Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.2
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pp.97-106
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2019
Today, many smart sensor's measurement instruments are used to check the safety situation of various medium and large bridge structures that should be maintained in the construction facilities, but most of them use the method of measuring and confirming the displacement behavior of the bridge at regular intervals. In order to continuously check the safety situation, various measuring instruments are used, but most of them are not able to measure and measure the displacement and behavior of main construction structures at regular intervals. In this study, GNSS and environment smart sensors and drone's image data are transmitted to wireless network so that risk of many bridge's structures can be detected beforehand. As a result, by diagnosing the fine displacement of the bridge in real time and its condition, reinforcement, repair and disaster prevention measures for the structural parts of the bridges, which are expected to be dangerous, and various disasters and accidents can be prevented, and disaster can be prevented could suggest a new alternative.
The agricultural environment is changing and becoming more advanced due to the influence of the 4th Industrial Revolution. From the basic plan of Rural Informatics to the current level of 2nd generation smart farms aimed at improving productivity using Big data, cloud network and more IoT technology. We are continuing to provide support and research and development. However, many problems remain to be solved in order to supply and settle smart farms in Korea. The purpose of this study is to provide a method of collecting and sharing data on farming environment and to help improve the income and productivity of farmers based on collected data. In the case of hog farm, the multiple sensors for environmental data like temperature, humidity and gases and the network environment for connecting the internet were established. The environment sensor was made using the ESP8266 Node MCU board as micro-controller, DHT22 sensor for temperature and humidity, and MQ series sensors for various gases in the hog pens. The network sensor was applied experimentally for one month and the environmental data of the hog farm was stored on a web database. This study is expected to raise the importance of collecting and managing the agricultural and environmental data, for the next generation farmers to understand the smart farm more easily and to try it by themselves.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.88-95
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2020
In this paper, we propose a new arm swing walking pattern-based walking safety system for safe walking of elderly pedestrians. The proposed system is a walking safety system for elderly pedestrians using haptic-based devices such as smart bands and smart watches, and arm swing-based walking patterns to solve the problem that it is difficult to recognize the fall situation of pedestrians with the existing walking patterns of lower limb movements. Use. The arm swing-based walking pattern recognizes the number of steps and the fall situation of pedestrians through the swing of the arm using the acceleration sensor of the device, and creates a database of the location of the fall situation to warn elderly pedestrians when walking near the expected fall location. It delivers a message to provide pedestrian safety to the elderly. This system is expected to improve the safe walking rights and environment of the elderly.
As understanding sudden climate change and agricultural productivity becomes increasingly important due to global warming, soil moisture prediction is emerging as a key topic in agriculture. Soil moisture has a significant impact on crop growth and health, and proper management and accurate prediction are key factors in improving agricultural productivity and resource management. For this reason, soil moisture prediction is receiving great attention in agricultural and environmental fields. In this paper, we collected and analyzed open field environmental data using a pilot field through random forest, a machine learning algorithm, obtained the correlation between data characteristics and soil moisture, and compared the actual and predicted values of soil moisture. As a result of the comparison, the prediction rate was about 92%. It was confirmed that the accuracy was . If soil moisture prediction is carried out by adding crop growth data variables through future research, key information such as crop growth speed and appropriate irrigation timing according to soil moisture can be accurately controlled to increase crop quality and improve productivity and water management efficiency. It is expected that this will have a positive impact on resource efficiency.
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.
Innovation and change are occurring rapidly in the agriculture and livestock industry, and new technologies such as smart bams are being introduced, and data that can be used to control equipment is being collected by utilizing various sensors. However, there are various challenges in the operation of bams, and virtual sensor technology is needed to solve these challenges. In this paper, we define various data items and sensor data types used in livestock farms, study cases that utilize virtual sensors in other fields, and implement and design a virtual sensor system for the final smart livestock farm. MBE and EVRMSE were used to evaluate the finalized system and analyze performance indicators. As a result of collecting and managing data using virtual sensors, there was no obvious difference in data values from physical sensors, showing satisfactory results. By utilizing the virtual sensor system in smart livestock farms, innovation and efficiency improvement can be expected in various areas such as livestock operation and livestock health status monitoring. This paper proposes an innovative method of data collection and management by utilizing virtual sensor technology in the field of smart livestock, and has obtained important results in verifying its performance. As a future research task, we would like to explore the connection of digital livestock using virtual sensors.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.25-30
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2024
Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.
