The smart home is a technology that can monitor and control by connecting everything to a communication network in various fields such as home appliances, energy consumers, and security devices. The Smart home is developing not only automatic control but also learning situation and user's taste and providing the result accordingly. This paper proposes a model that can provide a comfortable indoor environment control service for the user's characteristics by detecting the user's behavior as well as the automatic remote control service. The whole system consists of ESP 8266 with sensor and Wi-Fi, Firebase as a real-time database, and a smartphone application. This model is divided into functions such as learning mode when the home appliance is operated, learning control through learning results, and automatic ventilation using indoor and outdoor sensor values. The study used moving averages for temperature and humidity in the control of home appliances such as air conditioners, humidifiers and air purifiers. This system can provide higher quality service by analyzing and predicting user's characteristics through various machine learning and deep learning.
There are policies that foster the drone industry, which either put a legal precedent on drones through the "Drone Act" or grant a delay or exemption in applying the safety measures of "the Aviation Safety Act". Yet, the definition of a drone is unclear, requiring further discussion on commercial usage. Therefore, we have studied cases domestically and abroad, and also analyzed issues with the current aviation legislation. It was found that a drone is defined as "an unmanned aircraft where a pilot is not on board, and its net weight is 150 kg or less". However, there are several issues, such as that a drone taxi requires a pilot on board, and its weight is 150 kg or more. Thus, we propose to define a drone as "an unmanned aerial vehicle (provided, that its own net weight should be 300 kg or under, or not be limited to weight) under Article 2 (3) of the "Aviation Security Act" as prescribed by Ordinance of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport, which operates either by remote, automatically, or autonomously; or an unmanned aircraft under Article 2 (6) of the "Aviation Security Act".
Lee, Young Kyu;Yang, Sung-hoon;Lee, Ho Seong;Lee, Jong Koo;Hwang, Sang-wook;Rhee, Joon Hyo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.10
no.4
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pp.379-385
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2021
In order to synchronize a remote system time to the reference time like Coordinated Universal Time (UTC), it is required to compare the time difference between the two clocks. GNSS Precise Point Positioning (PPP) is one of the most general geodetic positioning methods and can be used for time and frequency transfer applications which require more precise time comparison performance than GNSS code. However, the PPP technique has a main drawback of day-boundary discontinuity which comes from the PPP model that the code measurements are applied to resolve the floating carrier-phase ambiguities. The Integer PPP (IPPP) technique is one of the methods which has been studied to compensate the day-boundary discontinuities exited in the conventional PPP. In this paper, we investigate the time and frequency capabilities of PPP and IPPP by using the measurement data obtained from two time transfer receivers which are closely located and using common reference 1 Pulse Per Second (PPS) and RF signals. From the experiment, it is investigated that the IPPP method can effectively compensate the day-boundary discontinuities without producing frequency offset. However, the PPP method can generating frequency offset which can severely degrade the time comparison performance with long-term period data.
In the case of fixed CCTV, there is a problem in that a shadow area occurs, even if the visible range is maximized by utilizing the pan-tilt and zoom functions. The representative solution for that problem is that a plurality of fixed CCTVs are used. This requires a large amount of additional equipment (e.g., wires, facilities, monitors, etc.) proportional to the number of the CCTVs. Another solution is to use drones that are equipped with cameras and fly. However, Drone's operation time is much short. In order to extend the time, we can use multiple drones and can fly one by one. In this case, drones that need to recharge their batteries re-enter into a ready state at the drone port for next operation. In this paper, we propose a system for precised positioning and stable landing on the drone port by utilizing a small drone equipped with a fixed forward-facing monocular camera. For our conclusion, we implement our proposed system, operate, and finally verify our feasibility.
Min-gi Seo;Da-na Jung;Yeon-je Cho;Ju-chul Shin;Seong-woo Kim
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.27
no.5
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pp.635-642
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2023
With the development of artificial intelligence technology, drones are evolving beyond simple remote control tools into intelligent drones that perform missions autonomously. The importance of drones is gradually gaining attention due to the use of drones in overseas military conflicts and the analysis of the future operational environment in Korea. AMAD is proposed for the rapid development of intelligent drones. In order to develop intelligent software based on AMAD, an integrated development environment (IDE) that supports users with functions such as debugging, performance evaluation, and monitoring is essential. In this paper, we define the concepts of the development environment required for intelligent software development and describe the results of reflecting them in the design of the IDE and AMAD's agents, SVI and MPD, which are interfaced with the IDE.
