The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.4
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pp.58-70
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2019
In the case of a pedestrian traffic accident, it has a large-scale danger directly connected by a fatal accident at the time of the accident. The domestic ITS is not used for intelligent risk classification because it is used only for collecting traffic information despite of the construction of good quality traffic infrastructure. The CNN based pedestrian detection classification model, which is a major component of the proposed system, is implemented on an embedded system assuming that it is installed and operated in a restricted environment. A new model was created by improving YOLO's artificial neural network, and the real-time detection speed result of average accuracy 86.29% and 21.1 fps was shown with 20,000 iterative learning. And we constructed a protocol interworking scenario and implementation of a system that can connect with the ITS. If a pedestrian accident prevention system connected with ITS will be implemented through this study, it will help to reduce the cost of constructing a new infrastructure and reduce the incidence of traffic accidents for pedestrians, and we can also reduce the cost for system monitoring.
As cyber attacks and crimes increase exponentially and hacking attacks become more intelligent and advanced, hacking attack methods and routes are evolving unpredictably and in real time. In order to reinforce the enemy's responsiveness, this study aims to propose a method for developing an artificial intelligence-based security control platform by building a next-generation security system using artificial intelligence to respond by self-learning, monitoring abnormal signs and blocking attacks.The artificial intelligence-based security control platform should be developed as the basis for data collection, data analysis, next-generation security system operation, and security system management. Big data base and control system, data collection step through external threat information, data analysis step of pre-processing and formalizing the collected data to perform positive/false detection and abnormal behavior analysis through deep learning-based algorithm, and analyzed data Through the operation of a security system of prevention, control, response, analysis, and organic circulation structure, the next generation security system to increase the scope and speed of handling new threats and to reinforce the identification of normal and abnormal behaviors, and management of the security threat response system, Harmful IP management, detection policy management, security business legal system management. Through this, we are trying to find a way to comprehensively analyze vast amounts of data and to respond preemptively in a short time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.603-611
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2020
Potholes on the road directly affect drivers' safety, satisfaction, and vehicle damage. Thus, real-time detection and response are required. Increasing frequency of patrols allows for potholes to be detected and responded to quickly, but this takes much manpower, money, and time. In addition, potholes have different occurrence characteristics depending on the rain conditions, so it is necessary to consider the optimal frequency from an economic and road-service perspective. Therefore, a quantitative analysis was done on the effects of rainfall on the occurrence characteristics of potholes. Information on the persistence, impact of rainfall intensity, and weather information was collected over a long period. Based on the results, a risk-based, optimized, and changeable road-patrol strategy is presented. The analysis results show that the probability of pothole occurrence increases by 2.4 times in rainy weather. Furthermore, the impact continues for 3 days even after the rain stops. The probability of pothole occurrence increases by 0.46% per 1 mm of rainfall, and the occurrence characteristics react sensitively to even a small amount of rain of around 1 mm. It was concluded that road patrol is required at least once every three days for an effect-free period, while twice a day is needed for the "sphere of influence" period to achieve a 95% reliability level.ys for effect-free period, while twice a day for sphere of influence period to satisfy 95% reliability level.
Purpose: Based on the risk evaluation of hydrogen fueling stations, this study aims to find a plan to strengthen management safety by examining profitability and management risk, which are major concerns of employers. Method: The risk evaluation was divided into 'acceptable risk' and 'allowable risk' over time from the stage of installation of hydrogen fueling stations, and compared and analyzed with the results of existing studies. Result: Existing studies have been appropriately applied to the risk assessment performed at the stage of installing hydrogen fueling stations. However, possible risks could be found at the operational stage. In other words, it was derived that an evaluation of management risk was also necessary. And through this, it was confirmed that the safety of hydrogen fueling stations was strengthened. Conclusion: The risk assessment that precedes the stage of installing hydrogen fueling stations is appropriate because significant results have been derived from the 'acceptable risk' assessment. However, the operator needs to evaluate the risks that may occur at the operating stage, that is, the 'allowable risks' and prepare countermeasures. Therefore, it is proposed to add management risk assessment items to build and operate safer hydrogen fueling stations.
The external weather conditions including temperature and wind speed in the Saemangeum reclaimed land is different from that of the inland, affecting the internal environment of the greenhouse. Therefore, it is important to select an appropriate covering material considering the insulation effect according to the type and characteristics of the covering material considering the weather condition in the Saemangeum reclaimed land. A hexahedral insulation chamber was designed to evaluate the insulation efficiency of each glass-clad material in the outside weather condition in reclaimed land. In order to evaluate the insulation effect of each covering material, a radiator was installed and real-time power consumption was monitored. 16-mm PC (polycarbonate), 16-mm PMMA (polymethyl methacrylate), 4-mm greenhouse glass, and 16-mm double-layered glass were used as the covering materials of the chamber. In order to understand the effect of the external wind directions, the windward and downwind insulation properties were evaluated. As a result of comparing the thermal insulation effect of each greenhouse cover material to single-layer glass, the thermal insulation effect of double-layer glass was 16.9% higher, while PMMA and PC were 62.5% and 131.2% higher respectively. On average the wind speed on the windward side was 53.1% higher than that on the lee-wind side, and the temperature difference between the inside and outside of the chamber at the wind ward side was found to be 52.0% larger than that on the lee ward side. During the experiment period, the overall heating operation time for PC was 39.2% lower compared to other insulation materials. Showing highest energy efficiency, and compared to PC, single-layer glass power consumption was 37.4% higher.
