This paper is a study on a transport robot capable of autonomously driving to a destination using a QR code in an indoor environment. The transport robot was designed and manufactured by attaching a lidar sensor so that the robot can maintain a certain distance during movement by detecting the distance between the camera for recognizing the QR code and the left and right walls. For the location information of the delivery robot, the QR code image was enlarged with Lanczos resampling interpolation, then binarized with Otsu Algorithm, and detection and analysis were performed using the Zbar library. The QR code recognition experiment was performed while changing the size of the QR code and the traveling speed of the transport robot while the camera position of the transport robot and the height of the QR code were fixed at 192cm. When the QR code size was 9cm × 9cm The recognition rate was 99.7% and almost 100% when the traveling speed of the transport robot was less than about 0.5m/s. Based on the QR code recognition rate, an experiment was conducted on the case where the destination is only going straight and the destination is going straight and turning in the absence of obstacles for autonomous driving to the destination. When the destination was only going straight, it was possible to reach the destination quickly because there was little need for position correction. However, when the destination included a turn, the time to arrive at the destination was relatively delayed due to the need for position correction. As a result of the experiment, it was found that the delivery robot arrived at the destination relatively accurately, although a slight positional error occurred while driving, and the applicability of the QR code-based destination self-driving delivery robot was confirmed.
With the development of IT technology, various smart products and services have been spread in our daily life, providing users with convenience and emotional satisfaction. Particularly, input and output technologies, sensor technologies, and intelligent system technologies have offered new opportunities for diverse interaction patterns and new user experiences. This research started from the interest in the idea generation of product designers who need to combine various technological aspects with users' needs. The goal of this research is to propose an interaction design framework which can be used in an idea generation stage. To do so, first, the concept and characteristics of smart products were studied through literature reviews, and the interaction technologies, including input/output modality and context-aware technologies, were also investigated. Then, the frameworks that have been proposed in the deisgn fields were reviewed. This paper finally proposed the interaction design framework and explained its application to the idea generation, using several case studies. The proposed framework consists of four categories: product components, context-awareness elements, information input elements, and feedback output elements. Each of these are divided into several sub-categories, focused on users' needs. Sub-categories includes some elements of interaction, and each of the elements is explained with an existing smart product/system. The paper also describes how the proposed framework would be used in the idea generation process, using some design ideation examples. In the future study, more various concept ideas will be proposed through some elaborated case studies, and the framework is expected to be verified in terms of its possibility as an idea generation tool.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.7
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pp.315-324
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2023
A simple and accurate whole body rehabilitation interaction technology using immersive digital content is needed for elderly patients with steadily increasing age-related diseases. In this study, we introduce whole-body interaction technology using HoloLens and Kinect for this purpose. To achieve this, we propose three coordinate transformation methods: mesh feature point-based transformation, AR marker-based transformation, and body recognition-based transformation. The mesh feature point-based transformation aligns the coordinate system by designating three feature points on the spatial mesh and using a transform matrix. This method requires manual work and has lower usability, but has relatively high accuracy of 8.5mm. The AR marker-based method uses AR and QR markers recognized by HoloLens and Kinect simultaneously to achieve a compliant accuracy of 11.2mm. The body recognition-based transformation aligns the coordinate system by using the position of the head or HMD recognized by both devices and the position of both hands or controllers. This method has lower accuracy, but does not require additional tools or manual work, making it more user-friendly. Additionally, we reduced the error by more than 10% using RANSAC as a post-processing technique. These three methods can be selectively applied depending on the usability and accuracy required for the content. In this study, we validated this technology by applying it to the "Thunder Punch" and rehabilitation therapy content.
Woojin Jeon;Jong-Min Yeom;Jae-Heon Jung;Kyoung-Wook Jin;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1273-1281
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2023
Absolute radiometric calibration is a crucial process in converting the electromagnetic signals obtained from satellite sensors into physical quantities. It is performed to enhance the accuracy of satellite data, facilitate comparison and integration with other satellite datasets, and address changes in sensor characteristics over time or due to environmental conditions. In this study, field campaigns were conducted to perform vicarious calibration for the multispectral channels of the CAS500-1. Two valid field observations were obtained under clear-sky conditions, and the top-of-atmosphere (TOA) radiance was simulated using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission 6 (MODTRAN 6) radiative transfer model. While a linear relationship was observed between the simulated TOA radiance of tarps and CAS500-1 digital numbers(DN), challenges such as a wide field of view and saturation in CAS500-1 imagery suggest the need for future refinement of the calibration coefficients. Nevertheless, this study represents the first attempt at absolute radiometric calibration for CAS500-1. Despite the challenges, it provides valuable insights for future research aiming to determine reliable coefficients for enhanced accuracy in CAS500-1's absolute radiometric calibration.
Jin, Jung Ha;Park, SangSeon;Kim, Jun Tae;Han, Keunhee
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.6
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pp.193-204
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2022
In a smart factory environment in a small and medium-sized enterprise (SME) environment, sensors and actuators operating on actual manufacturing lines, programmable logic controllers (PLCs) to manage them, human-machine interface (HMI) to control and manage such PLCs, and consists of operational technology server to manage PLCs and HMI again. PLC and HMI, which are in charge of control automation, perform direct connection with OT servers, application systems for factory operation, robots for on-site automation, and production facilities, so the development of security technology in a smart factory environment is demanded. However, smart factories in the SME environment are often composed of systems that used to operate in closed environments in the past, so there exist a vulnerable part to security in the current environment where they operate in conjunction with the outside through the Internet. In order to achieve the internalization of smart factory security in this SME environment, it is necessary to establish a process according to the IEC 62443-4-1 Secure Product Development Life cycle at the stage of smart factory SW and HW development. In addition, it is necessary to introduce a suitable development methodology that considers IEC 62443-4-2 Component security requirements and IEC 62443-3 System security requirements. Therefore, this paper proposes an application plan for the IEC 62443 based development security process to provide security internalization to smart factories in an SME environment.
