Biomedical mobile devices for ubiquitous healthcare consist of biomedical sensors and communication terminal. They have two types of configuration. One is the sensor-network type device using wired or wireless communication with intelligent sensors to acquire biomedical data. The other is the sensor embedded type device, where the data can be acquired directly by itself. There are many examples of sensor network type, such as, fall detection sensor, blood glucose sensor, and ECG sensors networked with commercial PDA phone and commercial phone terminal for ubiquitous healthcare. On the other hand, sensor embedded type mounts blood glucose sensor, accelerometer, and etc. on commercial phone. However, to enable true ubiquitous healthcare, motion sensing is essential, because users go around anywhere and their signals should be measured and monitored, when they are affected by the motion. Therefore, in this paper, two biomedical mobile devices with motion monitoring function were addressed. One is sensor-network type with motion monitoring function, which uses Zigbee communication to measure the ECG, PPG and acceleration. The other is sensor-embedded type with motion monitoring function, which also can measure the data and uses the built-in cellular phone network modem for remote connection. These devices are expected to be useful for ubiquitous healthcare in coming aged society in Korea.
Eeffectual use or management of coastal zone is very important problem inside of protection of marine resources as well as land use. Coastal Phenomena are very strong in its locality, each coast has its characteristic problem. Occasionaly we have to solve such problem by three dimension, but it is very difficult to solve it by traditional methods. If we use aerial stereo photographs, we can obtain high usefullness in coastal zone management. Also aerial photographs are very effectual to explain corelation of time to coastal dynamic phenomena and pattern which can not be explained by formula. Images obtained from remote sensors or radiometers bring up usefull informations to planer conected with coastal zone management, have additional value which can be treated and quantitatively analized so as to be read automaticaly and present speedy and low-priced techniques. So, I insist on that sooner or later total image procssor system for Remote Sensing and photo interpretation system must be established in our nation.
Remote sensing technique in agriculture can be used to identify chlorophyll content, biomass, and yield caused from N stress level. This study was conducted to evaluate biomass, N stress levels, and yield of tobacco (Nicotiana tabacum L.) under sand culture in a plastic film house using ground-based remote sensors. Nitrogen rates applied were 40, 60, 80, 100, 120, and 140 percent of N concentration in the Hoagland's nutrient solution. Sensor readings for reflectance indices were taken at 30, 35, 40, 45, 50 and 60 days after transplanting(DAT). Reflectance indices measured at 40th DAT were highly correlated with dry weight(DW) of tobacco leaves and N uptake by leaves. Especially, green normalized difference vegetation index(gNDVI) from spectroradiometer and aNDVI from Crop Circle passive sensor were able to explain 85% and 84% of DW variability and 85% and 92% of N uptake variability, respectively. All the reflectance indices measured at each sampling date during the growing season were significantly correlated with tobacco yield. Especially the gNDVI derived from spectroradiometer readings at the 40th DAT explained 72% of yield variability. N rates of tobacco were distinguished by sufficiency index calculated using the ratio of reflectance indices of stress to optimum plot of N treatment. Consequently results indicate that the reflectance indices by ground-based remote sensor can be used to predict tobacco yield and recommend the optimum application rate of N fertilizer for top dressing of tobacco.
Park, Young-Woong;Park, Keun-Joo;Lee, Hoon-Hee;Ju, Gwang-Hyeok
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.207-210
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2007
A part of the big differences between LEO(Low Earth Orbit) and GEO(Geostationary Earth Orbit) satellite is that transfer orbit is used or not or what tolerance of the position on the mission orbit is permitted. That is to say, the transfer orbit is not used and the constraint of orbit position is not adapted on LEO satellite. Whereas for GEO satellite case, the transfer orbit shall be used due to the very high altitude and the satellite shall be stayed in the station keeping box which is permitted on the mission orbit. These phases are functions for AOCS mission. The aim of this paper is to introduce the AOCS hardware configuration for COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite). The AOCS hardware of COMS consist of 3 Linear Analogue Sun Sensors (LIASS), 3 Bi-Axis Sun Sensors (BASS), 2 Infra-Red Earth Sensors (IRES), 3 Fiber Optical Gyroscopes (FOG), 5 momentum wheels and 14 thrusters. In this paper, each component is explained how to be used, how to locate and what relation between the AOCS algorithm and these components.
In this paper, we propose the method to eliminate EMI (Electro-Magnetic Interference) in ELF (Extremely Low Frequency) band below 2 KHz for extending the gesture-recognition distance of smart TVs to more than 3m using electric potential sensor. First, we measure the electric field generated from the back panel of a TV and propose the effective arrangement of two sets of differential sensors as well as the shielding method using metal fiber. Also, we eliminate the PLN (Power Line Noise) and other noise generated from the TV and sensors as well as surrounding environments using filters. Using the proposed EMI eliminating methods, we evaluate displacement ratio on measured signals according to distance between sensors and a moving hand. Experiment results show that our proposed method can extend the hand-gesture sensing distance using EPS (Electric Potential Sensor) up to more than 3m, which is enough to satisfy applicability of EPS based remote control to Smart TVs.
