Since the mankind started its space mission, the number of artificial space objects has been increasing exponentially. It contains not just the space machines which are in use but the machines which are out of order. Meantime, those dead machines are being a serious danger, a real threat to human's lives and property because of it could re-enter into the earth's atmosphere and fall to the ground causing mega-disaster. As the number of space activities gets growing so far, the re-entry of the space objects will be a lot more happened in the future. Therefore, not just natural space object like asteroids but the artificial space object like artificial satellite and space station can cause the disaster by falling to the ground. To protect our nation and our property, the government has set up the space disaster management center in Korea astronomy and Space science Institute. In this study, we surveyed public's recognition of the space object's re-entry situation and analyzed it to contribute building national space disaster management policy.
This paper describes the design and implementation of situation recognition system with smart phone sensors, which recognizes the dangerous situation at anytime, anywhere through intuitive data analysis of the combination of the sensor. The implemented system consists of wearable heart rate sensor and acceleration sensor of smart phone instead of existing sensor that is attached to the body. It is also designed to get more effective results of recognition about the dangerous situation using merged displacement values of acceleration sensor and heart rate sensor which are measured in the process of recognizing dangerous situations. This research, in accordance with the wide penetration of smartphones, achieves the fast status determination through the combination of an acceleration sensor and a heart rate sensor applied to its own status perception algorithm for anyone who needs the stable perception of risk without the need for a separate provision of the sensor.
As the elderly population is becoming an aging society, the elderly are experiencing many problems. Social security costs for the elderly are increasing and the un-linked social phenomenon is emerging. Thus, the social infrastructure and welfare system established in the past economic growth period are in danger of not functioning properly. People socially isolated or with chronic diseases among the elderly are exposed to various accidents. Thus, an active healthcare management service is imperative. Additionally, in the event of a dangerous situation, the system must have ways to notify guardians (family or medical personnel) regarding appropriate action. Thus, in this paper, we propose the smartphone-based healthcare and emergency response service platform. The proposed service platform aggregates movement of relevant data in real-time using a smartphone. Based on aggregated data, it will always recognize the user's movements and current state using the human motion recognition mechanism. Thus, the proposed service platform provides real-time status monitoring, activity reports, a health calendar, location-based hospital information, emergency situation detection, and cloud messaging server-based efficient notification to several subscribers such as family, guardians, and medical personnel. Through this service, users or guardians can augment the level of care for the elderly through the reports. Also, if an emergency situation is detected, the system immediately informs guardians so as to minimize the risk through immediate response.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.16-18
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2011
This study aims to identify the degree of safety when mariners take their actions in several different situations. We have carried out many experiments in order to observe mariners' behavior, and then measured the safety level that is based on their actions to avoid dangerous collision situations. One of the most important actions that mariners have to take, either as their daily routine or when they are in a collision situation and then want to avoid that situation is the lookout. In this paper, behaviors on the lookout have been defined as a standard sequence of three steps that are "time of first detection", "time of recognition as risky vessel" and "time of starting avoiding action", and the suitability and applicability of the definition have been shown. And also we propose the risk assessment on the collision and the recommendation for reducing the collision at sea. Some analyzing results and the application of the results are reported. The sequence of lookout is also understood. By combining these knowledge and some systematic studies, we propose the risk assessment on the collision and the recommendation for reducing the collision at sea.
The current state monitoring system at a semiconductor manufacturing process is based on the manually collected sensor data, which involves limitations when it comes to complex malfunction detection and real time monitoring. This study aims to design a situation recognition algorithm to form a network over time by creating a domain ontology and to suggest a system to provide users with services by generating events upon finding risk factors in the semiconductor process. To this end, a multiple sensor node for situational inference was designed and tested. As a result of the experiment, events to which the rule of time inference was applied occurred for the contents formed over time with regard to a quantity of collected data while the events that occurred with regard to malfunction and external time factors provided log data only.