Kyu Rang Kim;Eunsu Jo;Myeong Su Ko;Jung Hyuk Kang;Yunjae Hwang;Yong Hee Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.26
no.1
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pp.63-74
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2024
In agriculture, frost can be devastating, which is why observation and forecasting are so important. According to a recent report analyzing frost observation data from the Korea Meteorological Administration, despite global warming due to climate change, the late frost date in spring has not been accelerated, and the frequency of frost has not decreased. Therefore, it is important to automate and continuously operate frost observation in risk areas to prevent agricultural frost damage. In the existing frost observation using leaf wetness sensors, there is a problem that the reference voltage value fluctuates over a long period of time due to contamination of the observation sensor or changes in the humidity of the surrounding environment. In this study, a datalogger program was implemented to automatically solve these problems. The established frost observation system can stably and automatically accumulate time-resolved observation data over a long period of time. This data can be utilized in the future for the development of frost diagnosis models using machine learning methods and the production of frost occurrence prediction information for surrounding areas.
In various manufacturing processes such as textiles and automobiles, when equipment breaks down or stops, the machines do not work, which leads to time and financial losses for the company. Therefore, it is important to detect equipment abnormalities in advance so that equipment failures can be predicted and repaired before they occur. Most equipment failures are caused by bearing failures, which are essential parts of equipment, and detection bearing anomaly is the essence of PHM(Prognostics and Health Management) research. In this paper, we propose a preprocessing algorithm called SWT-SVD, which analyzes vibration signals from bearings and apply it to an anomaly transformer, one of the time series anomaly detection model networks, to implement bearing anomaly detection model. Vibration signals from the bearing manufacturing process contain noise due to the real-time generation of sensor values. To reduce noise in vibration signals, we use the Stationary Wavelet Transform to extract frequency components and perform preprocessing to extract meaningful features through the Singular Value Decomposition algorithm. For experimental validation of the proposed SWT-SVD preprocessing method in the bearing anomaly detection model, we utilize the PHM-2012-Challenge dataset provided by the IEEE PHM Conference. The experimental results demonstrate significant performance with an accuracy of 0.98 and an F1-Score of 0.97. Additionally, to substantiate performance improvement, we conduct a comparative analysis with previous studies, confirming that the proposed preprocessing method outperforms previous preprocessing methods in terms of performance.
Jae Han Chung;Ho-Gyun Kim;Yun-Haeng Cho;Junho Hwang;See-Hyung Park;Sungwoo Sohn;Su Bin Jung;Eunsol Lee;Kwangjae Lee;Young-Seok Shim
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.57
no.1
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pp.38-48
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2024
We fabricated In2O3 zig-zag nanocolumns(ZZNCs) by oblique angle deposition method based on e-beam evaporator for highly sensitive and selective CH3COCH3 sensor. Our results indicate that as the ZZNCs layer stacks, the gas response also increases. In comparison to thin films, ZZNCs at 5 layer show a 117-fold enhancement in gas response and a rapid response time (~2 s). When measured with various gases, it showed a high selectivity towards acetone. Under conditions of 80% R.H., exposure to CH3COCH3 gas theoretically indicated a detection limit of 1.2 part-per-billion(ppb). These results suggest the potential of In2O3 ZZNCs as a breath analyzer for the diagnosis of diabetes.
In this paper, we propose a moving target localization algorithm using acoustic spectrograms. A time-versus-frequency spectrogram provide a information of trajectory of the moving target in underwater. For a source at sufficiently long range from a receiver, broadband striation patterns seen in spectrogram represents the mutual interference between modes which reflected by surface and bottom. The slope of the maximum intensity striation is influenced by waveguide invariant parameter ${\beta}$ and distance between target and sensor. When more than two sensors are applied to measure the moving ship-radited noise, the slope and frequency of the maximum intensity striation are depend on distance between target and receiver. We assumed two sensors to fixed point then form a circle of apollonios which set of all points whose distances from two fixed points are in a constant ratio. In case of three sensors are applied, two circle form an intersection point so coordinates of this point can be estimated as a position of target. To evaluates a performance of the proposed localization algorithm, simulation is performed using acoustic propagation program.
Cheol-Gu Park;Sang-Ki Choi;Seong-Geun Jo;Kwon-Min Kim
Journal of Digital Convergence
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v.21
no.3
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pp.33-39
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2023
This study is a performance evaluation of a blood sugar monitoring system that combines a PPG sensor, which is an evaluation device for blood glucose monitoring, and a DNN algorithm when monitoring capillary blood glucose. The study is a researcher-led clinical trial conducted on participants from September 2023 to November 2023. PPG-BGMS compared predicted blood sugar levels for evaluation using 1-minute heart rate and heart rate variability information and the DNN prediction algorithm with capillary blood glucose levels measured with a blood glucose meter of the standard personal blood sugar management system. Of the 100 participants, 50 had type 2 diabetes (T2DM), and the average age was 67 years (range, 28 to 89 years). It was found that 100% of the predicted blood sugar level of PPG-BGMS was distributed in the A+B area of the Clarke error grid and Parker(Consensus) error grid. The MARD value of PPG-BGMS predicted blood glucose is 5.3 ± 4.0%. Consequentially, the non-blood-based PPG-BGMS was found to be non-inferior to the instantaneous blood sugar level of the clinical standard blood-based personal blood glucose measurement system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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