Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.10
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pp.2352-2358
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2013
In this paper, we designed and implemented black box terminal with wireless communication function and cloud server for more efficient usage of black box video. Our system can store and manage all vehicle black box videos so public institutions can select videos with various conditions such as object, time-based and location based like integrated CCTV management system.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.26
no.4
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pp.380-391
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2010
Airborne in-situ measurements of aerosol/cloud number concentrations were analyzed to investigate the effects of aerosols on warm cloud formation in the Pacific Dust Experiment (PACDEX) during April and May 2007. In the air masses originating from the Asian continent, high concentrations of fine particles including black carbon (BC) were observed when compared to other regions. A strong correlation (r=0.88) between condensation nuclei (CN) having sizes ranging from 0.1 to 1.0 mm ($CN_{0.1-1.0}$) and cloud condensation nuclei (CCN) at 0.4% supersaturation ($CCN_{0.4%}$) suggests that most of the $CN_{0.1-1.0}$ can contribute to cloud formation. The possibility of a cloud droplet formation by BC particles was expected at the high water vapor mixing ratio (WVMR) and the abundance of water-soluble components at the low altitude less than 3 km.
Park, Gi-Won;Lee, Geon-woo;Yu, Junhyeok;Kim, Shin-Hyoung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1188-1191
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2021
The function of the black box can be combined with a car to check the video through a cloud server, reduce the hassle of checking the video through a memory card, check the black box image in real time through a PC and smartphone, and check the user's Excel, brake operation status, and handle control record at the time of the accident. In addition, the goal was to accurately identify vehicle accidents and simplify accident handling through artificial intelligence object recognition of black box images using cloud services. Measures can be prepared to preserve images even if the black box itself loses, such as fire, flooding, or damage that occurs in an accident. It has been confirmed that the exact situation before and after the accident can be grasped immediately by providing object recognition and log recording functions under actual driving experimental conditions.
To visually and chemically verify the rainout of soot particles, a model experiment was carried out with the cylindrical chamber (0.2 m (D) and 4 m (H)) installing a cloud drop generator, a hydrotherometer, a particle counter, a drop collector, a diffusing drier, and an artificial soot particle distributer. The processes of the model experiment were as follows; generating artificial cloud droplets (major drop size : $12-14{\mu}m$) until supersaturation reach at 0.52%-nebulizing of soot particles (JIS Z 8901) with an average size of $0.5{\mu}m$-counting cloud condensation nuclei (CCN) particles and droplets by OPC and the fixation method (Ma et al., 2011; Carter and Hasegawa, 1975), respectively - collecting of individual cloud drops - observation of individual cloud drops by SEM - chemical identifying of residual particle in each individual droplet by SEM-EDX. After 10 minutes of the completion of soot particle inject, the number concentrations of PM of all sizes (> $0.3{\mu}m$) dramatically decreased. The time required to return to the initial conditions, i.e., the time needed to CCN activation for the fed soot particles was about 40 minutes for the PM sized from $0.3-2.0{\mu}m$. The EDX spectra of residual particles left at the center of individual droplet after evaporation suggest that the soot particles seeded into our experimental chamber obviously acted as CCN. The coexistence of soot and mineral particle in single droplet was probably due to the coalescence of droplets (i.e., two droplets embodying different particles (in here, soot and background mineral particles) were coalesced) or the particle capture by a droplet in our CCN chamber.
