In this study, a novel land-cover classification framework for multi-temporal SAR data is presented that can combine multiple features extracted through data transforms and multiple classifiers. At first, data transforms using principle component analysis (PCA) and 3D wavelet transform are applied to multi-temporal SAR dataset for extracting new features which were different from original dataset. Then, three different classifiers including maximum likelihood classifier (MLC), neural network (NN) and support vector machine (SVM) are applied to three different dataset including data transform based features and original backscattering coefficients, and as a result, the diverse preliminary classification results are generated. These results are combined via a majority voting rule to generate a final classification result. From an experiment with a multi-temporal ENVISAT ASAR dataset, every preliminary classification result showed very different classification accuracy according to the used feature and classifier. The final classification result combining nine preliminary classification results showed the best classification accuracy because each preliminary classification result provided complementary information on land-covers. The improvement of classification accuracy in this study was mainly attributed to the diversity from combining not only different features based on data transforms, but also different classifiers. Therefore, the land-cover classification framework presented in this study would be effectively applied to the classification of multi-temporal SAR data and also be extended to multi-sensor remote sensing data fusion.
Enormously sized buildings are appearing world-wide with the advancement of construction techniques. Large-scaled and complicated structures will have increased difficulties for dealing with safety, and will demand well-matched safety measures. This research introduced up-to-date techniques and systems which are applied in buildings in foreign nations. Furthermore, it proposed s direct guidance plan for buildings in case of fire. Since it is possible to install wireless sensor networks which detect fires or effects of fire, the plan makes use of this information. Accordingly, the authors completed a direct guidance plan that was based on omnidirectional guidance lights. It is possible to select a route with concern about both time and capacity with a concept of a non-dominated path. Finally, case studies showed that quickest path algorithms were effective for guiding efficient dispersion routes and in case of restriction of certain links in preferred paths due to temperature and smoke, it was possible to avoid relevant links and to restrict demand in the network application. Consequently, the algorithms were able to maximize safety and minimize evacuation time, which were the purposes of this study.
Copoly(2-(dimethylamino)ethyl methacrylate)(DAEMA)/butyl acrylate (BA) and copoly(methyl methacrylate)(MMA)/BA/2-(cinnamoyloxy)ethyl methacryate (CEMA), which were cross-linked with dibromoalkane and UV irradiation, respectively, were prepared for the precursors of interpenetrating polymer network (IPN) humidity-sensitive films. 3-(Triethoxysilyl)propyl cinnamate (TESPC) was used as a surface-pretreating agent for the attachment of IPN-polyelectrolyte to the electrode surface by UV irradiation. Humidity sensitive polymeric thin films with an IPN structure were prepared by crosslinking reactions of copoly(DAEMA/BA) with 1,4-dibromobutane (DBB) and copoly(MMA/BA/CEMA) by UV-irradiation. The anchoring of an IPN-polyelectrolyte into the substrate was carried out via the photochemical $[2{\pi}+2{\pi}]$ cycloaddition. The resulting humidity sensors showed a high sensitivity in the range of 20~95%RH and a small hysteresis (<1.5%RH). The response time for adsorption and desorption process at 33~94%RH was 48 and 65 s, respectively, indicating a fast response. The effects of the concentration of copolymers, molar ratio of crosslinking agents and time of the precursor solution for dip-coating on their humidity sensitive properties including water durability were investigated.
This study was conducted to develop a device for measuring the air flow by space variation through monitoring program, which acquires data by each point from each environmental sensor located in the greenhouse. The distribution of environmental factors(air temperature, humidity, wind speed, etc.) in the greenhouse is arranged at 12 points according to the spatial variation and a large number of measurement points (36 points in total) on the X, Y and Z axes were selected. Considering data loss and various greenhouse conditions, a bit rate was at 125kbit/s at low speed, so that the number of sensors can be expanded to 90 within greenhouse with dimensions of 100m by 100m. Those system programmed using MATLAB and LabVIEW was conducted to measure distributions of the air flow along the greenhouse in real time. It was also visualized interpolated the spatial distribution in the greenhouse. In order to verify the accuracy of CFD modeling and to improve the accuracy, it will compare the environmental variation such as air temperature, humidity, wind speed and $CO_2$ concentration in the greenhouse.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.462-468
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2017
In this paper IoT/WSN(Internet of Things/Wireless Sensor Network) has been modeled with a random geometric graph. And a performance of the decentralized code for the efficient storage of data which is generated from WSN has been analyzed. WSN with n=100 or 200 has been modeled as a random geometric graph and has been simulated for their performance analysis. When the number of the total nodes of WSN is n=100 or 200, the successful decoding probability as decoding ratio ${\eta}$ depends more on the number of source nodes k rather than the number of nodes n. Especially, from the simulation results we can see that the successful decoding rate depends greatly on k value than n value and the successful decoding rate was above 70% when $${\eta}{\leq_-}2.0$$. We showed that the number of operations of BP(belief propagation) decoding scheme increased exponentially with k value from the simulation of the number of operations as a ${\eta}$. This is probably because the length of the LT code becomes longer as the number of source nodes increases and thus the decoding computation amount increases greatly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11B
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pp.1346-1356
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2011