Lee, Dong Hoon;Oh, Hye Soo;Jang, Jae Min;Jeong, Jong Woon;Yang, Sang Oon
Journal of the Korean Society of Safety
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v.35
no.5
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pp.74-85
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2020
Smart phone zombie or Smombie means pedestrians who walk without attention to their surroundings because they are focused upon their smart phone. Because the traffic accidents and injuries caused by Smombie have been increased rapidly in recent years, the social attention and policies are needed to prevent it. This study was conducted to analyze Smombie's current status and some solutions used before and to propose new improved method through the latest ICT trend. In this study, we did the field survey to check Smombies at several places in Seoul through people counting, and found that a lot of pedestrians still use the smart phone while walking. And we analyzed many case studies about some solutions to prevent Smombies previously. The case studies include legal regulations, government policies, smart phone app services and facilities that are used before. We studied them through internet searches and reference studies and we also checked the current operating situation as visiting several places that the solutions actually has been operated. Therefore, we found there are some limitations in previous solutions in terms of effectiveness and management. To consider new solution that can be expected to overcome the limitations, we analyzed the latest ICT trends focused on features to utilize the Smombie prevention, especially video recognition and digital signage. In these days, video recognition has been developed rapidly with assistance of AI technology and it can recognize the specific pedestrian's characteristics such as holding smart phone as well as hair style, clothes, backpack and etc. On the other hands, the digital signage is the convergence device that includes big display, network connection and various IoT sensors. It can be used as public media in many places for public services as well as advertising. Through these analysis results, we show the requirements and the user scenario for the improved method to prevent Smombie. Finally, we propose to develop R&D technology to recognize Smombie exactly as pedestrian attributes and to spread creative contents to increase pedestrian's interest and engagement for Smombie prevention through digital signage.
Kim, Seong-Gon;Kim, Seung Hee;Lim, Chul-Hee;Na, Seong-Kyun;Park, Sang Seo;Kim, Jaemin;Lee, Yun Gon
Atmosphere
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v.31
no.2
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pp.241-249
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2021
A smart city utilizes data collected from various sensors through the internet of things (IoT) and improves city operations across the urban area. Recently substantial research is underway to examine all aspects of data that requires for the smart city operation. Atmospheric data are an essential component for successful smart city implementation, including Urban Air Mobility (UAM), infrastructure planning, safety and convenience, and traffic management. Unfortunately, the current level of conventional atmospheric data does not meet the needs of the new city concept. New and innovative approaches to developing high spatiotemporal resolution of observational and modeling data, resolving the complex urban structure, are expected to support the future needs. The geographic information system (GIS) integrates the atmospheric data with the urban structure and offers information system enhancement. In this study we proposed the necessity and applicability of the high resolution urban meteorological dataset based on heavy fog cases in the smart city region (e.g., Sejong and Pusan) in Korea.
After introducing the industry 4.0 policy, Korean government announced 'Digital New Deal' and 'Green New Deal' as 'Korean New Deal' in 2020. We analyzed Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM)'s research projects related to that policy and conducted markets analysis focused on Digital Twin and environmental monitoring technologies. Regarding 'Data Dam' policy, we suggested the digital geo-contents with Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) and the public geo-data collection & sharing system. It is necessary to expand and support the smart mining and digital oil fields research for '5th generation mobile communication (5G) and artificial intelligence (AI) convergence into all industries' policy. Korean government is suggesting downtown 3D maps for 'Digital Twin' policy. KIGAM can provide 3D geological maps and Internet of Things (IoT) systems for social overhead capital (SOC) management. 'Green New Deal' proposed developing technologies for green industries including resource circulation, Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS), and electric & hydrogen vehicles. KIGAM has carried out related research projects and currently conducts research on domestic energy storage minerals. Oil and gas industries are presented as representative applications of digital twin. Many progress is made in mining automation and digital mapping and Digital Twin Earth (DTE) is a emerging research subject. The emerging research subjects are deeply related to data analysis, simulation, AI, and the IoT, therefore KIGAM should collaborate with sensors and computing software & system companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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