In order to achieve the low complexity and area, power in the design of Optical Image Stabilization (OIS) suitable for the smart phone, this paper presents the following design explorations, such as; optimization of gyroscope sampling rate, simple and accurate gyroscope filters, and reduced operating frequency of motion compensation, optimized bit width in ADC and DAC, evaluation of noise effects due to PWM driving. In experiments of gyroscope sampling frequencies, it is found that error values are unvaried in the frequency above 5KHz. The gyroscope filter is efficiently designed by combining the Fuzzy algorithm, to illustrate the reasonable compensation for the angle and phase errors. Further, in the PWM design, the power consumption of 2MHz driving is shown to decrease up to 50% with respect to the linear driving, and the imaging noises are reduced in the driving frequency above 2MHz driving frequency. The operating frequency could be reduced to 5KHz in controller and 10KHz in driver, respectively, in the motion compensation. For ADC and DAC, the optimized exploration experiments verify the minimum bit width of 11bits in ADC as well as 10bits in DAC without the performance degradation.
In this study, we applied the Bayesian Networks for the case of the trip generation models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. The household income was used for the independent variable for the explanation of household size and the number of cars in a household, and the relationships between the trip generation and the households' social characteristics were identified by the Bayesian Networks. Furthermore, trip generation's characteristics such as the household income, household size and the number of cars in a household were also used for explanatory variables and the trip generation model was developed. It was found that the Bayesian Networks were useful tool to overcome the problems which were in the traditional trip generation models. In particular the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relationships. It is expected that the Bayesian Networks will be utilized as the important tools for the analysis of trip patterns.
In this study, scenarios based on the leakage of highly compressed air and fire occurrence turned out to be high risks in an operation stage of CAES facility were constructed and estimated. By combining Bernoulli equation with momentum equation, an expression to calculate an impact force of a jet flow of compressed air was derived. An impact force was found to be proportional to the square of diameter of fracture and the pressure of compressed air. Four types of fire scenarios were composed to evaluate an effects that seasonal change and location of fire source have on the spread behavior of smoke. Smoke from the fire ignited in the vicinity of CAES opening descended more quickly below the limit line of breathing than one from the fire occurred 10 m away from CAES opening, which is expected to occur due to a propagation of wave front of smoke. It was shown that a rate of smoke spread of the winter fire is faster than one of the summer fire and smoke from the winter fire spreads farther than one of the summer fire, which are dependent on the direction of air flow into access opening. Evacuation simulation indicated that the required safe evacuation time(RSET) of the summer and winter fires are 262, 670 s each.
In late December 2013, the Ebola virus emerged from West Africa. The outbreak started in Guinea and rapidly spread to Liberia and Sierra Leone. Initially, the virus is spread to the human population after contact with infected wildlife and then spread person-to-person through direct contact with body fluids such as blood, sweat, urine, semen, and breast milk. The Ebola virus infects endothelial cells, mononuclear phagocytes and hepatocytes. It causes massive damage to internal tissues and organs, such as blood vessels and the liver, and ultimately death. Most tests for the virus RNA rely on a technology called reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). While this method is highly sensitive, it is also expensive, requiring skilled scientists, and delicate power supplies. The strip analytical technique (enzyme-linked immunosorbent assay or ELISA) detects antigens or antibodies to the Ebola virus. This test is cheap and does not require electricity or refrigeration. Despite ongoing efforts directed at experimental treatments and vaccine development, current medical work on the Ebola viral disease is largely limited to supportive therapy. Thus, rapid and reliable diagnoses of the Ebola virus are critically important for patient management, infections, prevention, and control measures.
Kim, Joo-Yong;Lee, Chae-Jung;Kim, An-Na;Lee, Chang-Hwan
Science of Emotion and Sensibility
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v.12
no.1
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pp.77-86
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2009
A comfort evaluation of car seat clothing has been proposed for high comforts interior seat clothing. Car seat covers have received wide spread attention due to their man-machine interface working. And then, it will be necessary for measurements on delicate basic mechanical-properties, which closely relate with human touch feeling of its materials. In this research, we have utilized $KES-FB^{(R)}$(Kawabata Evaluation System) series, $^ST300{(R)}$ analogue softness tester and friction tester for measurement a physical properties. In order to consider both kansei and physical properties on interior seat covers, we firstly have established subjective words of judgement for the seat covers. Secondly, related them to the objective measurement of physical properties. Each kansei-language has clearly defined as 'Softness', 'Elasticity', 'Volume' and 'Stickiness' for the adjectives of leather car seat covers. These technical terms have correlated to physical properties in other words, h (mm), bending moment ($gf^*$cm/cm), To-Tm (mm) and ${\mu}$. At this time, fuzzy logic has utilized to predict the value of kansei language through physical values. On the basis of this result, finally it is possible to predict quality index of car seat covers using neural networks technique. In short, we develop a quality evaluation system of car seat clothing combining four physical quantities with kansei engineering.
