With the increasing diversity of internet media, available video data have become more convenient and abundant. Related video data-based research has advanced rapidly in recent years owing to advantages such as noncontact, low-cost data acquisition, high spatial resolution, and simultaneity. Additionally, structural nonlinearity extraction has attracted increasing attention as a tool for damage evaluation. This review paper aims to summarize the research experience with the recent developments and applications of video data-based technology for structural nonlinearity extraction and damage evaluation. The most regularly used object detection images and video databases are first summarized, followed by suggestions for obtaining video data on structural nonlinear damage events. Technologies for linear and nonlinear system identification based on video data are then discussed. In addition, common nonlinear damage types in disaster events and prevalent processing algorithms are reviewed in the section on structural damage evaluation using video data uploaded on online platform. Finally, a discussion regarding some potential research directions is proposed to address the weaknesses of the current nonlinear extraction technology based on video data, such as the use of uni-dimensional time-series data as leverage to further achieve nonlinear extraction and the difficulty of real-time detection, including the fields of nonlinear extraction for spatial data, real-time detection, and visualization.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.594-596
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2022
This paper relates to a system for pre-processing high-definition images acquired through a camera mounted on an unmanned aerial vehicle(UAV) and transmitting them to a server through a mobile communication network. In the case of the existing UAV system for image acquisition service, the acquired image was stored in the external storage device of the camera mounted on the UAV, and the image was checked by directly moving the storage device after the flight was completed. In the case of this method, there is a limitation in that it is impossible to check whether image acquisition or pre-processing is properly performed before directly checking image data through an external storage device. In addition, since the data is stored only in an external storage device, there is a disadvantage that data sharing is cumbersome. In this paper, to solve the above problems, we propose a system that can remotely check images in real time. Furthermore, we propose a system and method capable of performing pre-processing such as geo-tagging and transmission through a mobile communication network in addition to image acquisition through shooting in an UAV.
This paper describes the fault monitoring system for lift type tower parking facilities. This system consists of tower parking facility control panel and monitoring computer, and offers real-time monitoring of parking status and fault detection, and status data acquisition of tower parking system using graphic user interface.
In this study, a real-time surveillance system using Internet of Things technology is proposed for vaccine cold chains. This system fully visualizes vaccine transport and storage. It comprises a 4G gateway module, lowpower and low-cost wireless temperature and humidity collection module (WTHCM), cloud service software platform, and phone app. The WTHCM is installed in freezers or truck-mounted cold chain cabinets to collect the temperature and humidity information of the vaccine storage environment. It then transmits the collected data to a gateway module in the radiofrequency_physical layer (RF_PHY). The RF_PHY is an interface for calling the bottom 2.4-GHz transceiver, which can realize a more flexible communication mode. The gateway module can simultaneously receive data from multiple acquisition terminals, process the received data depending on the protocol, and transmit the collated data to the cloud server platform via 4G or Wi-Fi. The cloud server platform primarily provides data storage, chart views, short-message warnings, and other functions. The phone app is designed to help users view and print temperature and humidity data concerning the transportation and storage of vaccines anytime and anywhere. Thus, this system provides a new vaccine management model for ensuring the safety and reliability of vaccines to a greater extent.
The main purpose of this paper is to describe a highly efficient common mid-point (CMP) data acquisition method for ground-penetrating radar (GPR) surveying, which is intended to widen the application of GPR. The most important innovation to increase the efficiency of CMP data acquisition is continuous monitoring of the GPR antenna positions, using a real-time kinematic Global Positioning System (RTK-GPS). Survey time efficiency is improved because the automatic antenna locating system that we propose frees us from the most time-consuming process-deployment of the antenna at specified positions. Numerical experiments predicted that the data density and the CMP fold would be increased by the increased efficiency of data acquisition, which results in improved signal-to-noise ratios in the resulting data. A field experiment confirmed this hypothesis. The proposed method makes GPR surveys using CMP method more practical and popular. Furthermore, the method has the potential to supply detailed groundwater information. This is because we can convert the spatially dense dielectric constant distribution, obtained by using the CMP method we describe, into a dense physical value distribution that is closely related to such groundwater properties as water saturation.
While SNS services such as Twitter or Facebook are rapidly growing, research for the SNS analysis has been concerned. Especially, twitter reacts to social issues in real-time so that it is used to get useful experimental data for researchers of social science or information retrieval. However, it is still lack of research on the methodology to collect data. Therefore, this paper suggests the tweet acquisition system by considering tendency of twitter user oriented location-based event and political social event. First the system acquires tweets including information of location and keyword about event and secure IDs for acquisition of political social event. Then we plan ID-analyzer to classify the tendency of users. In addition for measuring reliability of ID-analyzer, it acquires and analyzes the tweet by using high-ranked ID. In analyses result, top-ranked ID shows 88.8% reliability, 2nd-ranked ID shows 76.05% and ID-analyzer shows 77.5%, it shortens collection time by using minority ID.
This paper presents the design of an automated EEG analyzing system. The design considerations including processing speed, A/D conversion, filtering, and waveforms detection, are overviewed with the description of the associated EEG characteristics. The architecture of the currently implemented system consists of a p-controller based front-end signal processing unit and a host computer system. The data acquisition procedures are described along with a couple of illustrations of the acquired EEG/EOG signal.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.157-166
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2022
In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
Heo, Gwang Hee;Lee, Chin Ok;Seo, Sang Gu;Park, Jin Yong;Jeon, Joon Ryong
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.24
no.2
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pp.67-76
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2020
This study aims to optimize the cochlea-inspired artificial filter bank (CAFB) using El-Centro seismic waveforms and test its performance through a shaking table test on a two-span bridge model. In the process of optimizing the CAFB, El-Centro seismic waveforms were used for the purpose of evaluating how they would affect the optimizing process. Next, the optimized CAFB was embedded in the developed wireless-based intelligent data acquisition (IDAQ) system to enable response measurement in real-time. For its performance evaluation to obtain a seismic response in real-time using the optimized CAFB, a two-span bridge (model structures) was installed in a large shaking table, and a seismic response experiment was carried out on it with El-Centro seismic waveforms. The CAFB optimized in this experiment was able to obtain the seismic response in real-time by compressing it using the embedded wireless-based IDAQ system while the obtained compressed signals were compared with the original signal (un-compressed signal). The results of the experiment showed that the compressed signals were superior to the raw signal in response performance, as well as in data compression effect. They also proved that the CAFB was able to compress response signals effectively in real-time even under seismic conditions. Therefore, this paper established that the CAFB optimized by being embedded in the wireless-based IDAQ system was an economical and efficient data compression sensing technology for measuring and monitoring the seismic response in real-time from structures based on the wireless sensor networks (WSNs).
Recently, Ball Grid Arrays(BGAs) are getting used more frequently for a package type. The connectors on a BGA consist of a large number of small solder balls in a grid shape on its bottom side. However, since balls of BGAs mounted on PCBs are not visible, inspection before mounting them is indispensable. High speed non-contact 3D measurement technologies are necessary far real-time measurement of ball height, the most important inspection item. In this paper, an accurate 3D data acquisition system for BGAs is proposed that can acquire 3D profile at high speed using a 3D smart camera and laser slit ray projection. Some clipping and morphological filtering operations are employed to remove spiky error data, which occur due to reflections from some ball area to camera direction.
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