Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.6
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pp.1200-1205
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2006
In this paper, it is presented to the designed and implemented care system fur health diagnosis. The designed handhold care system is implemented by embedded Visual C++4.0 and Pocket PC2003 software development kit (SDK) in an 802.11 wireless network, and we were conducted that the research provide sufficiently the usefulness of the U health system for the collection of care management information. The proposed system is consists of care management module for health diagnosis, personal record module, data transport module, image information management module for clinic. Also, fur emergency status, transmission function of clinic information is implemented by wireless LAN protocol and serial communication.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.605-608
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2019
기계학습 기술을 이용하여 자동화된 데이터 수집 시스템을 적용하면, 기존 아날로그 측정기의 수치를 자동으로 인식 및 저장할 수 있으며, 재실 여부 등의 건물에서 발생하는 에너지 관련 현상을 데이터베이스로 구축하고, 이 데이터를 기반으로 효과적인 건물의 에너지 운전 방안을 제시할 수 있다. 본 내용은 기계 학습을 이용한 소프트웨어 기술이 건물 에너지 모니터링 시스템에 적용되는 장점에 대해 소개하고 적용에 따른 예상 효과를 기술한다.
Seo, Sang Il;Park, Byung-Wook;Lee, Byoung Kil;Kim, Jong In
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.145-154
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2014
The road network becomes more complex and extensive. Therefore, the inconveniences are caused in accordance with the time delay of the restoration of damaged roads, demands for excessive costs on information collection, and limitations on acquisition of damage information of the roads. Recently, road centric spatial information is gathered using mobile multi sensor system for road inventory. But expensive MMS(Mobile Mapping System) equipments require high maintenance costs from beginning and takes a lot of time in the data processing. So research is needed for continuous maintenance by collecting and displaying the damaged information on a digital map using low cost mobile camera system. In this research we aim to develop the techniques for mosaic with a regular ground sample distance using successive image from oblique camera on a vehicle. For doing this, mosaic image is generated by estimating the homography of high resolution oblique image, and the ground sample distance and appropriate overlap are analyzed using high resolution aerial oblique images which contain resolution target. Based on this we have proposed the appropriate overlap and exposure interval for mobile road inventory system.
Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.
We developed an integrative annotation program that can perform data labeling process for deep learning models in object recognition. The program utilizes the basic GUI library of Python and configures crawler functions that allow data collection in real time. Retinanet was used to implement an automatic annotation function. In addition, different data labeling formats for Pascal-VOC, YOLO and Retinanet were generated. Through the experiment of the proposed method, a domestic vehicle image dataset was built, and it is applied to Retinanet and YOLO as the training and test set. The proposed system classified the vehicle model with the accuracy of about 94%.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.6
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pp.92-100
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2008
Ad-hoc network is a collection of wireless mobile hosts forming a temporary network without the aid of any centralized administration or reliable support services such as wired network and base stations. Recently, Ad-hoc networks are evolving to support multimedia contents according to expansion of ad hoc multi-hop communication system. Wireless ad-hoc network is different from the conventional wired network by frequent changes in network topology, number of routers and resources, there are a number of problems in applying conventional routing protocol to ad-hoc network. The AODV routing protocol is proposed for mobile node in ad-hoc networks. AODV protocol that provides to guarantee QoS for data transmission in ad hoc networks that link break frequently occurs. In this paper, AODV routing protocol based NDIS(Network Driver Interface Specification) is implemented. We design high performance image transmission that can operate with software(AODV) for ad-hoc networks without degradation. and verify operation of AODV routing protocol on the test bed.
Park, Wook;Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Won, Joong-Sun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.1
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pp.39-55
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2019
In this study, we have proposed an improved method to detect forest fires by correcting the reflected signals of day images using the middle-wavelength infrared (MWIR) channel. The proposed method is allowed to remove the reflected signals only using the image itself without an existing data source such as a land-cover map or atmospheric data. It includes the processing steps for calculating a solar-reflected signal such as 1) a simple correction model of the atmospheric transmittance for the MWIR channel and 2) calculating the image-based reflectance. We tested the performance of the method using the MODIS product. When compared to the conventional MODIS fire detection algorithm (MOD14 collection 6), the total number of detected fires was improved by approximately 17%. Most of all, the detection of fires improved by approximately 30% in the high reflection areas of the images. Moreover, the false alarm caused by artificial objects was clearly reduced and a confidence level analysis of the undetected fires showed that the proposed method had much better performance. The proposed method would be applicable to most satellite sensors with MWIR and thermal infrared channels. Especially for geostationary satellites such as GOES-R, HIMAWARI-8/9 and GeoKompsat-2A, the short acquisition time would greatly improve the performance of the proposed fire detection algorithm because reflected signals in the geostationary satellite images frequently vary according to solar zenith angle.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.865-872
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2017
Recently, in response to the Internet age, the demand for hardware devices has been increasing, centering on the rapidly growing smart home field, due to the growth and management of sensor and control technology, mobile application, network traffic, big data management and cloud computing. In order to maintain the sustainable development of the hardware system, it is necessary to update the system, and the hardware device is absolutely necessary in real time processing of complex data (voice, image, etc.) as well as data collection. In this paper, we propose a method to simplify the control and communication method by integrating the hardware devices in two operating systems in a unified structure to solve the simultaneous control and communication method of hardware under different operating systems. The performance evaluation results of the proposed integrated hardware and the cloud control system connected to the cloud server are described and the main directions to be studied in the field of internet smart home are described.
Unlike behaviors that are generally known, information regarding unspecific behaviors is insufficient. For an education or guidance regarding the unspecific behaviors, collection and management of data regarding the unspecific behaviors of special-needs students are needed. In this paper, a consultation management model based on behavior classification of special-needs students using machine learning is proposed. It collects data by photographing the behavior of special students in real time, analyzes the behavior pattern, composes a data set, and trains it in the suggestion system. It is possible to improve the accuracy by comparing the behavior of special students photographed later into the suggestion system and analyzing the results by comparing it with the existing data again. The test has been performed by arbitrarily applying unspecific behaviors that are not stored in the database, and the forecast model has accurately classified and grouped the input data. Also, it has been verified that it is possible to accurately distinguish and classify the behaviors through the feature data of the behaviors even if there are some errors in the input process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.11
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pp.13-18
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2019
The DEM(Digital Elevation Model) is a three-dimensional spatial information that stores the height of the terrain as a numerical value. This means the elevation of the terrain not including the vegetation and the artifacts. The DEM is used in various fields, such as 3D visualization of the terrain, slope, and incense analysis, and calculation of the quantity of construction work. Recently, many studies related to the construction of 3D geospatial information have been conducted, but research related to DEM generation is insufficient. Therefore, in this study, a DEM was constructed using a MMS (Mobile Mapping System), UAV image, and UAV LiDAR (Light Detection And Ranging), and the accuracy evaluation of each result was performed. As a result, the accuracy of the DEM generated by MMS and UAV LiDAR was within ± 4.1cm, and the accuracy of the DEM using the UAV image was ± 8.5cm. The characteristics of MMS, UAV image, and UAV LiDAR are presented through a comparison of data processing and results. The DEM construction using MMS and UAV can be applied to various fields, such as an analysis and visualization of the terrain, collection of basic data for construction work, and service using spatial information. Moreover, the efficiency of the related work can be improved greatly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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