Objective: The purpose of this research is to extract factors affecting office lighting and their relations, and then develop a framework that helps designers research and design smart lighting systems. Background: Due to the highly specialized usages of offices, the lighting system within offices also varies according to space, work, user, etc. A framework which considers these various factors and their relations is necessary for understanding and developing smart lighting systems. Method: First we extract factors affecting office lighting conditions, and select factors that can be controlled. We then analyze and develop a structure which reflects the relations among these factors from procedural perspective. Results: We divide factors affecting office lighting into physical and social factors, and then conceptualize their relations using a circular model. We then develop our framework from procedural perspective by dividing these factors into three levels, namely Subject, Action and Object. Conclusion: The developed framework organizes various factors affecting office lighting and their relations, and helps understand the procedural and structural aspects of lighting system. Application: Our framework helps designing and refining smart lighting system for complicated office spaces by helping people understanding the overall structure of office lighting.
In this paper, we propose a system for controlling the brightness of street lights by predicting pedestrian paths, identifying the position of pedestrians with motion sensing sensors and obtaining motion vectors based on past walking directions, then predicting pedestrian paths through the route prediction smart street lighting system. In addition, by using motion vector data, the pre-treatment process using linear interpolation method and the fuzzy system and neural network system were designed in parallel structure to increase efficiency and the rough set was used to correct errors. It is expected that the system proposed in this paper will be effective in securing the safety of pedestrians and reducing light pollution and energy by predicting the path of pedestrians in the detection of movement of pedestrians and in conjunction with smart street lightings.
LED lighting is used as artificial lighting for plant growth because it has high light efficiency and can radiate light of various wavelengths. In this paper, we have developed new structure LED lighting module to improve the performance of LED lighting for plant growth and proposed a lighting control system that can be controlled wirelessly. The proposed LED lighting module was fabricated using optical lens applied to tunnel light and simulated using Relux program. Results of simulation, we confirmed that the light distribution and average illuminance of the proposed lighting were improved. LED lighting control system was developed to wirelessly control R, G, B, W LED lighting according to plant type and growing season. Therefore, it is expected to provide the optimal lighting environment for plant growth and contribute to the improvement of farm productivity and convenience.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.16
no.4
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pp.91-100
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2016
A retractable-roof spatial structure is frequently used for a stadium and sports hall. A retractable-roof spatial structure allows natural lighting, ventilation, optimal conditions for grass growth with opened roof. It can also protects users against various weather conditions and give optimal circumstances for different activities. Dynamic characteristics of a retractable-roof spatial structure is changed based on opened or closed roof condition. A tuned mass damper (TMD) is widely used to reduce seismic responses of a structure. When a TMD is properly tuned, its control performance is excellent. Opened or closed roof condition causes dynamic characteristics variation of a retractable-roof spatial structure resulting in off-tuning. This dynamic characteristics variation was investigated. Control performance of a passive TMD and a smart TMD were evaluated under off-tuning condition.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.66
no.4
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pp.242-246
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2017
In this study, it was investigated about optical simulation in high brightness and high uniformity general lighting using glass light guide plate. And we adopt edge-light emission type light plate. Edge-light type lighting has been used LCD application, especially note PC or smart phone backlight unit. Because it had the good properties such as slim shape and light weight. We thought this type was suitable for general lighting application such as wall attached type or ceiling mount type. But many of edge-light type lighting had problems. It called slanted output light rays. That was main key parameter how could control the direction of output light rays. We investigated the solution of this problems, using ray tracing method, we recognized the major fact of the solution relied on the geometric structure of diffusing dot shape. We set the conditions of aspect ratio in diffusing dot shape such as 0.5 to 1. And, at first, we designed diffusing dots shape based on the results of optical simulation and made specimen. as above condition, and acquired good result in confirming dots shape such as the value of the output rays's peak angle was around 75 degrees. And good light distribution characteristics were measured by slated spectro-radiometer. It was shown that the effective ways of designing light distribution characteristics using optical simulation such as ray tracing linear method for making general lighting using glass light guide plate.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.649-655
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2020
This study determined effective educational strategies by investigating and analyzing the related educational demands for SMEs (small and medium-sized enterprises) in the 4th Industrial Revolution based area of smart farms. In order to derive the approprate educational strategies, Importance-Performance Analysis (IPA) and Borich's Needs Assessment Model were conducted based on the smart farm technological field. As a result, the education demand survey showed high demand for production systems and intelligent farm machinery. In detail, Borich's analysis showed the need for pest prevention and diagnosis technology (8.03), network and analysis SW linkage technology (7.83), and intelligent farm worker-agricultural power system-electric energy hybrid technology (7.43). In contrast, smart plant factories (4.09), lighting technology for growth control (4.46) and structure construction technology (4.62) showed low demands. Based on this, the IPA portfolio shows that the network and analysis SW linkage technology and the CAN-based complex center are urgently needed. However, the technology that has already been developed, such as smart factory platform development, growth control lighting technology and structure construction technology, was oversized. Based on these results, it is possible to strategically suggest the customized training programs for industrial sectors of SMEs that reflect the needs for efficiently operating smart farms. This study also provides effective ways to operate the relevant training programs.
This study is concerned with the mechanism and structure of an optical microscope and an automatic multi-focus algorithm for automatically selecting sharp images from multiple foci of a cell. To obtain precise cell images quickly, a z-axis actuator with a resolution of $0.1{\mu}m$ was designed to control an optical microscope Moreover, a lighting control system was constructed to select the color and brightness of light that best suit the object being viewed. Cell images are captured by the instrument and the sharpness of each image is determined using Gaussian and Laplacian filters. Next, cubic spline interpolation and peak detection algorithms are applied to automatically find the most vivid points among multiple images of a single object. A cancer cell imaging experiment using propidium iodide staining confirmed that a sharp multipoint image can be obtained using this microscope. The proposed system is expected to save time and effort required to extract suitable cell images and increase the convenience of cell analysis.
In this paper, we propose an innovative super-resolution technique to address the issue of reduced accuracy in license plate recognition caused by low-resolution images. Conventional vehicle license plate recognition systems have relied on images obtained from fixed surveillance cameras for traffic detection to perform vehicle detection, tracking, and license plate recognition. However, during this process, image quality degradation occurred due to the physical distance between the camera and the vehicle, vehicle movement, and external environmental factors such as weather and lighting conditions. In particular, the acquisition of low-resolution images due to camera performance limitations has been a major cause of significantly reduced accuracy in license plate recognition. To solve this problem, we propose a Single Image Super-Resolution (SISR) model with a parallel structure that combines Multi-Scale and Attention Mechanism. This model is capable of effectively extracting features at various scales and focusing on important areas. Specifically, it generates feature maps of various sizes through a multi-branch structure and emphasizes the key features of license plates using an Attention Mechanism. Experimental results show that the proposed model demonstrates significantly improved recognition accuracy compared to existing vehicle license plate super-resolution methods using Bicubic Interpolation.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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