for the damage detection of subway tunnel structure. The root mean square acceleration and cross correlation function are used to derive a statistical pattern recognition algorithm for damage detection. A damage sensitive feature is proposed based on the root mean square deviations of the cross correlation functions. X-bar control charts are utilized to monitor the variation of the damage sensitive features before and after damage. The proposed algorithm is validated by the experiment of a full-scale two-rings subway tunnel lining, and damages are simulated by loosening the connection bolts of the rings. The results verify that root mean square deviation is sensitive to bolt loosening in the tunnel lining and X-bar control charts are feasible to be used in damage detection. The proposed data-based damage detection method is applicable to the online structural health monitoring system of subway tunnel lining.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.133-139
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2022
Recently, livestock farms in Korea are introducing data-based technologies to improve productivity, such as livestock environment and breeding management, safe livestock production, and animal welfare. In addition, the government has been conducting a smart livestock distribution project since 2017 through the modernization of ICT-based livestock facilities in order to improve the productivity of livestock products and improve the livestock environment as a policy. However, the current smart livestock house has limitations in connection, diversity, and integration between monitoring and control. Therefore, in order to intelligently systemize all processes of livestock with intelligent algorithms and remote control in order to link and integrate various monitoring and control, the Internet of Things, big data, artificial intelligence, cloud computing, and mobile It is necessary to develop a smart livestock system. In this study, domestic and foreign research trends related to smart livestock based on intelligent information technology were introduced and the limitations of domestic application of advanced technologies were analyzed. Finally, future intelligent information technology applicable to the livestock field was examined.
Hong N. P.;Kim B. H.;Chang I. B.;Kim H. Y.;Oh S. I.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2002.02a
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pp.285-291
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2002
The shearing process for the sheet metal is normally used in the precision elements such as a frame of TFT-LCD or lead frame of If chips. In these precision elements, the burr formation prevents the system assembly and needs the additional burr removing process. In this paper, we developed the small size NC punching system which has an aligning kinematics between the rectangular shaped punch and die. The punch is driven by an ai cylinder and the sheet metal is moving on the X-Y table system which is driven by two stewing motors. The microprocessor control the whole system and communicate with the monitoring PC by RS232C serial communication protocol. The graphic user interface program in PC monitors nil control the punching system. The cross shaped joint hinge supports the punching die and positioned by two differential screws, whose are installed in perpendicular directions. The aligning between the punch and die is performed using the sheets of half thickness(0.1mm Brass) of the real process for the frame of the TFT-LCD. Using half thickness Brass, the burr formation is magnified and we can decide the aligning direction more easily then using the real thickness(0.2mm) Aluminum. In this paper, the aligning results are measured manually using the SEM photographs and we hope to make the automated aligning procedures using some kinds of image processing techniques.
Kim, YoungSik;Kim, Yunji;Na, Eun-Jee;Lee, Sook-Young;Oem, Jae-Ku
Korean Journal of Veterinary Service
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v.43
no.3
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pp.167-171
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2020
The epidemiological investigation of outbreak in korea confirmed that the inflow of avian influenza (AI) is related to the migration of migratory birds. In this study, avian repellents instrument were implemented and developed using the visual effects of lasers in accordance with the situation of small domestic fowl farms, and monitoring cameras were installed around each instrument to investigate the frequency of wild birds appearing and evaluate the performance of the instrument. Observation showed that the appreance ratio was reduced by 95%, and no significant reduction in the intrusion prevention effect by adaptation was observed on all fowl farms. In conclusion, it is expected that the outbreak of wild bird-borne infectious diseases such as avian influenza will be decreased if the device is installed on domestic fowl farms.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
The possibility of ship detection monitoring at operational level using KOMPSAT-5 Synthetic Aperture Radar (SAR) and Automatic Identification System (AIS) data is investigated. For the analysis, the KOMPSAT-5 SLC images, which are collected from the west coast of Shinjin port and the northern coast of Jeju port are used along with portable AIS data from near the coast. The ship detection algorithm based on HVAS (Human Visual Attention System) was applied, which has significant advantages in terms of detection speed and accuracy compared to the commonly used CFAR (Constant False Alarm Rate). As a result of the integrated analysis, the ship detection from KOMPSAT-5 and AIS were generally consistent except for small vessels. Some ships detected in KOMPSAT-5 but not in AIS are due to the data absence from AIS, while it is clearly visible in KOMPSAT-5. Meanwhile, SAR imagery also has some false alarms due to ship wakes, ghost effect, and DEM error (or satellite orbit error) during object masking in land. Improving the developed ship detection algorithm and collecting reliable AIS data will contribute for building wide integrated surveillance system of marine territory at operational level.
Oh, Sung Hoon;Jeon, Young Jun;Kwon, Young Woo;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.7
no.1
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pp.15-27
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2022
In the past five years, the fatality rate of single-vehicle accidents has been 4.7 times higher than that of all accidents, so it is necessary to establish a system that can detect and respond to single-vehicle accidents immediately. The IoT(Internet of Thing)-based real-time traffic accident recognition system proposed in this study is as following. By attaching an IoT sensor which detects the impact and vehicle ingress to the guardrail, when an impact occurs to the guardrail, the image of the accident site is analyzed through artificial intelligence technology and transmitted to a rescue organization to perform quick rescue operations to damage minimization. An IoT sensor module that recognizes vehicles entering the monitoring area and detects the impact of a guardrail and an AI-based object detection module based on vehicle image data learning were implemented. In addition, a monitoring and operation module that imanages sensor information and image data in integrate was also implemented. For the validation of the system, it was confirmed that the target values were all met by measuring the shock detection transmission speed, the object detection accuracy of vehicles and people, and the sensor failure detection accuracy. In the future, we plan to apply it to actual roads to verify the validity using real data and to commercialize it. This system will contribute to improving road safety.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.7
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pp.1515-1521
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2013
AIS is a core service in the maritime safety domain. AIS Message type #6 and #8(for binary date) can be used for carrying any kind of MSI(Maritime Safety Information). The MSC(Maritime Safety Committee) approved SN/Circ. 289 on Guidance on the use of AIS Application-Specific Messages in 2010. The MSI that carried by AIS-ASM can support to reduce the maritime accidents. Since a new AIS-ASM service places an additional load on the VDL(VHF Data Link), there should be a deployment process for new AIS-ASM services. In this paper we analyze the AIS-ASM services and survey the extended functions and systems for each AIS-ASM service. We also present the survey of the statistical analysis of local AIS messages. and suggest preliminary research topics for the deployment of new AIS-ASM services. VDL monitoring system, system for detection and removal of malfunctioning AIS equipments, and value analysis process of the MSI services are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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