Recently, not only in Korea but also around the world, we have been experiencing constant disasters such as typhoons, wildfires, and heavy rains. The property damage caused by typhoons and heavy rain in South Korea alone has exceeded 1 trillion won. These disasters have resulted in significant loss of life and property damage, and the recovery process will also take a considerable amount of time. In addition, the government's contingency funds are insufficient for the current situation. To prevent and effectively respond to these issues, it is necessary to collect and analyze accurate data in real-time. However, delays and data loss can occur depending on the environment where the sensors are located, the status of the communication network, and the receiving servers. In this paper, we propose a two-stage hybrid situation analysis and prediction algorithm that can accurately analyze even in such communication network conditions. In the first step, data on river and stream levels are collected, filtered, and refined from diverse sensors of different types and stored in a bigdata. An AI rule-based inference algorithm is applied to analyze the crisis alert levels. If the rainfall exceeds a certain threshold, but it remains below the desired level of interest, the second step of deep learning image analysis is performed to determine the final crisis alert level.
Various sensors such as lidar, radar, and camera are fused and used in autonomous vehicles. Rider and radar sensors are difficult to popularize because they are expensive equipment. In order to popularize autonomous vehicles, research that can replace expensive equipment is continuously being conducted. In this paper, we use a single camera that is inexpensive and can be easily mounted. We propose a method for detecting the wheels and adjacent lanes of a front-side vehicle of a driving vehicle and estimating distances. Our proposed method detects lanes and wheels from frame images after frame extraction via input images. In addition, the distance is measured and compared with the actual distance measured in the actual road environment. The distance could be calculated relatively accurately within the error range of ± 3 cm. Through this, it is expected that the camera can be used as an alternative means when the cost of autonomous vehicles is reduced or when the lidar or radar sensor fails.
Significant research has been conducted on the W-band synthetic aperture radar (SAR) system that utilizes the 77 GHz frequency modulation continuous wave (FMCW) radar. To reconstruct the high-resolution W-band SAR image, it is necessary to transform the point cloud acquired from the stereo cameras or the LiDAR in the direction of 6 degrees of freedom (DOF) and apply them to the SAR signal processing. However, there are difficulties in matching images due to the different geometric structures of images acquired from different sensors. In this study, we present the method to extract an optimized depth map by obtaining 6 DOF of the point cloud using a gradient descent method based on the entropy of the SAR image. An experiment was conducted to reconstruct a tree, which is a major road environment object, using the constructed W-band SAR system. The SAR image, reconstructed using the entropy-based gradient descent method, showed a decrease of 53.2828 in mean square error and an increase of 0.5529 in the structural similarity index, compared to SAR images reconstructed from radar coordinates.
Wildfires cause a lot of environmental and economic damage to the Earth over time. Various experiments have examined the harmful effects of wildfires. Also, studies for detecting wildfires and pollutant emissions using satellite remote sensing have been conducted for many years. The wildfire product for the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), Korea's first environmental satellite sensor, has not been provided yet. In this study, a false-color composite for better expression of wildfire smoke was created from GEMS and used in a U-Net model for wildfire detection. Then, a classification model was constructed to distinguish yellow dust from the wildfire smoke candidate pixels. The proposed method can contribute to disaster monitoring using GEMS images.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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제9권6호
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pp.1001-1006
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2023
Globally, rising energy costs and increased energy demand are important issues for the food processing and manufacturing industries, which consume significant amounts of energy throughout the supply chain. Accordingly, there is a need for the development of a real-time energy monitoring and analysis system that can optimize energy use. In this study, a food factory energy monitoring system was proposed based on IoT installed in a food factory, including monitoring of each facility, energy supply and usage monitoring for the heat treatment process, and search functions. The system is based on the IoT sensor of the food processing plant and consists of PLC, database server, OPC-UA server, UI server, API server, and CIMON's HMI. The proposed system builds big data for food factories and provides facility-specific monitoring through collection functions, as well as energy supply and usage monitoring and search service functions for the heat treatment process. This data collection-based energy monitoring system will serve as a guide for the development of a small and medium-sized factory energy monitoring and management system for energy savings. In the future, this system can be used to identify and analyze energy usage to create quantitative energy saving measures that optimize process work.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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제18권6호
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pp.1009-1014
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2023
Comprehensive observations of the Euler method and the Lagrangian method were performed in order to obtain high-resolution observation data in space and time for the complex environment of new city. The two radiosondes, which measure meteorological parameters using Lagrangian methods, produced air pressure, wind speed and wind direction. They were generally consistent with each other even if the observation points or times were different. The temperature measured by the sensor exposed to the air during the day was relatively high as the altitude increased due to the influence of solar radiation. The temporal difference in wind direction and speed was found in the comparison of Euler's wind profiler data with radiosonde data. When the wind field is horizontally in homogeneous, this result implies the need to consider the advection component to compare the data of the two observation methods. In this study, a method of using observation data at different times for each altitude section depending on the observation period of the Euler method is proposed to effectively compare the data of the two observation methods.