Jeongeun Yang;Jongeun Baek;Shakila Shojaei;Hyojin Bae;Juhong Park
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.6
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pp.684-692
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2024
Effective border security is crucial in managing and mitigating firearm-related threats. While prior research has focused on firearm detection, it lacks contextual analysis. This paper advances firearm-related incident assessment by integrating pose estimation to improve gun violence detection. Our novel approach extracts body and firearm pose graphs and employs Graph Attention Networks(GAT) for graph analysis to accurately identify gun violence incidents. By recognizing associated actions, our system provides greater situational awareness beyond mere firearm detection. Utilizing Graph-LSTM, we capture spatial and temporal information. As a result, our proposed algorithm is lighter and more accurate than the CNN-LSTM model used as a baseline, achieving test F1-scores of 82.04 % on our collected data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.2
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pp.211-218
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2021
Construction sites have various risk factors. There are various approaches to reduce safety accidents, but they have limitations to some extent. By utilizing the wireless communication technology of IT and the rapidly developing image processing technology, it will be possible to reduce accidents at the construction site if risk factors are identified and actively responded to. Therefore, in this study, a system that can detect risk factors of construction sites in advance is constructed, and a system is proposed to discover and respond to risk factors of construction sites using OpenCV for the purpose of real-time computer vision.
Ye-Young Kim;Su-Hyun Jeong;So-Hyun Park;Young-Ho Park
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.189-198
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2023
As crimes frequently occur on the street, the spread of CCTV is increasing. However, due to the shortcomings of passively operated CCTV, the need for intelligent CCTV is attracting attention. Due to the heavy system of such intelligent CCTV, high-performance devices are required, which has a problem in that it is expensive to replace the general CCTV. To solve this problem, an intelligent CCTV system that recognizes low-quality images and operates even on devices with low performance is required. Therefore, this paper proposes a Saying CCTV system that can detect threats in real time by using the AWS cloud platform to lighten the system and convert images into text. Based on the data extracted using YOLO v4 and OpenPose, it is implemented to determine the risk object, threat behavior, and threat situation, and calculate the risk using machine learning. Through this, the system can be operated anytime and anywhere as long as the network is connected, and the system can be used even with devices with minimal performance for video shooting and image upload. Furthermore, it is possible to quickly prevent crime by automating meaningful statistics on crime by analyzing the video and using the data stored as text.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.291-293
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2016
해상교통관제사의 업무는 선박교통의 안전과 효율을 목적으로 하는 의사결정의 연속이다. 의사결정은 문제해결과정의 일종으로 가치 판단을 포함한다. 올바른 의사결정을 내리기 위해서는 해상교통상황을 정확히 파악하는 것이 우선되어야 하지만, 상황판단을 제대로 했다하더라도 의사결정을 그르칠 위험이 있다는 측면에서 관제사가 적극적으로 습득하여야 하는 인지과제다. 본고에서는 먼저 관제사에게 필요한 의사결정 이론에 대해서 기술한 뒤, 이를 구체적인 관제과제에 적용할 때 합리적인 의사결정 모델보다는 휴리스틱 또는 재인촉발의사결정 모델을 사용한다는 점을 밝혔다. 또한 관제사의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 실수를 사례 위주로 고찰하였다. 특히 관제사의 업무역량 향상을 위해서 의사결정방법을 어떻게 훈련할 것인가를 제안하였다.
In this study, the perceptions were surveyed fire risk and flash flames concerning the firefighters. The results were statistically evaluated according to age, experience and rank. More than 70% of the respondents answered that there is a possibility of unexpected flame exposure in the field of fire, but there was no recognition difference according to age, experience and rank. However, if there is an emergency situation in the field of fire, the survey on the ability to cope with crises showed that there is a difference in perception depending on the age, career, and rank of respondents. From these results, it is expected that strengthening simulation training of unexpected situation will be more urgently required in the future, and measures should be taken to minimize human accidents through improvement of standard operation procedures or supplement of fire suppression education according to unexpected situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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