Algae are an important component of the ecosystem. However, the excessive growth of cyanobacteria has various harmful effects on river environments, and diatoms affect the management of water supply processes. Algal monitoring is essential for sustainable and efficient algae management. In this study, an object detection model was developed that detects and classifies images of four types of harmful cyanobacteria used for the criteria of the algae alert system, and one diatom, Synedra sp.. You Only Look Once(YOLO) v8, the latest version of the YOLO model, was used for the development of the model. The mean average precision (mAP) of the base model was analyzed as 64.4. Five models were created to increase the diversity of the input images used for model training by performing rotation, magnification, and reduction of original images. Changes in model performance were compared according to the composition of the input images. As a result of the analysis, the model that applied rotation, magnification, and reduction showed the best performance with mAP 86.5. The mAP of the model that only used image rotation, combined rotation and magnification, and combined image rotation and reduction were analyzed as 85.3, 82.3, and 83.8, respectively.
The ICAO (International civil aviation organization)recommended the implementation of the GANP (global air navigation plan) for strategic decision-making and air traffic management evaluation. In this study, we proposed a new method for finding the route distance from KPI (key performance indicator) 05 actual route extension presented for air traffic management evaluation. For this purpose, we collected trajectory data for one month and calculated the en-route distances using the methods presented in ICAO and the methods presented by this author. In the ICAO method, the intersection point must be estimated through the equation of a circle for radius 40 NM and the equation of a straight line for an inner and outer point close to a circle in the track data, and four flight distances are calculated to calculate the en-route distance. In the method presented in this study, two flight distances are calculated without estimating the intersection point to calculate the en-route distance. To determine the error between the two methods, we used the performance evaluation index RMSE (root mean square error) and the determination factor R2 of the regression model.
The increasing interest in soil moisture data from satellite imagery for applications in hydrology, meteorology, and agriculture has led to the development of methods to produce variable-resolution soil moisture maps. Research on accurate soil moisture estimation using satellite imagery is essential for remote sensing applications. The purpose of this study is to generate a soil moisture estimation map for a test area using KOMPSAT-3/3A and KOMPSAT-5 SAR imagery and to quantitatively compare the results with soil moisture data from the Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission provided by NASA, with a focus on accuracy validation. In addition, the Korean Environmental Geographic Information Service (EGIS) land cover map was used to determine soil moisture, especially in agricultural and forested regions. The selected test area for this study is the western part of Jeju, South Korea, where input data were available for the soil moisture estimation algorithm based on the Water Cloud Model (WCM). Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery from KOMPSAT-5 HV and Sentinel-1 VV were used for soil moisture estimation, while vegetation indices were calculated from the surface reflectance of KOMPSAT-3 imagery. Comparison of the derived soil moisture results with SMAP (L-3) and SMAP (L-4) data by differencing showed a mean difference of 4.13±3.60 p% and 14.24±2.10 p%, respectively, indicating a level of agreement. This research suggests the potential for producing highly accurate and precise soil moisture maps using future South Korean satellite imagery and publicly available data sources, as demonstrated in this study.
As naval warfare changes to composite warfare that includes simultaneous engagements against surface, underwater, and air enemies, performance and tactical analysis are required to respond to naval warfare. In particular, for practical analysis of composite warfare, it is necessary to study engagement simulations that can appropriately utilize the limited performance resources of the detection system. This paper proposes a DEVS (Discrete Event Systems Specifications)-based simulation model for composite warfare analysis. The proposed model contains generalized models of combat platforms and armed objects to simulate various complex warfare situations. In addition, we propose a detection performance allocation algorithm that can be applied to a detection system model, considering the characteristics of composite warfare in which missions must be performed using limited detection resources. We experimented with the effectiveness of composite warfare according to the strength of the detection system's resource allocation, the enemy force's size, and the friendly force's departure location. The simulation results showed the effect of the resource allocation function on engagement time and success. Our model will be used as an engineering basis for analyzing the tactics of warships in various complex warfare situations in the future.
Jiyoung Min;Young-Soo Park;Tae Rim Park;Yoonseob Kil;Seung-Seop Jin
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.3
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pp.66-73
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2024
Stay-cable is one of the most important load carrying members in cable-stayed bridges. Monitoring structural integrity of stay-cables is crucial for evaluating the structural condition of the cable-stayed bridge. For stay-cables, tension and damping ratio are estimated based on modal properties as a measure of structural integrity. Since the monitoring system continuously measures the vibration for the long-term period, data acquisition systems should be stable and power-efficiency as the hardware system. In addition, massive signals from the data acquisition systems are continuously generated, so that automated analysis system should be indispensable. In order to fulfill these purpose simultaneously, this study presents an autonomous cable monitoring system based on domain-knowledge using IoT for continuous cable monitoring systems of cable-stayed bridges. An IoT system was developed to provide effective and power-efficient data acquisition and on-board processing capability for Edge-computing. Automated peak-picking algorithm using domain knowledge was embedded to the IoT system in order to analyze massive data from continuous monitoring automatically and reliably. To evaluate its operational performance in real fields, the developed autonomous monitoring system has been installed on a cable-stayed bridge in Korea. The operational performance are confirmed and validated by comparing with the existing system in terms of data transmission rates, accuracy and efficiency of tension estimation.
