Wi-Fi Sensing, which uses Wi-Fi technology to sense the surrounding environments, has strong potentials in a variety of sensing applications. Recently several advanced deep learning-based solutions using CSI (Channel State Information) data have achieved high performance, but it is still difficult to use in practice without explicit data collection, which requires expensive adaptation efforts for model retraining. In this study, we propose a Channel State Information Automatic Labeling System (CALS) that automatically collects and labels training CSI data for deep learning-based Wi-Fi sensing systems. The proposed system allows the CSI data collection process to efficiently collect labeled CSI for labeling for supervised learning using computer vision technologies such as object detection algorithms. We built a prototype of CALS to demonstrate its efficiency and collected data to train deep learning models for detecting the presence of a person in an indoor environment, showing to achieve an accuracy of over 90% with the auto-labeled data sets generated by CALS.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
제8권6호
/
pp.405-411
/
2022
Korea's long-term care insurance for the elderly, which started in 2008, is a borrowed one from gaeho insurance, which started eight years earlier. Both countries have a policy of welfare equipment benefit systems to support the lives of the elderly who are intellectually and mentally weakened. In this study, we attempted to compare and examine the welfare equipment items in Korea with those in Japan and find out the characteristics of the items in Korea and Japan. In Korea, loitering-detection device, posture changing devices, and incontinence underwears were registered as welfare devices before Japan, and in Japan, automatic urine disposal systems, wheelchair electric assist device, position converters, and lifts for handicapped person were designated as welfare devices before Korea. In addition, the Japanese Ministry of Health, Labor and Welfare has announced the designation of the excretion prediction support device as a welfare device. If Korea and Japan cooperate to develop welfare equipment items together, it will be of great help in improving the quality of life of the elderly in both countries in a super-aged society.
Anna Antonella, Spina;Carlotta, Ceniti;Cristian, Piras;Bruno, Tilocca;Domenico, Britti;Valeria Maria, Morittu
Journal of Animal Science and Technology
/
제64권3호
/
pp.531-538
/
2022
In Italy, buffalo mozzarella is a largely sold and consumed dairy product. The fraudulent adulteration of buffalo milk with cheaper and more available milk of other species is very frequent. In the present study, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), in combination with multivariate analysis by partial least square (PLS) regression, was applied to quantitatively detect the adulteration of buffalo milk with cow milk by using a fully automatic equipment dedicated to the routine analysis of the milk composition. To enhance the heterogeneity, cow and buffalo bulk milk was collected for a period of over three years from different dairy farms. A total of 119 samples were used for the analysis to generate 17 different concentrations of buffalo-cow milk mixtures. This procedure was used to enhance variability and to properly randomize the trials. The obtained calibration model showed an R2 ≥ 0.99 (R2 cal. = 0.99861; root mean square error of cross-validation [RMSEC] = 2.04; R2 val. = 0.99803; root mean square error of prediction [RMSEP] = 2.84; root mean square error of cross-validation [RMSECV] = 2.44) suggesting that this method could be successfully applied in the routine analysis of buffalo milk composition, providing rapid screening for possible adulteration with cow's milk at no additional cost.
