Data mashup is a web technology that combines information from multiple sources into a single web application. Mashup applications create a new horizon for new services, like environmental monitoring. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations utilize a data mashup to merge datasets from different Internet of multimedia things (IoMT) context-based services in order to leverage its data analytics performance and the accuracy of the predictions. However, mashup different datasets from multiple sources is a privacy hazard as it might reveal citizens specific behaviors in different regions. The ability to preserve privacy in mashuped datasets and at the same time provide accurate insights becomes a key success for the spread of mashup services. In this paper, we present our efforts to build a fog-based middleware for private data mashup (FMPM) to serve a centralized environmental monitoring service. The proposed middleware is equipped with concealment mechanisms to preserve the privacy of the merged datasets from multiple IoMT networks involved in the mashup application. Also, these mechanisms preserve the aggregates in the dataset to maximize the usability of information to attain accurate analytical results. We also provide a scenario for IoMT-enabled data mashup service and experimentation results.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.33
no.3
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pp.186-193
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2020
We investigate a fog-detection CCT control system using low deck lighting as a solution to the forward visibility of pole-type street lamps employed on existing roads. The lighting standards were met with a light source that has less compared with those of pole-type street lamps. The results show that the transmission rate was increased by changing the color temperature by automatically recognizing fog in bad weather and minimizing the phenomenon of lighting. In addition, it was allowed to create a safer and more comfortable driving environment for drivers owing to flicker or light pollution of existing pole-type street lamps. As a result, if lighting is used at a lower level than pole-type street lamps, the accident rate caused by securing the driver's forward visibility can be reduced sharply and existing problems can be resolved.
In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.
Kim, HuiYang;Kweon, PilJe;Park, JangHoon;Baik, HoJong
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.3
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pp.70-81
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2019
The effects of weather on aircraft operations are predominant. In particular, severe weather, such as fog, strong winds, rainfall and snow, can cause delays, diversion or cancellation of operations. Of these, fog is considered the main reason for restricting aircraft operations. Meanwhile, Precision instrument approach using instrument landing system(ILS) has allowed aircraft to land safely even in situations where visibility is limited. However, the precision instrument approach require not only the performance of the aircraft but also the enhancement of the runway. In November 2018, Gimpo international Airport raised the category of the runway 14R from CAT-IIIa to CAT-IIIb to improve aviation safety and operational efficiency. Based on this, the research presented a methodology for estimating benefits according to the category upgrade of the precision approach runway, and estimated the benefits to Gimpo International Airport based on the methodology presented.
During the growing period, the integrated solar radiation inside the greenhouse was 12.7MJ·m-2d-1, and which was 90% of the average daily global radiation outside the greenhouse, 14.1MJ·m-2d-1. The 24-hour average temperature inside the greenhouse from July to August, which has the highest temperature of the year, was 3.04℃ lower than the outside temperature, and 4.07℃ lower after the rainy season. Before the operation of fog cooling system, the average daily RH (%) was lowered to a minimum of 40% (20% for daytime), making it inappropriate for paprika cultivation, but after the operation of fog system, the daily RH during the daytime increased to 70 to 85%. The average humidity deficit increased to a maximum of 12.7g/m3 before fog supply, but decreased to 3.7g/m3 between July and August after fog supply, and increased again after October. The daytime residual CO2 concentration inside the greenhouse was 707 ppm on average during the whole growing period. The marketable yield of paprika harvested from July 27th to November 23rd, 2020 was higher in 'DSP-7054' and 'Allrounder' with 14,255kg/10a and 14,161kg/10a, respectively, followed by 'K-Gloria orange', 'Volante' and 'Nagono'. There were significant differences between paprika cultivars in fruit length, fruit diameter, soluble solids (°Brix), and flash thickness (mm) of paprika produced in summer season at large single-span plastic greenhouse. The soluble solids content was higher in the orange cultivars 'DSP-7054' and 'Naarangi' and the flesh thickness was higher in the yellow and orange cultivars, with 'K-Gloria orange' and 'Allrounder' being the thickest. The marketable yield of paprika, which was treated with cooling and heating treatments in the root zone, increased by 16.1% in the entire cultivars compared to the untreated ones, increased by 16.5% in 'Nagano', 10.3% in the 'Allrounder', 20.2% in the 'Naarangi', and 17.3% in 'Raon red'.