Transportation has been playing important role in our society by providing for people, freight, and information. However, it cuts its own throat by causing car accidents, traffic congestion, and air pollution. The main cause of these problems is a noticeable growth in the number of vehicles. The easiest way to mitigate these problems is to build new road infrastructures unless resources such as time, money, and space are limited. Therefore, there is a need to manage the existing road infrastructures effectively and safely. In this paper, we propose a road reservation scheme that provides fast and safe response for emergency vehicles using ubiquitous sensor network. Our idea is to allow emergency vehicle to reserve a road on a freeway for arriving to the scene of the accident quickly and safely. We evaluate the performance by three reservation method (No, Hop, and Full) to show that emergency vehicles such as ambulances, fire trucks, or police cars can rapidly and safely reach their destination. Simulation results show that the average speed of road reservation is about 1.09 ~ 1.20 times faster than that of non-reservation at various flow rates. However, road reservation should consider the speed of the emergency vehicle and the road density of the emergency vehicle processing direction, as a result of Hop Reservation and Full Reservation performance comparison analysis. We confirm that road reservation can guarantee safe driving of emergency vehicles without reducing their speed and help to mitigate traffic congestion.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.78-84
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2017
Because the 'Internet of Things' and sensor network technology have become a new generation industry competitiveness with a development of Information Communication Technology, each local autonomous entity is trying to adopt a Smart City quickly. This requires an integrated platform inside of a smart city operation center. Established Smart City platform provides various services using CCTV information and ITS transportation information based on a two-dimensional map. The provision of advanced Smart City services will necessitate three-dimensional map information, building and facilities unit information, linked information with public data portal for service to the public. In this paper, the authors reviewed development trends of Smart City integrated platform and proposed mashup methods between BIM/GIS interoperability platform and external open data. BIM/GIS platform can provide spatial information services for indoor and outdoor seamlessly because it was developed based on GIS spatial data with BIM data. The linked external open data are V-World data, Seoul Open Data, and Architectural Data Open. Finally, the authors proposed the direction of development for BIM/GIS integrated platform to provide advanced Smart City services.
Shin, Dong Ha;Han, Seung Ho;Kim, Soo Dong;Her, Jin Sun
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.151-160
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2015
Internet-of-Things(IoT) is the computing environment to provide valuable services by interacting with multiple devices, where diverse devices are connected within the existing Internet infrastructure and acquire context information by sensing. As the concern of IoT has been increased recently, most of the industries develop many IoT devices. And, many people are focused on the IoT application that is utilizing different technologies, which are sensor network, communication technologies, and software engineering. Developing on-ground IoT application is especially even more active in progress depending on increasing of on-ground IoT devices because it is possible for them to access dangerous and inaccessible situation. However, There are a few studies related IoT. Moreover, since on-ground IoT application, which is different from typical software application, has to consider device's characteristics, communication, and surround condition, it reveal challenges, decreasing reliability. Therefore, in this paper, we analyze reliability challenges related to maturity and fault tolerance, one of reliability attributes, occurring in developing on-ground IoT applications and suggest the effective solutions to resolve the challenges. To verify proposed the challenges and solutions, we show result that is applying the solutions to applications. By presenting the case study, we evaluate the effectiveness of applying the solutions to the application.
Recently mobile users can access to internet using smart phone at any place and any time, through which they can search and share information. In addition, as the sensors with high-tech functions become cheaper and miniaturized along with the development of MEMS (micro-electo mechanical systems) technology, the extent to utilize smart phone is increasing. Smart phone is equipped with various sensors such as high-resolution camera, GPS, gyroscope and magnetic sensor, which is an appropriate system configuration for remote monitoring research using camera. The remote monitoring system requires camera for video and internet network to send video, for which it has a limitation that it is influenced by the monitoring location. This study is aimed to design and develop the monitoring app. which can be remotely monitored using smart phone technology. The developed monitoring app was designed to take images of ROI (region of interest) within the specified time and to automatically send the images to the server. The developed app. is also possible to be remotely controlled by SMS (short message service). The monitoring proposed in this study can take high-resolution images using CMOS built in the smart phone and send the images and information to the server automatically at any place and any time using 3G and Wi-Fi networks.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.4
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pp.271-277
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2020
There are increasing cases of monitoring the structural response of structures using multiple sensors. However, owing to cost and management problems, limited sensors are installed in the structure. Thus, few structural responses are collected, which hinders analyzing the behavior of the structure. Therefore, a technique to predict responses at a location where sensors are not installed to a reliable level using limited sensors is necessary. In this study, a numerical study is conducted to predict the seismic response of low-rise buildings using limited information. It is assumed that the available response information is only the acceleration responses of the first and top floors. Using both information, the first natural frequency of the structure can be obtained. The acceleration information on the first floor is used as the ground motion information. To minimize the error on the acceleration history response of the top floor and the first natural frequency error of the target structure, the method for predicting the mass and stiffness information of a structure using the genetic algorithm is presented. However, the constraints are not considered. To determine the range of design variables that mean the search space, the parameter prediction method based on artificial neural networks is proposed. To verify the proposed method, a five-story structure is used as an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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