In this paper we review current research on Atmospheric Brown Clouds (ABCs) with lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and miniaturized instruments. The UAV technology for in-situ measurements, including aerosol concentration, aerosol size distribution, aerosol absorption, cloud drop size distribution, solar radiation fluxes (visible and broadband), and spectral radiative fluxes, is a leading-edge technology for cost-effective atmospheric sounding, which can fill the gap between the ground measurement and satellite observation. The first experimental observation with UAVs in Korea, Cheju ABC Plume Monsoon Experiment (CAPMEX), conducted during summer 2008 revealed that the Beijing plumes exerted a strong positive influence on the net warming and fossil-fuel-dominated black-carbon plumes were approximately 100% more efficient warming agents than biomass-burning-dominated plumes. Long-term sustainable routine UAV measurements will eventually provide truly three-dimensional data of ABCs, which is necessary for the better understanding of their climate impacts and for the improvement of numerical models for air pollution, weather forecast and climate change.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.974-992
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2021
Recently, the healthcare field has undergone rapid changes owing to the accumulation of health big data and the development of machine learning. Data mining research in the field of healthcare has different characteristics from those of other data analyses, such as the structural complexity of the medical data, requirement for medical expertise, and security of personal medical information. Various methods have been implemented to address these issues, including the machine learning model and cloud platform. However, the machine learning model presents the problem of opaque result interpretation, and the cloud platform requires more in-depth research on security and efficiency. To address these issues, this paper presents a recent technology for Internet-of-Things-based (IoT-based) health big data processing. We present a cloud-based IoT health platform and health big data processing technology that reduces the medical data management costs and enhances safety. We also present a data mining technology for health-risk prediction, which is the core of healthcare. Finally, we propose a study using explainable artificial intelligence that enhances the reliability and transparency of the decision-making system, which is called the black box model owing to its lack of transparency.
As the smartphone and mobile environment develop, the time and space constraints for individual work performance are disappearing. Companies can reduce costs and expand their business quickly through cloud computing. As the use of various cloud expands, the boundaries of users, data, and applications are disappearing. Traditional security approaches based on boundaries (Perimeter) are losing their utility in the cloud environment. This paper describes the limitations of existing network access control (NAC) in a cloud environment and suggests network security technology that complements it. The study explains the SDP and combines SDP(Software Defined Perimeter) to overcome the limitations of NAC, while at the same time explaining its role as a new framework for supporting the cloud environment. The new framework proposed in this paper suggests a software-based network security solution that supports physical and software parts, providing identity-based access control, encrypted segment management, and dynamic policy management, not IP-based.
Cloud droplet activation process is well described by $K{\ddot{o}}hler$ theory and several parameterizations based on $K{\ddot{o}}hler$ theory are used in a wide range of models to represent this process. Here, we test the two different method of calculating the solute effect in the $K{\ddot{o}}hler$ equation, i.e., osmotic coefficient method (OSM) and ${\kappa}-K{\ddot{o}}hler$ method (KK). To do that, each method is implemented in the cloud droplet activation parameterization module of WRF-CHEM (Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry) model. It is assumed that aerosols are composed of five major components (i.e., sulfate, organic matter, black carbon, mineral dust, and sea salt). Both methods calculate similar representative hygroscopicity parameter values of 0.2~0.3 over the land, and 0.6~0.7 over the ocean, which are close to estimated values in previous studies. Simulated precipitation, and meteorological variables (i.e., specific heat and temperature) show good agreement with reanalysis. Spatial patterns of precipitation and liquid water path from model results and satellite data show similarity in general, but on regional scale spatial patterns and intensity show some discrepancy. However, meteorological variables, precipitation, and liquid water path do not show significant differences between OSM and KK simulations. So we suggest that the relatively simple KK method can be a good alternative to the OSM method that requires various information of density, molecular weight and dissociation number of each individual species in calculating the solute effect.
Using the high-resolution observational data obtained by the Hubble Space Telescope, we found that there is the diversity of the radial trends of blue straggler stars (BSSs) in young massive clusters (YMCs) in the Large Magellanic Cloud unlike BSSs in old globular clusters usually showing the segregated radial distributions. To understand the dynamical processes that lead to the none-segregated or even inversely-segregated radial distribution of BSSs, we performed direct N-body simulations for YMCs. Our numerical simulations show that the presence of black hole subsystems inside the cluster centre can significantly affect the dynamical evolution of BSSs and eventually lead to none- or inversely-segregated radial distribution of BSSs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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