This paper confirmed the technical reliability of mobile-based sarcopenia prediction and monitoring system. In implementing the developed system, we designed using only sensors built into a smartphone without a separate external device. The prediction system predicts the possibility of sarcopenia without visiting a hospital by performing the SARC-F survey, the 5-time chair stand test, and the rapid tapping test. The Monitoring system tracks and analyzes the average walking speed in daily life to quickly detect the risk of sarcopenia. Through this, it is possible to rapid detection of undiagnosed risk of undiagnosed sarcopenia and initiate appropriate medical treatment. Through prediction and monitoring system, the user may predict and manage sarcopenia, and the developed system can have a positive effect on reducing medical demand and reducing medical costs. In addition, collected data is useful for the patient-doctor communication. Furthermore, the collected data can be used for learning data of artificial intelligence, contributing to medical artificial intelligence and e-health industry.
The Chongok karst cave which is located in Donghae-city, has high tourist and educational value due to existence of many doline(sink hole). Whereas this cave is easy to approach for the tourists, because this cave is located near the downtown, a high environmental riskiness such as sewage flowing has been also involved. In study, we observed the variation of water quality with long-term monitoring and investigated the possibility of existence of impact factor to water eco-system and determined the proper long-term monitoring factor among many monitoring criteria. The groundwater quality was maintained in the range of about $14^{\circ}C$ in temperature, over 10mg/l in dissolved oxygen and 7-8 in pH, so the impact factor in water eco-system was not observed. The guide line to make sure of tourist safety was determined to 60mm/d as daily rainfall. The conductivity was suggested to main factor for long-term monitoring main factor and pH/turbidity was suitable for the supplementary factor. For the seasonal variation monitoring, ORP was recommended.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.5
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pp.11-19
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2020
A daily progress monitoring and further schedule management of a construction project have a significant impact on the construction manager's decision making in schedule change and controlling field operation. However, a current site monitoring method highly relies on the manually recorded daily-log book by the person in charge of the work. For this reason, it is difficult to take a detached view and sometimes human error such as omission of contents may occur. In order to resolve these problems, previous researches have developed automated site monitoring method with the object recognition-based visualization or BIM data creation. Despite of the research results along with the related technology development, there are limitations in application targeting the practical construction projects due to the constraints in the experimental methods that assume the fixed equipment at a specific location. To overcome these limitations, some smart devices carried by the field workers can be employed as a medium for data creation. Specifically, the extracted information from the site picture by object recognition technology of CNN model, and positional information by GIPS are applied to update 4D BIM data. A standard CNN model is developed and BIM data modification experiments are conducted with the collected data to validate the research suggestion. Based on the experimental results, it is confirmed that the methods and performance are applicable to the construction site management and further it is expected to contribute speedy and precise data creation with the application of automated progress monitoring methods.
Hwang, Tae Ha;Kim, Byung Sik;Kim, Hung Soo;Seoh, Byung Ha
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4B
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pp.345-354
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2006
Drought brings on long term damage in contrast to flood, on economic loss in the region, and on ecologic and environmental disruptions. Drought is one of major natural disasters and gives a painful hardship to human beings. So we have tried to quantify the droughts for reducing drought damage and developed the drought indices for drought monitoring and management. The Palmer's drought severity index (PDSI) is widely used for the drought monitoring but it has the disadvanges and limitations in that the PDSI is estimated by considering just climate conditions as pointed out by many researchers. Thus this study uses the SWAT model which can consider soil conditions like soil type and land use in addition to climate conditions. We estimate soil water (SW) and soil moisture index (SMI) by SWAT which is a long term runoff simulation model. We apply the SWAT model to Soyang dam watershed for SMI estimation and compare SMI with PDSI for drought analysis. Say, we calibrate and validate the SWAT model by daily inflows of Soyang dam site and we estimate long term daily soil water. The estimated soil water is used for the computation of SMI based on the soil moisture deficit and we compare SMI with PDSI. As the results, we obtained the determination coefficient of 0.651 which means the SWAT model is applicable for drought monitoring and we can monitor drought in more high resolution by using GIS. So, we suggest that SMI based on the soil moisture deficit can be used for the drought monitoring and management.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.313-318
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2017
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.1
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pp.41-49
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1997
Status of photochemical air pollution in the Greater Seoul Area (GSA) between 1990 and 1995 was assessed in terms of frequency distributions, number of days exceeding standards, average concentration and meteorological effects. In Seoul compared with other areas in Korea, daily maximum concentration was higher but average concentration was not so high due to lower daily minimum from April to October. The top 5th percentile was high especially in summer season. Average number of days exceeding 100 ppb at monitoring stations in GSA was highest in 1994, the hottest year, but it was only 4 days a year. Mean meteorological pattern of high ozone days could be summarized as low wind speeds, high temperatures, strong solar radiation, and low precipitation. Westerlies were more frequent on high ozone days and at Pangi station located in the eastside of GSA, both number of high ozone days and average concentration were high. Effect of precursor transport on the rise of ozone concentration was, however, not consistently important on the whole in GSA.