The cooling effect of a fog cooling system has a close relationship to air flow and relative humidity in the greenhouse. From the VETH chart for cooling design, a cooling efficiency can be improved by means of increasing the air exchange rate and the amount of sprayed water. In the no shading experimental greenhouse by time control, when average air exchange rate was 0.77 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature of the greenhouse was 31$^{\circ}C$ that was almost close to outside temperature and cooling efficiency was 82%. When average air exchange rate was close to temperature of the greenhouse that was no cooling and 70% shading greenhouse environment. When average air exchange rate was 2.59times.min$^{-1}$ , spray water amount was 2,009g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased was 2,009 g and shading rate was 70%, inside relative humidity of the greenhouse was increased, but temperature was not decreased. When average air exchange rate was 2.33 times.min$^{-1}$ and spray water amount was 2,009g, inside temperature was 31.4 and at that time maximum wind speed at the air inlet of greenhouse was 1.9m.s$^{-1}$ . Since time controller sprayed amount of constant water at a given interval, some of sprayed water remained not to be evaporated, which increased relative humidity and decreased cooling efficiency. Because the shading screen prevented air flow in the greenhouse, it also caused the evaporation efficiency to be decreased. In order to increase cooling efficiency, it was necessary to study on controling by relative humidity and air circulation in the greenhouse.
The true north-finding equipment utilizing gyro sensor is used for INS(Inertial Navigation System) and has an increasing preference for gyro compass system due to compact size, lightening, low power and price. The purpose of this experiment is to research gyro compass system providing high performance in the field of manned or unmanned gyro compass system which proposes the accuracy of 1% utilizing experimented equipment at true north of the earth. Unlike the conventional system, the proposed gyro sensor system indicates to be applied in the various and specific equipment using multiple technique and method.
Kang, Misun;Lim, Yun-Kyu;Cho, Changbum;Kim, Kyu Rang;Park, Jun Sang;Kim, Baek-Jo
Journal of the Korean earth science society
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v.36
no.6
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pp.567-579
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2015
The accurate simulation of micro-scale weather phenomena such as fog using the mesoscale meteorological models is a very complex task. Especially, the uncertainty arisen from initial input data of the numerical models has a decisive effect on the accuracy of numerical models. The data assimilation is required to reduce the uncertainty of initial input data. In this study, the limitation of the mesoscale meteorological model was verified by WRF (Weather Research and Forecasting) model for a summer fog event around the Nakdong river in Korea. The sensitivity analyses of simulation accuracy from the numerical model were conducted using two different initial and boundary conditions: KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) and LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data. In addition, the improvement of numerical model performance by FDDA (Four-Dimensional Data Assimilation) using the observational data from AWS (Automatic Weather System) was investigated. The result of sensitivity analysis showed that the accuracy of simulated air temperature, dew point temperature, and relative humidity with LDAPS data was higher than those of KLAPS, but the accuracy of the wind speed of LDAPS was lower than that of KLAPS. Significant difference was found in case of relative humidity where RMSE (Root Mean Square Error) for LDAPS and KLAPS was 15.7 and 35.6%, respectively. The RMSE for air temperature, wind speed, and relative humidity was improved by approximately $0.3^{\circ}C$, $0.2m\;s^{-1}$, and 2.2%, respectively after incorporating the FDDA.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2001.11a
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pp.78-81
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2001
포그냉방시스템에 관한 연구는 대부분 VETH선도 등을 이용하여 온실 환경이 전체적으로 동질이라는 가정하에서 환기량 및 전체 분무수량 등을 계산하는 정도였으나, 1990년대 중반에 들어서면서 CFD 기법을 이용하여 온실 환경을 보다 정확하게 해석할 목적으로 CFD 기법을 이용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. (중략)
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.8
no.3
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pp.116-121
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2009
A novel method for improving the reliability of sensing data using multi-sensors in wireless sensor network systems is presented in this paper. This method is successfully applied a fog monitoring system in the mountain area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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