Current speech recognition technology s achieved high performance with the development of hardware devices, however it is insufficient for some applications where high reliability is required, such as voice control of powered wheelchairs for disabled persons. For the system which aims to operate powered wheelchairs safely by voice in real environment, we need to consider that non-voice commands such as user s coughing, breathing, and spark-like mechanical noise should be rejected and the wheelchair system need to recognize the speech commands affected by disability, which contains specific pronunciation speed and frequency. In this paper, we propose non-voice rejection method to perform voice/non-voice classification using both YIN based fundamental frequency(F0) extraction and reliability in preprocessing. We adopted a multi-template dictionary and acoustic modeling based speaker adaptation to cope with the pronunciation variation of inarticulately uttered speech. From the recognition tests conducted with the data collected in real environment, proposed YIN based fundamental extraction showed recall-precision rate of 95.1% better than that of 62% by cepstrum based method. Recognition test by a new system applied with multi-template dictionary and MAP adaptation also showed much higher accuracy of 99.5% than that of 78.6% by baseline system.
Seungju Lee;Wonhee Lee;Ji Hong Min;Deuk Jae Cho;Hyunwoo Park
Journal of Navigation and Port Research
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v.47
no.6
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pp.367-375
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2023
This study developed a new distance metric for vessel trajectories, applicable to marine traffic control services in the Korean coastal waters. The proposed metric is designed through the weighted summation of the traditional Hausdorff distance, which measures the similarity between spatiotemporal data and incorporates the differences in the average Speed Over Ground (SOG) and the variance in Course Over Ground (COG) between two trajectories. To validate the effectiveness of this new metric, a comparative analysis was conducted using the actual Automatic Identification System (AIS) trajectory data, in conjunction with an agglomerative clustering algorithm. Data visualizations were used to confirm that the results of trajectory clustering, with the new metric, reflect geographical distances and the distribution of vessel behavioral characteristics more accurately, than conventional metrics such as the Hausdorff distance and Dynamic Time Warping distance. Quantitatively, based on the Davies-Bouldin index, the clustering results were found to be superior or comparable and demonstrated exceptional efficiency in computational distance calculation.
The Korean Helicopter Development Program has successfully introduced the Surion helicopter, a versatile multi-domain operational aircraft that replaces the aging UH-1 and 500MD helicopters. Specifically designed for maneuverability, the Surion plays a crucial role in low-altitude tactical maneuvers for personnel transportation and specific missions, emphasizing the helicopter's survivability. Despite the significance of its low-altitude tactical maneuver capability, there is a notable gap in research focusing on multi-mission tactical maneuvers that consider the risk factors associated with deploying the Surion in the presence of enemy air defenses. This study addresses this gap by exploring a method to enhance the Surion's low-altitude maneuvering paths, incorporating information about enemy air defenses. Leveraging the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, a reinforcement learning-based approach, the research aims to optimize the helicopter's path planning. Visualized experiments were conducted using a Surion model implemented in the Unity environment and ML-Agents library. The proposed method resulted in a rapid and stable policy convergence for generating optimal maneuvering paths for the Surion. The experiments, based on two key criteria, "operation time" and "minimum damage," revealed distinct optimal paths. This divergence suggests the potential for effective tactical maneuvers in low-altitude situations, considering the risk factors associated with enemy air defenses. Importantly, the Surion's capability for remote control in all directions enhances its adaptability in complex operational environments.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.4
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pp.147-156
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2023
Because the behavior of cable bridges is dominated by dynamic response and is relatively complex, short- and long-term field monitoring are often required to evaluate the bridge condition. If a permanent SHMS (Structural Health Monitoring System) is not installed, a portable monitoring system is needed for the checking of bridge condition. In this case, it can be difficult to operate the portable monitoring system due to limited conditions such as power and communication according to the location and type of the bridge. In this study, the portable-based smart structural response monitoring system is developed that can be effectively used for short- and long-term monitoring of cable bridges in Korea and Southeast Asia. The developed system is a multi-channel portable data acquisition and analyzer that can be operated for a long time in the field using its own power supply system, and is included with the automated analysis algorithm for the dynamic characteristics of cable bridges using real-time data. In order to evaluate the field applicability of the developed system, field demonstration was conducted on cable bridges in Korea and Vietnam. Through the demonstration, the reliability and efficiency of field operation of the developed system were confirmed, and additionally, the possibility of application to overseas markets was confirmed in cable bridge monitoring field.
Jae-young Park;Jung Hwan Lee;Mo-Yeol Kang;Tae-Won Jang;Hyoung-Ryoul Kim;Se-Yeong Kim;Jongin Lee
Annals of Occupational and Environmental Medicine
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v.35
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pp.24.1-24.15
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2023
Background: The construction workers are vulnerable to fatigue due to high physical workload. This study aimed to investigate the relationship between overwork and heart rate in construction workers and propose a scheme to prevent overwork in advance. Methods: We measured the heart rates of construction workers at a construction site of a residential and commercial complex in Seoul from August to October 2021 and develop an index that monitors overwork in real-time. A total of 66 Korean workers participated in the study, wearing real-time heart rate monitoring equipment. The relative heart rate (RHR) was calculated using the minimum and maximum heart rates, and the maximum acceptable working time (MAWT) was estimated using RHR to calculate the workload. The overwork index (OI) was defined as the cumulative workload evaluated with the MAWT. An appropriate scenario line (PSL) was set as an index that can be compared to the OI to evaluate the degree of overwork in real-time. The excess overwork index (EOI) was evaluated in real-time during work performance using the difference between the OI and the PSL. The EOI value was used to perform receiver operating characteristic (ROC) curve analysis to find the optimal cut-off value for classification of overwork state. Results: Of the 60 participants analyzed, 28 (46.7%) were classified as the overwork group based on their RHR. ROC curve analysis showed that the EOI was a good predictor of overwork, with an area under the curve of 0.824. The optimal cut-off values ranged from 21.8% to 24.0% depending on the method used to determine the cut-off point. Conclusion: The EOI showed promising results as a predictive tool to assess overwork in real-time using heart rate monitoring and calculation through MAWT. Further research is needed to assess physical workload accurately and determine cut-off values across industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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