A Modified CREAMS model, CREAMS-PADDY was developed to simulate the hydrology and nutrient transport at an irrigated rice paddy. The hydrology at a paddy was simulated by a daily water balance routine which reflects daily inflow, outflow, and water level changes. The soil erosion was simulated using modified USLE. The nutrient transport for total nitrogen and phosphorus were depicted for various phases of each constitute such as extraction, percolation, mineralization, and plant uptakes. Field monitoring was conducted to investigate the water quality changes at a paddy field at three times a week during the growing season of 1996. The proposed model simulates the water quality of the paddy reasonably well, and is found to be applicable to field conditions.
Fahim, Muhammad;Siddiqi, Muhammad Hameed;Fatima, Iram;Lee, Sung-Young;Lee, Young-Koo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.89-91
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2011
Diabetes is a chronic disease which may lead to other life threatening health complications like heart disease, stroke and peripheral vascular disease that diminished quality of life. In order to assists diabetic patients, we develop a smartphone application to monitor the regular medicine intake and exercise routines through repetitive user friendly and motivational reminders. Health-practitioners including doctors and nurses can frequently view and analyze the daily routine of patients through a web-interface. This paper presents architecture to improve the quality of life with android smart phone as user terminal, and integration of webbased application through web services for health care professionals. We also explain how each of the application interacts with each other and internal integration.
This study suggests a general methodology which is designed for assessing RDOC behavior at the catchment scale by coupling properly a series of steam flow and water quality simulation models and actual monitoring data set. The modified TANK model in which a river routing function is incorporated to the conventional one is applied to simulate the long-term daily stream flow data, and the simulated stream flow data is combined with the 7-parameter log-linear model coupled to the minimum variance unbiased estimator to simulate the long-term daily water quality (BOD, COD and TOC) loads. Finally, the regression analysis between the usually monitored water quality data (BOD, COD and TOC) and RDOC is combined with the simulated water quality data to manifest the spatio-temporal variability of RDOC flux behavior at the Korean TMDL catchment scale.
This study analyzes the surface ozone, NO and $NO_2$ concentration data from 1997 to 1999 in Daegu. It investigates effect on precursor during high-ozone episode days. The high-ozone episode is defined when a daily maximum ozone concentration is higher than 100 ppb(ambient air quality standard of Korea) in at least one station among six air quality monitoring stations. The frequency of episodes is 13 days(33 hours). The frequency is the highest in May and September, and the area with the highest frequency is Nowondong and Manchondong. The average value of daily maximum ozone concentration with high ozone episode is 81.6 ppb, and that of 8-hour average ozone concentration is 58.6 ppb. It means that ozone pollution is continuous and wide-ranging in Daegu. The daily variation of NO, $NO_2$ and $O_3$ in high-ozone episodes are inversely proportional one another. Nowondong an industrial area, is affected by pollutants that are emitted from the primary sources, while Manchondong a residential area, is affected by the advection of $O_3$ or by the primary pollutants like VOCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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