The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.473-482
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2022
Wearing a mask is also necessary to limit the risk of infection in today's era of COVID-19 and wearing a helmet is inevitable for the safety of personnel who works in a dangerous working environment such as construction sites. This paper proposes an effective deep learning model, HelmetMask-Net, to classify both Helmet and Mask. The proposed HelmetMask-Net is based on CNN which consists of data processing, convolution layers, max pooling layers and fully connected layers with four output classifications, and 4 classes for Helmet, Mask, Helmet & Mask, and no Helmet & no Mask are classified. The proposed HelmatMask-Net has been chosen with 2 convolutional layers and AdaGrad optimizer by various simulations for accuracy, optimizer and the number of hyperparameters. Simulation results show the accuracy of 99% and the best performance compared to other models. The results of this paper would enhance the safety of personnel in this era of COVID-19.
This study is aimed to analyze the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage in Gyeongsangbuk-do. First of all, in order to evaluate the copper alloy net cage on yellowtail culture, I review the trend on the yellowtail culture industry and research the concept of copper alloy net cage. The copper-alloy net cage is now recognized as an advantages of its system stability, recycling, antibiosis and food safety. The results were summarized as follows: first, there was significant meaning of the profit model of yellowtail culture by the price difference. Second, I analyzed in the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage, internal rate of return (IRR) was 51.58%, a benefit-cost ratio was shown to be 2.27 and net present value (NPV) was 1,087,337 thousand won, which indicates the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage is profitable. Finally, in order to improve the economic valuation, it is necessary to focus more on the developing of technology and cost reduction strategy on the copper alloy net cage.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.35
no.1
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pp.65-76
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1999
Our status of off-shore stow-net fishery is in face with many difficult problems; the lack of fisherman by evading the 3-D occupation, the safety accident by unskilled crew and old type fishing system. In order to solve those problems, it is necessary to save the man power and ensure the safety of fishing work by the effective utilization of power and automatization of fishing gear system. This is consists of the side drum driven by main engine, the net hauler, the bow and stern capstan, jib crane etc. Therefore, we suggest the design on unification of power device of fishing gear system as follows; (1) fishing system by uni-hydraulic power and (2) fishing system by electric motor and electro-hydraulic power.
The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A predictive control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in forward and backward direction in such a way to satisfy the given constraint condition, maintain consistency, reduce the uncertainties, and guarantee robustness. A series of experiments was conducted to evaluate the control performance, in which a car Like robot was utilized to quit unwanted safety problem. As the results, the robot was keeping very well a given lane with arbitrary shape at moderate speed.
Crack detection is an essential method to ensure the safety of dam concrete structures. Low-quality crack images of dam concrete structures limit the application of neural network methods in crack detection. This research proposes a modified attentional mechanism model to reduce the disturbance caused by uneven light, shadow, and water spots in crack images. Also, the focal loss function solves the small ratio of crack information. The dataset collects from the network, laboratory and actual inspection dataset of dam concrete structures. This research proposes a novel method for crack detection of dam concrete structures based on the U-Net neural network, namely AF-UNet. A mutual comparison of OTSU, Canny, region growing, DeepLab V3+, SegFormer, U-Net, and AF-UNet (proposed) verified the detection accuracy. A binocular camera detects cracks in the experimental scene. The smallest measurement width of the system is 0.27 mm. The potential goal is to achieve real-time detection and localization of cracks in dam concrete structures.
The overall goal of a safety based railroad system is either to eliminate hazards in designing or to minimize the possibility of it. In order to indicate system safety or low risk although it may not be possible to achieve zero risk conditions, first, it shall ensure that any disasters would occur due to system operation because the prescribed specifications are properly fulfilled and there are no failures of any kind. Second, the risk of faults or failures leading to a mishap must be eliminated or minimized by using fault-tolerance or fail-safe procedures. This paper will attempt to summarize the personal and social risk criterion at widely scattered points, presently used as a safety approach in all over EU, in order to establish the step by step procedures of the detailed standard for railway facilities. In addition, we present the new safety analysis method using the SIL-based evaluation standard and the Reachability Graph of the Petri Net.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.7
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pp.834-840
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2019
Recently, due to increased tourism and leisure activities, falls by fishers from coastal wave-dissipating blocks (breakwaters) in Korea have been rising. We investigated the optimal mesh size for use in safety nets designed to cover Tetrapod (TTP) breakwaters to prevent casualties from falls. This is a prerequisite for considering the scale and economics of safety net facilities. The optimal mesh size was determined based on the fisher gender and age, and the bodily features of Koreans. The optimal mesh size was found to be 18.6-27.0 cm, derived based on the femoral length and chest circumference.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.56
no.3
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pp.258-264
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2020
This study aimed to analyze the economic feasibility of the reduction of working safety accidents in stow net fishery through the prevention education to fishing crews. The benefit was evaluated by estimating insurance payment amount that was reduced through prevention education. The decreasing rate of working safety accidents was presumed to follow the experience in Japan. The cost was assumed as the cost of textbook development. Results indicated that IRR was estimated to be 79.9% in case of scenario assuming no additional operating costs while IRR was 56.3% in case of scenario assuming 10% additional operating costs. In addition, the economic feasibility would be secured when annual operating costs increased to 274 million won according to the result of sensitivity analysis.
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