In this paper, we propose the methods not only to eliminate ELF(Extremely Low Frequency) EMI(Electro-Magnetic Interference) noice for extending recognition distance, but also to utilize the the PLN for detecting starting instance of a hand gesture using electric potential sensor. First, we measure strength of electric field generated in the smart devices such as TV and phone, and minimize EMI through efficient arrangement of the sensors. Meanwhile, we utilize the 60 Hz PLN to extract the starting point of hand gesture. Thereafter, we eliminate the PLN generated in the smart device and circuit of sensors. And then, we shield the sensors from an electric noise generated from devices. Finally, through analyzing the frequency components according to the gesture of target, we use the low pass filter and the Kalman filter for elimination of remaining electric noise. We analyze and evaluate the proposed ELF-band EMI eliminating method for non-contact remote sensing of the EPS(Electric Potential Sensor). Combined with a detecting technique of gesture starting point, the recognition distance for gestures has been proven to be extended to more than 3m, which is critical for real application.
Remote water meter monitoring is essential in U-city applications, whoγe digital water meter is a key component. While there are several kinds of water meters, the way to use has sensors has the merit of better preciseness, but the drawback of more power consumption. In this paper, we suggest an advanced sensing algorithm to diminish the power consumption while keeping the quality of preciseness. Our approach is to use less precise hall sensor for detecting the start of water impeller rotation with lower power consumption. During the rotation, a high precision hall sensor is used to meter the amount of water consumption. Our algorithm is analyzed to get 2 times lower power consumption than the previous algorithm.
Analysis Ready Data (ARD) for optical satellite images represents a pre-processed product by applying spectral characteristics and viewing parameters for each sensor. The atmospheric correction is one of the fundamental and complicated topics, which helps to produce Top-of-Atmosphere (TOA) and Top-of-Canopy (TOC) reflectance from multi-spectral image sets. Most remote sensing software provides algorithms or processing schemes dedicated to those corrections of the Landsat-8 OLI sensors. Furthermore, Google Earth Engine (GEE), provides direct access to Landsat reflectance products, USGS-based ARD (USGS-ARD), on the cloud environment. We implemented the Orfeo ToolBox (OTB) atmospheric correction extension, an open-source remote sensing software for manipulating and analyzing high-resolution satellite images. This is the first tool because OTB has not provided calibration modules for any Landsat sensors. Using this extension software, we conducted the absolute atmospheric correction on the Landsat-8 OLI images of Railroad Valley, United States (RVUS) to validate their reflectance products using reflectance data sets of RVUS in the RadCalNet portal. The results showed that the reflectance products using the OTB extension for Landsat revealed a difference by less than 5% compared to RadCalNet RVUS data. In addition, we performed a comparative analysis with reflectance products obtained from other open-source tools such as a QGIS semi-automatic classification plugin and SAGA, besides USGS-ARD products. The reflectance products by the OTB extension showed a high consistency to those of USGS-ARD within the acceptable level in the measurement data range of the RadCalNet RVUS, compared to those of the other two open-source tools. In this study, the verification of the atmospheric calibration processor in OTB extension was carried out, and it proved the application possibility for other satellite sensors in the Compact Advanced Satellite (CAS)-500 or new optical satellites.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.29
no.3
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pp.162-168
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2017
Shallow-water bathymetry survey has been conducted using high definition color images obtained at the altitude of 100 m above sea level using a drone. Shallow-water bathymetry data are one of the most important input data for the research of beach erosion problems. Especially, accurate bathymetry data within closure depth are critically important, because most of the interesting phenomena occur in the surf zone. However, it is extremely difficult to obtain accurate bathymetry data due to wave-induced currents and breaking waves in this region. Therefore, optical remote sensing technique using a small drone is considered to be attractive alternative. This paper presents the potential utilization of image processing algorithms using multi-variable linear regression applied to red, green, blue and grey band images for estimating shallow water depth using a drone with HD camera. Optical remote sensing analysis conducted at Wolpo beach showed promising results. Estimated water depths within 5 m showed correlation coefficient of 0.99 and maximum error of 0.2 m compared with water depth surveyed through manual as well as ship-board echo-sounder measurements.
This study was conducted to evaluate the usefulness of ground-based remote sensing for the estimation of rice yield and application rate of N-fertilizer during growing season. Dongjin-1, Korean cultivar of rice was planted on May 30, 2006 and harvested on October 9, 2006. Chlorophyll content and LAI (leaf area index) were measured using Minolta SPAD-502 and AccuPAR model LP-80, respectively. Reflectance indices were determined with passive sensors using sunlight and four types of active sensors using modulated light, respectively. Reflectance indices and growth rate were measured three times from 29 days to 87 days after rice plating and at harvesting day. The result showed that values of growing characteristics and reflectance indices were highly correlated. Growing characteristics to show significant correlation with reflectance indices were in order of followings: fresh weight > N uptake > dry weight > height > No. of tiller > N content. Chlorophyll contents measured by chlorophyll meter (SPAD 502) showed high correlation with nitrogen concentration (r=$0.743^{**}$), although the correlation coefficients between remote sensing data and nitrogen concentration were higher. LAI was highly correlated with dry weight (r=$0.931^{**}$), but relationship between LAI and nitrogen concentration (r=$0.505^*$) was relatively low. The data of CC-passive sensor were negatively correlated with those of the near-infrared. NDVI correlation coefficients found more useful to identify the growth characteristics rather than data from single wavelength. Both passive sensor and active sensor were highly significantly correlated with growth characteristics. Consequently, quantifying the growth characteristics using reflectance indices of ground-based remote sensing could be a useful tool to determine the application rate of N fertilizer non-destructively and in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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