Background: The indoor air quality of classrooms, in which the capacity per unit area is high and students spend time together, must be managed for safety and comfort. It is necessary to develop an eco-friendly indoor air quality reduction method rather than biased management that relies solely on air purifiers. Objectives: In this study, plants and air purifiers were installed in middle school classrooms to evaluate the indoor PM2.5 reduction. Methods: Four middle school classrooms were selected as test beds. Air quality was monitored in real-time every one minute using IoT equipment installed in the classrooms, corridors, and rooftops. After measuring the background concentration, plants and air purifiers were installed in the classroom and the PM2.5 reduction effect was analyzed through continuous monitoring. Results: After installing the plants and air purifiers, the average PM2.5 concentration was 33.7 ㎍/m3 in the classrooms without plants and air purifiers, 25.6 ㎍/m3 in classrooms with plants only, and 21.7 ㎍/m3 in classrooms with air purifiers only. In the classroom where plants and air purifiers were installed together, it was 20.0 ㎍/m3. The reduction rates before and after installation were 4.5% for classrooms with plants only, 16.5% for classrooms with air purifiers only, and 27.6% for classrooms with both plants and air purifiers. The I/O ratio, which compares the concentration of PM2.5 in classrooms with corridors and outside air, also showed the lowest in the order of plants and air purifiers, air purifiers, and plant-only classrooms. Conclusions: The PM2.5 reduction effect of using plants was confirmed, and it is expected to be used as basic data for the development of environmentally-friendly indoor air quality improvement methods.
Cyberattack technology is evolving to an unpredictable degree, and it is a situation that can happen 'at any time' rather than 'someday'. Infrastructure that is becoming hyper-connected and global due to cloud computing and the Internet of Things is an environment where cyberattacks can be more damaging than ever, and cyberattacks are still ongoing. Even if damage occurs due to external influences such as cyberattacks or natural disasters, intelligent self-recovery must evolve from a cyber resilience perspective to minimize downtime of cyber assets (OS, WEB, WAS, DB). In this paper, we propose an intelligent self-recovery technology to ensure sustainable cyber resilience when cyber assets fail to function properly due to a cyberattack. The original and updated history of cyber assets is managed in real-time using timeslot design and snapshot backup technology. It is necessary to secure technology that can automatically detect damage situations in conjunction with a commercialized file integrity monitoring program and minimize downtime of cyber assets by analyzing the correlation of backup data to damaged files on an intelligent basis to self-recover to an optimal state. In the future, we plan to research a pilot system that applies the unique functions of self-recovery technology and an operating model that can learn and analyze self-recovery strategies appropriate for cyber assets in damaged states.
Recently, along with the increase in chemical accidents, the number of accidents-related disasters has been increasing continuously since 2012, and when looking at the hydrogen fluoride incident which is a representative example of domestic chemical incidents, there is insufficient technology applicable to the incident site. The result was that the damage spread. Therefore, in this paper, we will adapt the water pollution accident response system to a location-based approach, and introduce a measurement method for alternative index tracking using a GPS electronic floater of a location-based index measurement method for real-time response in the water environment when a chemical incident occurs. The research target area is Gumi City, which is the area where the hydrogen fluoride incident occurred, and Gamcheon is selected, and alternative tracking using GPS electronic floater is conducted in the corresponding target area through water quality and flow measurement. As a result, it is possible to measure water quality and flow at the same time in tracker experiments using GPS electronic floater based on the research results, it is believed that using GPS electronic floater will be of great help in disaster response systems for spill incidents in the river.
Ye Eun Park;Jin Hyoung Jeong;Jae Hyun Jo;Young Yoon Chang;Sang Sik Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.76-81
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2024
Recently, agricultural methods are changing from experience-based agriculture to data-based agriculture. Changes in agricultural production due to the 4th Industrial Revolution are largely occurring in three areas: smart sensing and monitoring, smart analysis and planning, and smart control. In order to realize open-field smart agriculture, information on the physical and chemical properties of soil is essential. Conventional physicochemical measurements are conducted in a laboratory after collecting samples, which consumes a lot of cost, labor, and time, so they are quickly measured in the field. Measurement technology that can do this is urgently needed. In addition, a soil analysis system that can be carried and moved by the measurer and used in Korea's rice fields, fields, and facility houses is needed. To solve this problem, our goal is to develop and commercialize software that can collect soil samples and analyze the information. In this study, basic soil composition measurement was conducted using soil composition measurement sensors consisting of hardness measurement and electrode sensors. Through future research, we plan to develop a system that applies soil sampling using a CCD camera, ultrasonic sensor, and sampler. Therefore, we implemented a sensor and soil analysis UI that can measure and analyze the soil condition in real time, such as hardness measurement display using a load cell and moisture, PH, and EC measurement display using conductivity.
This study aimed to provide a solution for improving ship collision alert of the 'accident vulnerable ship monitoring service' among the 'intelligent marine traffic information system' services of the Ministry of Oceans and Fisheries. The current ship collision alert uses a supervised learning (SL) model with survey labels based on large ship-oriented data and its operators. Consequently, the small ship data and the operator's opinion are not reflected in the current collision-supervised learning model, and the effect is insufficient because the alarm is provided from a longer distance than the small ship operator feels. In addition, the supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, and the labeling process requires a lot of resources and time. To overcome these limitations, in this paper, the classification model of collision alerts for small ships using unlabeled data with the semi-supervised learning (SSL) algorithms (Label Propagation and TabNet) was studied. Results of real-time experiments on small ship operators using the classification model of collision alerts showed that the satisfaction of operators increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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