Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (U-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.
본 논문 단일영상 내에 존재하는 피사체의 정보를 객관적인 수치로 구현하는 데 목적이 있다. 이러한 연구를 위해서 2차원의 단일영상이 가진 소실점을 기초로 하였으며, 3D 프로그램을 이용하여 단일영상을 3차원으로 재구성하였다. 또한, 3차원 재구성에 필요한 촬영카메라의 축 설정을 위해서 이미지가 가진 렌즈 화각 및 바닥 패턴을 활용하였다. 이렇게 완성된 3차원 영상은 하나의 기준이 되는 특정 피사체의 크기 값을 안다면 바닥패턴에 있는 모든 피사체의 크기 및 거리 측정이 가능하며 이를 통해 CCTV 또는 기타 범죄 사건의 영상에서 범인 및 단서가 되는 피사체의 기초정보를 획득할 수 있다.
The process of berthing/deberthing operations for entering/leaving vessels in Busan northern harbor was analyzed and evaluated by using an integrated VTS(vessel traffic service) system installed in the ship training center of Pukyong National University, Busan, Korea. The integrated VTS system used in this study was consisted of ARPA radar, ECDIS(electronic chart display and information system), backup(recording) system, CCTV(closed-circuit television) camera system, gyro-compass, differential GPS receiver, anemometer, AIS(automatic identification system), VHF(very high frequency) communication system, etc. The network of these systems was designed to communicate with each other automatically and to exchange the critical information about the course, speed, position and intended routes of other traffic vessels in the navigational channel and Busan northern harbor. To evaluate quantitatively the overall dynamic situation such as maneuvering motions for target vessel and its tugboats while in transit to and from the berth structure inside a harbor, all traffic information in Busan northern harbor was automatically acquired, displayed, evaluated and recorded. The results obtained in this study suggest that the real-time tracking information of traffic vessels acquired by using an integrated VTS system can be used as a useful reference data in evaluating and analyzing exactly the dynamic situation such as the collision between ship and berth structure, in the process of berthing/deberthing operations for entering/leaving vessels in the confined waters and harbor.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.76-81
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2017
This paper presents a low cost and flexible IoT enabled smart LED controller using Arduino that is used for emergency exit signs. The Internet of Things (IoT) is become a global network that put together physical objects using network communications for the purpose of inter-communication of devices, access information on internet, interaction with users as well as permanent connected environment. A crucial point in this paper, is underlined on the potential key points of applying the Arduino platform as low cost, easy to use microcontroller with combination of various sensors applied in IoT technology to facilitate and establishment of intelligent products. To demonstrate the feasibility and effectiveness of the system, devices such as LED strip, combination of various sensors, Arduino, power plug and ZigBee module have been integrated to setup smart emergency exit sign system. The general concept of the proposed system design discussed in this paper is all about the combination of various sensor such as smoke detector sensor, humidity, temperature sensor, glass break sensors as well as camera sensor that are connected to the main controller (Arduino) for the purpose of communicating with LED exit signs displayer and dedicated PC monitors from integrated system monitoring (controller room) through gateway devices using Zig bee module. A critical appraisal of the approach in the area concludes the paper.
도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.
