급격한 기후변화에 기인하여 전 세계적으로 거듭되는 돌발홍수로 인한 피해가 급격히 증가하고 있는 실정이다. 우리나라에서도 최근 중소 규모의 하천 뿐 아니라 도시 생활하천, 도심지 저지대에서 갑작스런 홍수와 침수로 인해 많은 인명과 재산 피해를 경험하고 있다. 이런 문제를 인식하여 최근 정부차원에서 다양한 센서와 인공지능에 기반하는 많은 인프라 및 연구 투자가 이루어지고 있지만, 높은 설치 및 운영 비용과 우리나라의 복잡한 하천 환경 특성으로 인해 소하천이나 도심지 저지대에서는 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 주변환경의 변화에 강인한 복합 센서단말을 통해, 하천 정보(유량, 유속, 수위 등)을 실시간 측정하고, 해당지역의 특성을 고려한 하천 또는 저지대의 위험도를 스스로 판단할 수 있는 기술을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 저비용 초소형의 단말 장치로 지점의 하천 정보를 실시간 측정하여 IoT망을 통해 3차원 하천 디지털트윈 모델로 전달하여, 유속과 수위를 그대로 재연함으로써, 하천 침수 위험 감시의 효율성을 검증하였다. 3차원 DEM(Digital Elevation Models) 데이터와 실제 하천을 관측한 데이터를 이용한 디지털트윈 검증 결과, 데이터 전송 지연시간을 감안하여 3초 이내에 하천의 수위와 유속이 3차원 모델에 반영되는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 열악한 환경에서도 실시간 하천 상황을 원거리에서 모니터링 할 수 있으며, 강우와 유출에 따른 하천 홍수 메카니즘을 새롭게 시뮬레이션할 수 있는 방법론을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Chang-Yeon Cho;Soon-Wook Kwon;Tae-Hong Shin;Sang-Yoon Chin;Yea-Sang Kim;Joo-Hyung Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.242-249
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2009
High-rise construction sites, especially those situated in spatially constrained urban areas, have difficulties in timely delivery of materials. Modern techniques such as Just-in-time delivery, and use of information technology such as Project Management Information System (PMIS), are targeted to improve the efficiency of the logistics. Such IT-driven management techniques can be further benefited from state-of-the-art devices such as Radio Frequency Identification (RFID) tags and Ubiquitous Sensor Networks (USN), which has resulted in notable achievements in automated logistics management at the construction sites. Based on those achievements, this research develops USN hardware toolkits for construction lifts, which aims to be automated the vertical material delivery by sensing the material information and routing it automatically to the right place. The gathered information from the sensors can also be used for monitoring the overall status. The developed system will be tested in the actual high-rise construction sites to assess the system's feasibility. The proposed system is being implemented using Zigbee communication modules and RFID sensor networks which will communicate with the intelligent palette system (previously developed by the authors). To support the system, a lift-mountable intelligent toolkit is under development. Its feasibility test will be conducted by applying the implemented system to a test bed and then analyzing efficiency of the system and the toolkit. The collected test data will be provided as a basis of autonomous vertical transport equipment development. From this research, efficient management of the material lift is expected with increased accuracy, as well as better management of overall construction schedule benefited from the system. Further research will be expected to develop a smart construction lift, which will eliminate the need for human supervision, thus enabling a real 'autonomous' operation of the system.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
Galectins, a family of ß-galactoside-binding lectins, have emerged as soluble mediators in infected cells and pattern recognition receptors (PRRs) responsible for evoking and regulating innate immunity. The present study aimed to evaluate the role of galectin-1 in the host immune response of redlip mullet (Liza haematocheilia). We established a cDNA database for redlip mullet, and the cDNA sequence of galectin-1 (LhGal-1) was characterized. In silico analysis was performed, and the spatial and temporal expression patterns in gills and blood in response to lipopolysaccharide polyinosinic:polycytidylic acid, and Lactococcus garvieae were estimated via quantitative real-time PCR. Functional assays were conducted using recombinant protein to investigate carbohydrate binding, bacterial binding, and bacterial agglutination activity. LhGal-1 was composed of 135 amino acids. Conserved motifs (H-NPR, -N- and -W-E-R) within the carbohydrate recognition domain were found in LhGal-1. The tissue distribution revealed that the healthy stomach expressed high levels of LhGal-1. The temporal monitoring of LhGal-1 mRNA expression in the gill and blood showed its significant upregulation in response to immune challenges with different stimulants. rLhGal-1 exhibited binding activity in response to carbohydrates and bacteria. Moreover, the agglutination of rLhGal-1 against Escherichia coli was observed. Collectively, our findings suggest that LhGal-1 may function as a PRR in redlip mullet. Furthermore, LhGal-1 can be considered a significant gene to play a protective role in redlip mullet immune system.
