The world of technology is pleasantly evolving to a stage where small robotic aid may be used to ease the work of researchers, and to one day bring more accurate results than the current human abilities allow. In the research field of species monitoring in biology, unmanned aerial vehicles (UAVs) have begun to play an important role in how research is approached, analyzed, and then applied for further investigation, particularly by focusing on a single species. This paper uses data that has been collected from June to October 2015, to demonstrate how the innovative idea of using UAVs to monitor a particular species will bring a positive development in conservation research, and what it was able to achieve in this research field so far. More precisely, we examine the potential of UAVs to take center stage in future research, as well as their current accuracy. This paper describes the use of the commercially available Phantom 2 Vision+ for the detection, assessment, and monitoring of the butterfly species Libythea celtis, demonstrating how it can help the monitoring of butterflies and how it could be developed for even more adventurous and detailed research in the future.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권6호
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pp.619-631
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2018
Functional data analysis continues to attract interest because advances in technology across many fields have increasingly permitted measurements to be made from continuous processes on a discretized scale. Particulate matter is among the most harmful air pollutants affecting public health and the environment, and levels of PM10 (particles less than 10 micrometers in diameter) for regions of California remain among the highest in the United States. The relatively high frequency of particulate matter sampling enables us to regard the data as functional data. In this work, we investigate the dominant modes of variation of PM10 using functional data analysis methodologies. Our analysis provides insight into the underlying data structure of PM10, and it captures the size and temporal variation of this underlying data structure. In addition, our study shows that certain aspects of size and temporal variation of the underlying PM10 structure are associated with changes in large-scale climate indices that quantify variations of sea surface temperature and atmospheric circulation patterns.
A Neural network classification of human activity data is presented. The data acquisition system involves a tri-axial accelerometer in wireless sensor network environment. The wireless ad-hoc system has the advantage of small size, convenience for wearability and cost effectiveness. The system can further improve the range of user mobility with the inclusion of ad-hoc environment. The classification is based on the frequencies of the involved activities. The most significant Fast Fourier coefficients, of the acceleration of the body movement, are used for classification of the daily activities like, Rest walk and Run. A supervised learning approach is used. The work presents classification accuracy with the available fast batch training algorithms i.e. Levenberg-Marquardt and Resilient back propagation scheme is used for training and calculation of accuracy.
The wastewater reclamation and reusing system has been rising as an alternative of water resource exhaustion that the whole world is experiencing. In order to be able to bring about improvement of the existing wastewater reclamation and reusing system, this research has developed of Conversion-Human Machine Interaction (C-HMI) based real-time control and monitoring system such as a sensor module and gate module, web monitoring system. This system was communication almost-error-free in various environment and situation. As a result, we have achieved our goal that has to doing work correctly as a sensor and gateway module that communication error is less than 0.2% throughout the embodied system and add that it can be easily controled and configured as an interface equipment to a complex sensor of water quality. According to this, the construction of a database capable of analyzing and assessing collection, storage and various elements of reliable water quality and flow rate data can be possible.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.126-129
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2006
The marine environment is under considerable threat from intentional or accidental oil spills, ballast water discharged, dredging and infilling for coastal development, and uncontrolled sewage and industrial wastewater discharges. Monitoring spills and illegal oil discharges is an important component in ensuring compliance with marine protection legislation and general protection of the coastal environments. For the monitoring task an image processing system is needed that can efficiently perform the detection and the tracking of oil spills and in this direction a significant amount of research work has taken place mainly with the use of radar (SAR) remote sensing data. In this paper the level set image segmentation technique was tested for the detection of oil spills. Level set allow the evolving curve to change topology (break and merge) and therefore boundaries of particularly intricate shapes can be extracted. Experimental results demonstrated that the level set segmentation can be used for the efficient detection and monitoring of oil spills, since the method coped with abrupt shape’s deformations and splits.
Home is a major living environment of children. In urban area, indoor air at home could be severely influenced by combustion sources such as vehicle exhaust and cooking. In this work, the air quality of a high-rise apartment was investigated by monitoring combustion-related air pollutants at both indoor and outdoor in winter of 2014. From 48-h continuous monitoring data, large amount of $NO_x$ was observed at the balcony of the high-rise apartment during the morning traffic hours. It deteriorated indoor air quality of the apartment. During the cooking activity, high peak episodes of ultrafine particles were seen. It was concluded that effects of vehicle exhaust and cooking activity on the indoor air of the high-rise apartment could be easily checked by $NO_x$ and ultrafine particle indicators, respectively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.40-46
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2022
Recently, as the need for data access by integrating information in a distributed cloud environment increases in enterprise-wide enterprises, interoperability for collaboration between existing legacy systems is emphasized. In order to interconnect independent legacy systems, it is necessary to overcome platform heterogeneity and semantic heterogeneity. To solve this problem, middleware was built using EMRA (Extended MetaData Registry Access) based on ISO/IEC 11179. However, the designed middleware cannot guarantee the efficiency of information utilization because it does not have an adjustment function for each node's resource status and work status. Therefore, it is necessary to manage and adjust the legacy system. In this paper, we coordinate the correct data access between the information requesting agent and the information providing agent, and integrate it by designing a cooperative agent responsible for information monitoring and task distribution of each legacy system and resource management of local nodes. to make efficient use of the available information.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권2호
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pp.235-243
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2011
With the recent trends and the adaptation of further advancement in personal healthcare system leads to develop some application which can work independent and user can operate that application without much interference of physician or any specialist user. To meet these needs, this paper proposes and implements a progressive architecture for the personal healthcare information system. This new architecture will not only play the role of middleware but also provide a analysis tool to process that different sensor data which is collected from different sensors implemented on patient body and environment. After collecting that data, with the help of various developed applications this data can be convert into useful information which will be stored in application server for further use and research. These features can be enabled by simple and effortless interactions of normal users and act autonomously to support their activities. This proposed personal healthcare architecture will also provide analysis report to the doctors and patient or various users for further instructions. The analysis report consists of healthcare data analysis results and history of patients. We are considering healthcare data like ECG, which is an important aspect for basic healthcare need.
One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.
전 세계적인 에너지 비용 상승과 에너지 수요 증가는 공급망 전반에 걸쳐 상당한 양의 에너지를 소비하는 식품가공·제조업에 있어 중요한 문제이다. 이에 에너지 사용을 최적화할 수 있는 실시간 에너지 모니터링 및 분석 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 식품공장에 설치된 IoT를 기반으로 각 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링, 검색 기능이 포함된 식품 공장 에너지 모니터링 시스템이 제안되었다. 본 시스템은 식품가공공장의 IoT 센서를 기반으로 PLC, 데이터베이스 서버, OPC-UA서버, UI 서버 및 API 서버와 CIMON 사의 HMI 등으로 구성된다. 시스템은 식품공장의 빅데이터 구축과 함께 수집 기능을 통한 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링 및 검색 서비스 기능을 제공한다. 본 데이터 수집 기반 에너지 모니터링 시스템은 에너지 절감을 위한 중소기업형 공장 에너지 모니터링·관리 시스템 개발을 위한 가이던스 역할이 될 것이다. 향후, 본 시스템을 활용하여 에너지 사용량 파악 및 분석을 통한 공정 작업이 최적화된 정량적인 에너지 절감 방안이 마련될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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