HD-SDI 비디오 신호 전송을 위한 광 비디오 전송 장치를 개발하였다. 광 송수신기는 입력전원 DC 5V로 동작하며, 감시 카메라 주위에 부착 가능하도록 작은 크기로 개발하였다. 광 송수신기는 내부에 별도의 전원 안정화 회로를 내장하여, 출력이 안정된 3.3V 전압을 내부의 다른 전자회로에 공급하도록 하였다. 광 송신기는 케이블드라이버, 레이저 다이오드 드라이버, 레이저 다이어드로 구성되며, 광수신기는 포토다이오드, 리미팅 앰프, 케이블 이퀄라이저로 구성하였다. 광 송신기는 파장 1.3.um, 광출력 -5 dBm, 송신속도 1.485Gbps였고, 광 수신기는 수신감도 -23dBm이었다. 이 장치로 HD-SDI 비디오 신호가 광섬유 30km 광섬유 전송 후에도 끊김 없이 전송됨을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간으로 측정된 심박수와 OpenCV를 이용한 움직임 감지를 통해 피보호자의 위급 상황을 인식하고, 보호자에게 실시간으로 영상을 공유함으로써 사고를 방지하고 신속히 대처할 수 있도록 하는 복지 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현 시스템은 환자, 독거노인, 어린이 등 돌봄이 필요한 대상에 대한 보호자의 걱정을 덜고, 위급상황 발생 시 보다 신속하게 대처하기 위해 고안되었다. 보호자는 응급 알람뿐만 아니라 실시간 영상전송을 통해 실제 상황을 바로 인지하고 적절하게 대처할 수 있다. 또한 기존 홈 CCTV와 달리 위급 상황에서만 카메라가 동작하므로 사생활 침해의 걱정을 최소화하도록 구현하였다.
Objective: The aim was to compare the behavioral response to full separation of cows and calves maintained together for 100 days or 24 h. Methods: Twelve Holstein-Friesian cow-calf pairs were enrolled into either treatment or industry groups (n = 6 cow-calf pairs/group). The treatment cows and calves were maintained on pasture together for 106±8.6 d and temporarily separated twice a day for milking. The Industry cows and their calves, were separated within 24 h postpartum. Triaxial accelerometer neck-mounted sensors were fitted to cows 3 weeks before separation to measure hourly rumination and activity. Before separation, cow and calf behavior was observed by scan sampling for 15 min. During the separation process, frequency of vocalizations and turn arounds were recorded. At separation, cows were moved to an observation pen where behavior was recorded for 3 d. A CCTV camera was used to record video footage of cows within the observation pens and behavior was documented from the videos in 15 min intervals across the 3 d. Results: Before separation, industry calves were more likely to be near their mother than Treatment calves. During the separation process, vocalization and turn around behavior was similar between groups. After full separation, treatment cows vocalized three times more than industry cows. However, the frequency of time spent close to barrier, standing, lying, walking, and eating were similar between industry and treatment cows. Treatment cows had greater rumination duration, and were more active, than industry cows. Conclusion: These findings suggest a similar behavioral response to full calf separation and greater occurrence of vocalizations, from cows maintained in a long-term, pasture-based, cow-calf rearing system when ompared to cows separated within 24 h. However, further work is required to assess the impact of full separation on calf behavior.
As a method to understand the ecological habits around the artificial reef, various reports such as fishing gear survey, diving, sound survey, underwater CCTV and camera, etc. are reported. Among them, the sound survey method is carried out by installing an acoustic system on the ship and can be investigated regardless of the marine environment such as time constraints and turbidity. Such method, however, takes a lot of manpower and time as the ship travels at a constant speed. Investigations around artificial reefs are being conducted in an artificial way, and a lot of time and labor are consumed as such. Maritime buoys have been operated for various purposes such as route signs, weather observation, marine environment monitoring and defense monitoring for navigation safety in the past, but studies on monitoring systems for ecological habits and distribution of fish using marine buoys are remarkably insufficient. Therefore, this study aims to develop a system that allows users to directly monitor fish group detector data by estimating the distribution of fish groups around artificial reefs and using wireless communication at sea. In order to confirm the suitability of the maritime buoy used in this study, it was operated to compare data using LTE-equipped buoys capable of wireless communication and a data logger-type system buoy. Data transmission of buoys capable of LTE communication was carried out in a 10-minute ON, 10-minute OFF method due to the limitation of the power supply capacity, and data of the data logger-type buoy received full data. We compared and analyzed the data received from the two fish detectors. It is expected that real-time monitoring of the wireless buoy detection device using LTE will be possible through future research.
Hyeokjin Bak;Hoyoung Ban;SeongryulChang;Dongwon Gwon;Jae-Kyeong Baek;Jeong-Il Cho;Wan-Gyu Sang
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.80-80
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2022
Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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