Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.3
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pp.108-118
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2017
This paper presents experimental results of realtime sonar-based SLAM (simultaneous localization and mapping) using probability-based landmark-recognition. The sonar-based SLAM is used for navigation of underwater robot. Inertial sensor as IMU (Inertial Measurement Unit) and DVL (Doppler Velocity Log) and external information from sonar image processing are fused by Extended Kalman Filter (EKF) technique to get the navigation information. The vehicle location is estimated by inertial sensor data, and it is corrected by sonar data which provides relative position between the vehicle and the landmark on the bottom of the basin. For the verification of the proposed method, the experiments were performed in a basin environment using an underwater robot, yShark.
Seo, Ji-No;Kim, Seon-Jong;Kwon, Hyeog-Soong;Kim, Joo-Man
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.145-151
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2017
In this paper, we propose the design and implementation of the system that is predicting the failure of ballast water treatment system by analysing its sensor datum and is reserving the most effective service center for sellecting the repair location on the way to the destination port. These data are collected in real time during draining or filling up the sea water from/to the ship, and it is essential to preliminarily repair the equipment showing unstable characteristics by analyzing the normal and abnormal data characteristics. We proposed a software platform for predicting and repairing faults by selecting the most efficient repair center based on this e-Navigation while the vessel is navigating to the next destination port. This system, as announced by the IMO Convention for the Prevention of Marine Pollution in 2017, provides a stable economic impact from stable cargo operation and stable out/in from/to port and marine ecosystem.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.35
no.5
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pp.612-620
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2011
This study provides information and suggest a direction for the future research needs of medical attire as a high value-added industry. A total of 69 studies on medical attire were categorized and analyzed for the study subject, study method, and study locations. As per the time period, until the mid-80s, almost no research on medical attire was conducted; however, the number has increased as of late. The distribution by subject was in the order of status investigation, design development, material research, textile design, and sizing system, and especially there was significant focus on wearing status and design development that has rapidly increased over the last 10 years. The distribution by target was in the order of adult patients, elderly patients, doctors, nurses, and juvenile patients. There are many studies on the wearing status and design development of adult patient attire as well as on the textile design and sizing system study for doctor's attire. The distribution by study method was in the order of survey and interview, research and development, dressing evaluation, real resources analysis, and physical property experiments. Through the results of the analysis on the study subject and target, it was found that the wearing status investigation for adult patient attire through a survey and interview was most active. The distribution by study location was in the order of Seoul, Incheon - Gyeonggi, Busan - Ulsan - Gyeongnam, and suggested that a study on patient attire in Dajeon - Chungcheong and Jeonbuk was inadequate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.169-189
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2015
Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.
Today's Virtual Reality(VR) technology has become considerably more affordable and sophisticated with rapidly advancing computer technology. Photo-realistic visual representations along with real-time interactivity are now achievable without special programing knowledge and expensive equipment. The purpose of this paper is to establish how simple, credible user testing methods based on VR simulations can be utilized to improve design decision making towards more sensible design solutions for end-users. Results of a case study demonstrate the value of potential user-testing feedback in a simulated 3D virtual service space, i.e., restaurant interior. User feedback from the VR simulation includes preferences in table location, privacy, and values of seating preferred tables. A new design framework incorporating an empirical testing method for service spaces is presented. The overall design process, the development of the VE, and the user testing method and findings are discussed. This study provides useful guidances for future efforts in the areas where such technology may benefit to understand end-user feedbacks in design process.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.119-124
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2014
In this paper, A GSm/WCDMA band antenna which can be confirmed positioning information of a container by using the GPS/GLONASS bands on one board and can be sent the positioning information to the mobile communication network in real time is designed. A microstrip patch antennas which supports dual-band (GPS and GLONASS) was optimized. The antenna size is $25{\times}25{\times}5[mm]$. A chip monopole antennas which supports dual-band (GSM and WCDMA) was optimized. The antenna size is $27{\times}8{\times}3.2[mm]$. To amplify the Satellite reception signal level, two-stage low noise amplifier(LNA) was designed. The LNA gain is 27[dB]. The size of Jig for antennas measuring is $100{\times}30{\times}1[mm]$.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.5
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pp.203-210
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2011
The current sensor network analyzes the data collected by the sensing of fixed sensor nodes and provides a service. However, this method cannot actively handle the state and the change in the position of people, 'the target for sensing and the change in the environment', including home automation, building automation and real-time road & weather information, and healthcare environment, etc. To support a dynamic situation which is appropriate for an individual in this diverse environment, it is necessary to provide actively differentiated specific information according to the movement of people and the changes in the environment. In this study, a individualized sensor mobile agent middleware which provides the individualized information (the location of fire incidence and the trace for the path of spread), has been realized through the sensor network environment constructed by the installation of wireless sensor nodes mounted with mobile agent middlewares in buildings.
This study covers the results obtained after three years of development work of real - time gas safety monitoring app. In order to reduce the risk of accidents in the gas workplace, it is essential to provide information so that operators can recognize the location of dangerous substances, dangerous facilities, safety procedures, and the temperature and humidity of the workplace. Therefore, this study was conducted to develop a monitoring app that allows the main system to efficiently receive the information in the field where the information is continuously updated. As a result of quantitative and qualitative research and analysis on app scenarios based on the research done in the past and web screen of the main system, it was modified and improved in terms of ease of use, readability, and intuitiveness. Especially, we made many improvements at low depth, which is a sub-area of ease of use. As a result of conducting a user satisfaction survey on the finally derived app scenarios, the average score of 98.5 was obtained in terms of functionality, convenience and readability.
This study was carried out for the purpose of determination of maintenance period and investigation of weak point due to freeze when the gas heater of KOGAS valve station Is not operated in winter season. 3-dimensional non-linear numerical simulation was conducted in order to predict the time and location which bath water in heater reaches to ice point. FLUENT V 5.0, commercial code, is used for thermal fluid flow analysis. We thought this was problem of heat conduction solving the energy equation and modeled gas heater by using the real geometry and scale for performing the 3-dimensional simulation. It was analyzed complex heat transfer phenomena considering convection due to air on surface, conduction in insulation material, natural convection of liquid in heater and heat loss through the pipe.
The traditional destructive tests in damage detection require high cost, long consuming time, repairing of damaged members, etc. In addition to these, powerful equipments with advanced technology have motivated development of global vibration based damage detection methods. These methods base on observation of the changes in the structural dynamic properties and updating finite element models. The existence, location, severity and effect on the structural behavior of the damages can be identified by using these methods. The main idea in these methods is to minimize the differences between analytical and experimental natural frequencies. In this study, an application of damage detection using model updating method was presented on a one storey reinforced concrete (RC) building model. The model was designed to be 1/2 scale of a real building. The measurements on the model were performed by using ten uni-axial seismic accelerometers which were placed to the floor level. The presented damage identification procedure mainly consists of five steps: initial finite element modeling, testing of the undamaged model, finite element model calibration, testing of the damaged model, and damage detection with model updating. The elasticity modulus was selected as variable parameter for model calibration, while the inertia moment of section was selected for model updating. The first three modes were taken into consideration. The possible damaged members were estimated by considering the change ratio in the inertia moment. It was concluded that the finite element model calibration was required for structures to later evaluations such as damage, fatigue, etc. The presented model updating based procedure was very effective and useful for RC structures in the damage identification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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