치아의 와동에 수복된 치과용 복합레진을 광(LED) 조사를 통해 경화 수축시키면서 음향방출(acoustic emission, AE)법을 이용하여 와동 벽면과 복합레진 사이의 계면상태를 실시간 해석하였다. 복합레진의 중합 수축에 의해 AE 신호들이 검출되었는데 계면 접착 상태가 나쁜 경우, 경화 수축률이 큰 초기 1분 동안 많은 AE 사상들이 관측되었으며, 이들 AE는 주파수범위가 주로 100-200kHz인 돌발형이었다. 인간치아 재질의 시편에서 발생된 AE 사상수는 스테인리스 스틸 시편보다 적었으나, PMMA 시편보다는 많았고 접착제의 도포 상태가 양호할수록 검출되는 AE 사상수는 적었다. AE 파라미터의 특성은 복합레진과 링재 사이의 접착부에서 발생하는 인장형 균열전파 및 복합레진의 수축에 따른 링재의 압축거동과 관련되었으며, 음향방출법이 치아 수복물의 접착성에 대한 비파괴 검사법으로써 유효함을 알았다.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.
본 연구는 스마트 디바이스와 기술을 활용한 운동 사례와 이슈를 분석하고 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 액티브시니어의 웰니스 라이프에 적합한 향후 스마트 운동 환경의 발전 방향을 제시하고자 하였다. 피트니스 산업에서도 필요한 운동도구나 서비스, 디지털 콘텐츠 등을 정기적으로 받아보거나 이용하는 구독경제가 확장되고 있는 추세이며, 하드웨어 판매와 콘텐츠 구독을 기반으로 한 비즈니스 모델이 계속 등장하고 있다. 액티브시니어에게 건강관리를 위한 통합적인 운동 서비스를 제공하는 플랫폼으로서의 가치경쟁력을 갖추기 위해서는 피트니스센터 뿐만 아니라 홈트레이닝 운동기구, 피트니스 관련 애플리케이션, 스마트 웨어러블 디바이스 시장 등이 유기적으로 연결되어 확장된 토털 플랫폼으로서의 모습을 이루어야 할 것이다. 개인별 건강상태에 알맞은 운동프로그램을 제안 받고 선택하여 운동 전, 후, 운동 중 웨어러블 디바이스를 통해 지속적인 모니터링과 피드백에 따른 운동프로그램에 실시간 변화를 주는 디지털 헬스케어 기능 연동이 스마트 피트니스 모델의 차별적 요소이다.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1540-1560
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2022
Latest technological innovation in the development of compact lower power radios has led to the explosion of Internet of Things. With Wi-Fi, Zigbee and other physical layer protocols offering short coverage area there was a need for a RF protocol that had a larger coverage area with low power consumption. LoRa offers Long Range with lower power consumption. LoRa offers point to point and point to multipoint connections. with Single hop communication in place the need for routing protocols are eliminated. LoRa Wide Area Network stack can accommodate thousands of nodes under a single LoRa gateway with a single hop communication between the end nodes and LoRaWAN gateway. This paper takes an experimental approach to analyze the basic physical layer parameters of LoRa and the practical coverage offered by a LoRaWAN under highly dense urban conditions with variable topography. The insights gained from the practical deployment of the LoRaWAN network, and the subsequent performance analysis is used to design a novel public utility monitoring platform. The second half of the papers is designing a robust platform to integrate both existing wired sensor water meters, current and future generation wireless water meters. The Common Automated Metering Platform is designed to integrate both wired sensors and wireless (LoRaWAN and Wi-Fi) supported water meters. This integrated platform reduces the number of nodes under each LoRaWAN gateway and thus improves the scalability of the network. This architecture is currently designed to accommodate one utility application but can be modified to integrate multi-utility applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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