Ryu, Hyoungseok;Klimkowska, Anna Maria;Choi, Kyoungah;Lee, Impyeong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_2
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pp.393-406
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2018
Every year in the ocean, various accidents occur frequently and illegal fishing is rampant. Moreover, their size and frequency are also increasing. In order to reduce losses of life or property caused by these, it is necessary to have a means to perform remote monitoring quickly. As an effective platform of such monitoring means, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is receiving the spotlight. In these situations where marine accidents or illegal fishing occur, main targets of monitoring are ships. In this study, we propose a UAV based ship monitoring system and suggest a method of determining ship positions using UAV multi-sensory data. In the proposed method, firstly, the position and attitude of individual images are determined by using the pre-performed system calibration results and GPS/INS data obtained at the time when images were acquired. In addition, after the ship being detected automatically or semi-automatically from the individual images, the absolute coordinates of the detected ships are determined. The proposed method was applied to actual data measured at 200 m, 350 m, and 500 m altitude, the ship position can be determined with accuracy of 4.068 m, 8.916 m, and 13.734 m, respectively. According to the minimum standard of a hydrographical survey, the ship positioning results of 200 m and 350 m data satisfy grade S and the results of 500 m data do grade 1a, where the accuracy is required for positioning the coastline and topography less significant to navigation order. Therefore, it is expected that the proposed method can be effectively used for various purposes of marine monitoring or surveying.
Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional long-and short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TS-ConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TS-ConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.
This study aims to understanding the effects of culture on websites with emphasis on the website structure and navigation. The website is inherently‘cultural’because anyone around the world can access to website if he or she is equipped with appropriate equipment. For the importance of cultural role in website, various researches have been conducted to understand the relationship between culture and website. However they tended to focus mainly on phenomenal matters such as color, layout, icon etc. There have been not so many thorough attempts to causal relationships between website and‘thick culture’in depth. The study conducted cross-cultural usability testing of websites between Korea and America. At first, representative I-commerce websites of Korea and America were selected and they were analyzed by the selected frameworks such as layout, display type, element type, and the relationship with homepage and sub-page navigation. The results were used to construct typical prototypes of website for Korea and America for experiment. Two websites were used for cross-cultural usability testing though specially-developed remote testing. 20 users from each country participated in the usability testing. The result shows that Korean users peformed better usability testing for Korean style structure of website while American counterparts showed better performances in American style of websites. Other various significant findings were revealed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.77-84
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2022
In this paper, we propose a system for monitoring air pollutants such as fine dust using an unmanned aerial vehicle capable of autonomous navigation. The existing air quality management system used a method of collecting information through a fixed sensor box or through a measurement sensor of a drone using a control device. This has disadvantages in that additional procedures for data collection and transmission must be performed in a limited space and for monitoring. In this paper, to overcome this problem, a GPS module for location information and a PMS7003 module for fine dust measurement are embedded in an unmanned aerial vehicle capable of autonomous navigation through flight information designation, and the collected information is stored in the SD module, and after the flight is completed, press the transmit button. It configures a system of one-stop structure that is stored in a remote database through a smartphone app connected via Bluetooth. In addition, an HTML5-based web monitoring page for real-time monitoring is configured and provided to interested users. The results of this study can be utilized in an environmental monitoring system through an unmanned aerial vehicle, and in the future, various pollutants measuring sensors such as sulfur dioxide and carbon dioxide will be added to develop it into a total environmental control system.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.78-80
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2021
This study is based on Degree of Recognition and AHP surveys for experts, this study investigates changes in the demand of seafarers in response to changes in the shipping industry environment in which Maritime Autonomous Surface Ships(MASS) emerge according to the application of the fourth industrial revolution technology to ships, and it looks into changes in seafarers' skills. It also analyzes and proposes a plan for cultivating seafarers accordingly. As a result of Degree of Recognition and AHP analysis, it is analyzed that a new training system is required because the current training and education system may cover the job competencies of emergency response, caution and danger navigation, general sailing, cargo handling, seaworthiness maintenance, emergency response, and ship maintenance and management, but jobs such as remote control, monitoring diagnosis, device management capability, and big data analysis require competency for unmanned and shore based control.By evaluating the importance of change factors in the duties of seafarers in Maritime Autonomous Surface Ships, this study provides information on seafarers educational institutions response strategies for nurturing seafarers and prioritization of resource allocation, etc. The importance of factors was compared and evaluated to suggest changes in the duties of seafarers and methods of nurturing seafarers according to the introduction of Maritime Autonomous Surface Ships.It is expected that this study is meaningful as it systematically derived the duties and competency factors of seafarers of Maritime Autonomous Surface Ships from a practical point of view and analyzed the perception level of each relevant expert to diagnose expert-level responses to the introduction of Maritime Autonomous Surface Ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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