This study was carried out to develop the technology to manage the growth of mushrooms, which were cultivated based on long-term information obtained from quantified data. In this study, hardware that monitored and controlled the growth environment of the mushroom cultivation house was developed. An algorithm was also developed to grow mushrooms automatically. Environmental management for the growth of mushrooms was carried out using cultivation sites, computers, and smart phones. To manage the environment of the mushroom cultivation house, the environmental management data from farmers cultivating the highest quality mushrooms in Korea were collected and a growth management database was created. On the basis of the database value, the management environment for the test cultivar (hukthali) was controlled at $0.5^{\circ}C$ with 3-7% relative humidity and 10% carbon dioxide concentration. As a result, it was possible to produce mushrooms that were almost similar to those cultivated in farms with the best available technology.
The purpose of this paper is to propose the modeling of multiagent based SCM and implement the prototype in the Internet environment. SCM process follows the supply chain operations reference (SCOR) model which has been suggested by Supply Chain Counsil. SCOR model has been positioned to become the industry standard for describing and improving operational process in SCM. Five basic processes, plan, source, matte, deliver and return are defined in the SCOR model, through which a company establishes its supply chain competitive objectives. A supply chain is a world wide network of suppliers, factories, warehouses, distribution centers and retailers through which raw materials are acquired, transformed or manufactured and delivered to customers by autonomous or semiautonomous process. With the pressure from the higher standard of customer compliance, a frequent model change, product complexity and globalization, the combination of supply chain process with an advanced infrastructure in terms of multiagent systems have been highly required. Since SCM is fundamentally concerned with coherence among multiple decision makers, a multiagent framework based on explicit communication between constituent agents such as suppliers, manufacturers, and distributors is a natural choice. Multiagent framework is defined to perform different activities within a supply chain. Dynamic and changing functions of supply chain can be dealt with multi-agent by cooperating with other agents. In the areas of inventory management, remote diagnostics, communications with field workers, order fulfillment including tracking and monitoring, stock visibility, real-time shop floor data collection, asset tracking and warehousing, customer-centric supply chain can be applied and implemented utilizing multiagent. In this paper, for the order processing event between the buyer and seller relationship, multiagent were defined corresponding to the SCOR process. A prototype system was developed and implemented on the actual TCP/IP environment for the purchase order processing event. The implementation result assures that multiagent based SCM enhances the speed, visibility, proactiveness and responsiveness of activities in the supply chain.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.379-385
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2012
This paper suggests U-healthcare system for individual health management realizing the gateway, client, and Java-based network server by using the vital signal measuring system and android-based mobile platform. This study realized the vital signal measuring system based on the technology to measure the ECG, oxygen saturation, blood pressure, and respiration, etc. And all the information of measurement was transmitted to the mobile gateway using the 3-bite transmission protocol consisting of headers and data. The data transmitted to the mobile gateway was used to examine the mobile client's personal health indexes through the network server. This paper realized and tested the android-based gateway, client, and the broadcasting network server and verified their validity with simulations and actual humans. As a result, the U-healthcare system suggested was proved to be effective in managing each individual's health from short distance and long distance. And it could examine each individual's health conditions in real-time and was found to be advantageous in that it could secure the guardian's mobility.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.1
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pp.241-262
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2021
This paper reviewed the necessity of a information and communication technology (ICT)-based smart livestock system as a development strategy for the animal life industry in the future. It also predicted the trends of livestock and animal food until 2050, 30 years later. Worldwide, livestock raising and consumption of animal food are rapidly changing in response to population growth, aging, reduction of agriculture population, urbanization, and income growth. Climate change can change the environment and livestock's productivity and reproductive efficiencies. Livestock production can lead to increased greenhouse gas emissions, land degradation, water pollution, animal welfare, and human health problems. To solve these issues, there is a need for a preemptive future response strategy to respond to climate change, improve productivity, animal welfare, and nutritional quality of animal foods, and prevent animal diseases using ICT-based smart livestock system fused with the 4th industrial revolution in various aspects of the animal life industry. The animal life industry of the future needs to integrate automation to improve sustainability and production efficiency. In the digital age, intelligent precision animal feeding with IoT (internet of things) and big data, ICT-based smart livestock system can collect, process, and analyze data from various sources in the animal life industry. It is composed of a digital system that can precisely remote control environmental parameters inside and outside the animal husbandry. The ICT-based smart livestock system can also be used for monitoring animal behavior and welfare, and feeding management of livestock using sensing technology for remote control through the Internet and mobile phones. It can be helpful in the collection, storage, retrieval, and dissemination of a wide range of information that farmers need. It can provide new information services to farmers.
Nam, Won-Ho;Tadesse, Tsegaye;Wardlow, Brian D.;Jang, Min-Won;Hong, Suk-Young
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.4
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pp.1-9
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2015
The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.
Measuring tree's volume is very important input data of various environmental analysis modeling However, It's difficult to use economical and equipment to measure a fragmented small green space in the city. In addition, Trees are sensitive to seasons, so we need new and easier equipment and quantification methods for measuring trees than lidar for high frequency monitoring. In particular, the tree's size in a city affect management costs, ecosystem services, safety, and so need to be managed and informed on the individual tree-based. In this study, we aim to acquire image data with UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which can be operated at low cost and frequently, and quickly and easily quantify a single tree using SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), and we evaluate the impact of reducing number of images on the point density of point clouds generated from SfM-MVS and the quantification of single trees. Also, We used the Watertight model to estimate the volume of a single tree and to shape it into a 3D structure and compare it with the quantification results of 3 different type of 3D models. The results of the analysis show that UAV, SfM-MVS and solid model can quantify and shape a single tree with low cost and high time resolution easily. This study is only for a single tree, Therefore, in order to apply it to a larger scale, it is necessary to follow up research to develop it, such as convergence with various spatial information data, improvement of quantification technique and flight plan for enlarging green space.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.12
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pp.1222-1229
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2012
For the reduction of electric energy consumption and its efficient use at homes or buildings, a new work item proposal for new architecture and functional requirements of Energy Saving System (ESS) was proposed to IEC TC 100 and accepted as a new project, IEC PT 62654 in 2009. Recently, the final ballot for publication passed without negative votes and IEC TS 62654 was finally published in August 2012. For the verification of this standard, Prototype of ESS system composed of an ESS server, ESS clients, and portable ESS terminal were especially implemented in parallel with the standardization. Electric Power Control and Management (EPCM) protocol for the communication between ESS server and clients was also implemented, which supports self-configuration of ESS network, power consumption monitoring, remote power control, and additional functions for intelligent energy saving services.
Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R2 = 0.85 and XGB R2 = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM2.5 prediction model showing good performance was constructed.
It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.65-73
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2012
Wrist wearable device for the measurement of pulse rate, ECG, and activity during normal daily life, which could be used for the continuous monitoring and remote transmission of acquired data, was developed. Pressure sensor, device attached electrodes, and 3-degree accelerometer were used. Analysis algorithm and firmware program were established for providing diagnostic information for the users. Results of this study, possible for the management of health report and transmission of the results through bluetooth by wearing simple personal wrist device, could be used for the development of portable device in the u-healthcare environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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