Dong-Hyun Kwak;Seung-il Jeon;Jung-rak Choi;Min-Seok Han
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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제16권6호
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pp.478-488
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2023
This paper investigates the naval application of laser communication as a potential replacement for traditional acoustic wave communication in underwater environments. We developed a laser transceiver using Arduino and MATLAB, conducting a water tank experiment to validate communication feasibility across diverse underwater conditions. In the first experiment, when transmitting data through a laser, the desired message was converted into data and transmitted, received, and confirmed to be converted into the correct message. In the second experiment, the operation of communication in underwater situations was confirmed, and in the third experiment, the intensity of light was measured using the CDS illuminance sensor module and the limits of laser communication were measured and confirmed in various underwater situations. Additionally, MATLAB code was employed to gather data on salinity, water temperature, and water depth for calculating turbidity. Optimal wavelength values (532nm, 633nm, 785nm, 1064nm) corresponding to calculated turbidity levels (5, 20, 55, 180) were determined and presented. The study then focuses on analyzing potential applications in naval tactical communication, remote sensing, and underwater drone control. Finally, we propose measures for overcoming current technological limitations and enhancing performance.
Kyu Rang Kim;Eunsu Jo;Myeong Su Ko;Jung Hyuk Kang;Yunjae Hwang;Yong Hee Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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제26권1호
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pp.63-74
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2024
In agriculture, frost can be devastating, which is why observation and forecasting are so important. According to a recent report analyzing frost observation data from the Korea Meteorological Administration, despite global warming due to climate change, the late frost date in spring has not been accelerated, and the frequency of frost has not decreased. Therefore, it is important to automate and continuously operate frost observation in risk areas to prevent agricultural frost damage. In the existing frost observation using leaf wetness sensors, there is a problem that the reference voltage value fluctuates over a long period of time due to contamination of the observation sensor or changes in the humidity of the surrounding environment. In this study, a datalogger program was implemented to automatically solve these problems. The established frost observation system can stably and automatically accumulate time-resolved observation data over a long period of time. This data can be utilized in the future for the development of frost diagnosis models using machine learning methods and the production of frost occurrence prediction information for surrounding areas.
Kim, Hak-Jin;Son, Dong-Wook;Hur, Seung-Oh;Roh, Mi-Young;Jung, Ki-Yuol;Park, Jong-Min;Rhee, Joong-Yong;Lee, Dong-Hoon
Journal of Bio-Environment Control
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제18권4호
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pp.309-315
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2009
Maintenance of adequate soil water content during the period of crop growth is necessary to support optimum plant growth and yields. A better understanding of soil water movement for precision irrigation would allow efficient supply of water to crops, thereby resulting in minimization of water drainage and contamination of ground water. This research reports on the characterization of spatial and temporal variations in water contents through three different textured soils, such as loam, sandy loam, and loamy sand, when water is applied on the soil surface using an one-line drip irrigation system and the soils are dried after the irrigation stops, respectively. Water contents through each soil profile were continuously monitored using three Sentek probes, each consisting of three capacitance sensors at 10, 20, and 30cm depths. Spatial variability in water content for each soil type was strongly influenced by soil textural class. There were big differences in wetting pattern and the rate of downward movement between loam and sandy loam soils, showing that the loam soil had a wider wetting pattern and a slower rate of downward movement than did the sandy loam soil. The wetting pattern in loamy sand soil was not apparent due to a low variability in water content (< 10%) by a lower-water holding capacity as compared to those measured in the loam and sandy loam soils, implying that the rate of water drainage below a depth of 30cm was high. When soils were dried, there were highly exponential relationships between water content and time elapsed after irrigation stops ($r^2$${\geq}$0.98). It was estimated that equilibrium moisture contents for loam, sandy loam, and loamy sand soils would be 17.6%, 6.2%, and 4.2%, respectively.
The objectives of this study were to determine optimal length of off-time between irrigation cycles to improve irrigation efficiency using a frequency domain reflectometry (FDR) sensor-automated irrigation (FAI) system for tomato (Solanum lycopersicum L.) cultivation aimed at minimizing effluent from coir substrate hydroponics. For treatments, the 5-minute off-time length between 3-minute run-times (defined as 3R5F), 10-minute off-time length between 3-minute run-times (defined as 3R10F), or 15-minute off-time length between 5-minute run-times (defined as 5R15F) were set. During the 3-minute or 5-minute run-time, a 60mL or 80mL of nutrient solution was irrigated to each plant, respectively. Until 62 days after transplant (DAT) during the autumn to winter cultivation, daily irrigation volume was in the order of 3R5F (858mL) > 5R15F (409mL) > 3R10F (306mL) treatment, and daily drainage ratio was in the order of 3R5F (44%) > 5R15F (23%) > 3R10F (14%). Between 63 and 102 DAT, daily irrigated volume was in the order of 5R15F (888mL) > 3R5F (695mL) > 3R10F (524mL) with the highest drainage ratio, 19% (${\pm}2.6$), at the 5R15F treatment. During the spring to summer cultivation, daily irrigation volume and drainage ratio per plant was higher in the 3R5F treatment than that of the 3R10F treatment. For both cultivations, a higher water use efficiency (WUE) was observed under the 3R10F treatment. Integrated all the data suggest that the optimal off-time length is 10 minutes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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