Rini, Widyaningrum;Ika, Candradewi;Nur Rahman Ahmad Seno, Aji;Rona, Aulianisa
Imaging Science in Dentistry
/
제52권4호
/
pp.383-391
/
2022
Purpose: Periodontitis, the most prevalent chronic inflammatory condition affecting teeth-supporting tissues, is diagnosed and classified through clinical and radiographic examinations. The staging of periodontitis using panoramic radiographs provides information for designing computer-assisted diagnostic systems. Performing image segmentation in periodontitis is required for image processing in diagnostic applications. This study evaluated image segmentation for periodontitis staging based on deep learning approaches. Materials and Methods: Multi-Label U-Net and Mask R-CNN models were compared for image segmentation to detect periodontitis using 100 digital panoramic radiographs. Normal conditions and 4 stages of periodontitis were annotated on these panoramic radiographs. A total of 1100 original and augmented images were then randomly divided into a training (75%) dataset to produce segmentation models and a testing (25%) dataset to determine the evaluation metrics of the segmentation models. Results: The performance of the segmentation models against the radiographic diagnosis of periodontitis conducted by a dentist was described by evaluation metrics(i.e., dice coefficient and intersection-over-union [IoU] score). MultiLabel U-Net achieved a dice coefficient of 0.96 and an IoU score of 0.97. Meanwhile, Mask R-CNN attained a dice coefficient of 0.87 and an IoU score of 0.74. U-Net showed the characteristic of semantic segmentation, and Mask R-CNN performed instance segmentation with accuracy, precision, recall, and F1-score values of 95%, 85.6%, 88.2%, and 86.6%, respectively. Conclusion: Multi-Label U-Net produced superior image segmentation to that of Mask R-CNN. The authors recommend integrating it with other techniques to develop hybrid models for automatic periodontitis detection.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
/
pp.225-228
/
2022
The method of calculating the architectural design cost of the Korean Society of Architecture Policy considers the time spent during the design period. Therefore, faster design times can reduce design costs. As a result of a survey of students majoring in architecture, they felt tiredness from repeated floor plan drawings and difficulties in that there were many things to consider when floor plan drawing. In this paper, we implement a program that can automatically convert sketches into standardized floor plans during the architectural design process and a web app for user convenience. In the proposed method, when a user registers a sketch image through a web app, the program separates the space in the drawing through geometric shapes detection. Based on the dimensions and spatial information shown in the sketch, the outer and inner walls are displayed and the appropriate furniture is placed in the space. Through the proposed method, the design cost can be expected to be reduced by reducing the time of the drawing process in the architectural design stage, and 95.2% of architectural students expressed their intention to use the program.
Muhammad Saifullah ;Imran Sarwar Bajwa;Muhammad Ibrahim;Mutyyba Asgher
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권5호
/
pp.135-147
/
2023
Internet of things has revolutionaries every field of life due to the use of artificial intelligence within Machine Learning. It is successfully being used for the study of Radiation monitoring, prediction of Ultraviolet and Electromagnetic rays. However, there is no particular system available that can monitor and detect waves. Therefore, the present study designed in which IOT enables intelligence system based on machine learning was developed for the prediction of the radiation and their effects of human beings. Moreover, a sensor based system was installed in order to detect harmful radiation present in the environment and this system has the ability to alert the humans within the range of danger zone with a buzz, so that humans can move to a safer place. Along with this automatic sensor system; a self-created dataset was also created in which sensor values were recorded. Furthermore, in order to study the outcomes of the effect of these rays researchers used Support Vector Machine, Gaussian Naïve Bayes, Decision Trees, Extra Trees, Bagging Classifier, Random Forests, Logistic Regression and Adaptive Boosting Classifier were used. To sum up the whole discussion it is stated the results give high accuracy and prove that the proposed system is reliable and accurate for the detection and monitoring of waves. Furthermore, for the prediction of outcome, Adaptive Boosting Classifier has shown the best accuracy of 81.77% as compared with other classifiers.
SooHyun Cho;ChungYeol Lee;HeeJong Jeong;SeungWoo Kang;DaeHyun Lee
Journal of Drive and Control
/
제20권2호
/
pp.15-23
/
2023
In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.
Khan, Numan;Kim, Youjin;Lee, Doyeop;Tran, Si Van-Tien;Park, Chansik
International conference on construction engineering and project management
/
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.87-95
/
2020
Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.
Hyeokjin Bak;Ho-young Ban;Sungryul Chang;Dongwon Kwon;Jae-Kyeong Baek;Jung-Il Cho ;Wan-Gyu Sang
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
/
한국작물학회 2022년도 추계학술대회
/
pp.81-81
/
2022
Recently, many studies on big data based smart farming have been conducted. Research to quantify morphological characteristics using image data from various crops in smart farming is underway. Rice is one of the most important food crops in the world. Much research has been done to predict and model rice crop yield production. The number of productive tillers per plant is one of the important agronomic traits associated with the grain yield of rice crop. However, modeling the basic growth characteristics of rice requires accurate data measurements. The existing method of measurement by humans is not only labor intensive but also prone to human error. Therefore, conversion to digital data is necessary to obtain accurate and phenotyping quickly. In this study, we present an image-based method to predict leaf number and evaluate tiller number of individual rice crop using YOLOv5 deep learning network. We performed using various network of the YOLOv5 model and compared them to determine higher prediction accuracy. We ako performed data augmentation, a method we use to complement small datasets. Based on the number of leaves and tiller actually measured in rice crop, the number of leaves predicted by the model from the image data and the existing regression equation were used to evaluate the number of tillers using the image data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권10호
/
pp.2627-2642
/
2023
Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.