Kim, Byung-Hwa;Cha, Young-Doo;Ma, Hye-Min;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.15
no.7
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pp.97-109
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2017
Domestic vehicle penetration rate is growing at 3% per year, but consumers are increasingly buying used cars due to steady price hikes Nevertheless, the used car export market is expected to decline due to import regulations of major countries and the low grade environment of Used car export complex. Therefore, this study using Fuzzy-AHP was aimed to find operational factors of Used car logistics complex and establish a practical management plan of Used car logistic complex in incheon port. Fuzzy-AHP is the method that can be calculated weight of multi-level criteria and change linguistic ambiguity of human to Fuzzy Number. So it's able to propose the realistic decision making alternatives. As a result of the literacture reviews, present study focused on the analysis of the present situation of the logistics of the used car and the activation of the complex, suggested the activation plan and activation of the logistics complex. In the analysis of operational factors, logistic complex cost factors were found to be the most important factors by recording the weighted value of 0.306 in the above factors. The detailed factors were as follows: rent, accessibility, and logistics site size. It is necessary to compute competitive rent for the highly-advanced used car logistics complex, and to realize the rental support policy and to consider designating the free trade zone. In addition, it is necessary to expand the access infrastructure and secure the scale of the company for overseas buyers, and it is necessary to improve the overall government laws and introduce IT system for the future.
Lee, Il Kwon;Lee, Jong Ho;Lee, Young Suk;Youm, Kwang Wook;han, Jae Oh;Lim, Ha young
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.20
no.6
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pp.37-42
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2016
The purpose of this paper is to study for the emission gas control of passenger car. The first example, the PCSV never open when operating condition, but it opened by causing malfunction because of trouble. As a result, the purge gas entered into surge tank, a mount of fuel was displayed with excessive supply on tester. Therefore, it certified the bad-condition of the engine when idling by decreasing of fuel injection quantity from engine ECU. The second example, the hose activating a EGR valve didn't supply the vacuum pressure because of assembling the other part. Thus, it knew the bad-condition of engine that the EGR valve would not work normally by leaking with the other port. The third example, as the rear oxygen sensor of two sensor were fault-installing by changing the sensor of other a car it could not detect of oxygen quantity. Finally, it found the phenomenon of abruptly decreasing vehicle speed when braking a car. Therefore, the system including with emission control has to drastically manage by maximizing condition to role decreasing the emission gas.
In this paper, we propose health risk management using feature extraction and cluster analysis considering time flow. The proposed method proceeds in three steps. The first is the pre-processing and feature extraction step. It collects user's lifelog using a wearable device, removes incomplete data, errors, noise, and contradictory data, and processes missing values. Then, for feature extraction, important variables are selected through principal component analysis, and data similar to the relationship between the data are classified through correlation coefficient and covariance. In order to analyze the features extracted from the lifelog, dynamic clustering is performed through the K-means algorithm in consideration of the passage of time. The new data is clustered through the similarity distance measurement method based on the increment of the sum of squared errors. Next is to extract information about the cluster by considering the passage of time. Therefore, using the health decision-making system through feature clusters, risks able to managed through factors such as physical characteristics, lifestyle habits, disease status, health care event occurrence risk, and predictability. The performance evaluation compares the proposed method using Precision, Recall, and F-measure with the fuzzy and kernel-based clustering. As a result of the evaluation, the proposed method is excellently evaluated. Therefore, through the proposed method, it is possible to accurately predict and appropriately manage the user's potential health risk by using the similarity with the patient.
Recently there are many development and support policies for start-up companies because of successful venture companies related to ICT services. However, as these policies have focused on the support for the initial stage of start-up, many start-up companies have difficulties to continuously grow up. The main reason for these difficulties is that they recognize start-up tasks as independent activities. However, many experts or related articles say that start-up tasks are composed of related processes from the initial stage to the stable stage of start-up firms. In this study, we models the start-up processes based on the survey collected by the start-up companies, and analyze the start-up process of ICT service companies with process mining techniques. Through process mining analysis, we can draw a sequential flow of tasks for start-ups and the characteristics of them. The analysis of start-up businessman, idea derivation, creating business model, business diversification processes are resulted as important processes, but marketing activity and managing investment funds are not. This result means that marketing activity and managing investment funds are activities that need ongoing attention. Moreover, we can find temporal and complementary tasks which could not be captured by independent individual-level activity analysis. Our process analysis results are expected to be used in simulation-based web-intelligent system to support start-up business, and more cumulated start-up business cases will be helpful to give more detailed individual-level personalization service. And our proposed process model and analyzing results can be used to solve many difficulties for start-up companies.
The goal of this study was to develop a suitable ventilation system for high-rise hog building (HRHB) for growing-fattening with combined slatted floor pen in second story and in situ manure management system in Korea. The HRHB was constructed as 29m long, 9m wide and 7.6m high for outer dimension with an indoor height of 3.1m and 2.4 for lower and upper floor, respectively. Ventilation systems for each treatment were installed in separated rooms of HRHB. The ventilation types installed in each room were following 3 types: ventilation type 1 (V1), where air was pulled through a circular duct inlet and exhausted by fans; ventilation type 2 (V2), where air was pulled through eave inlet (side ceiling inlet) and exhausted by fans; and ventilation type 3 (V3), where air was pulled through baffled ceiling inlet and exhausted by fans. For each ventilation system, investigated air velocity under minimum, medium and maximum ventilation ratio and air flow pattern inside. The results were as follows; For air flow pattern from top to bottom, V1 showed a homogeneous vertical type, V2 showed a bilateral symmetry type and V3 showed an vertical umbrella type. Under minimum ventilation ratio, air velocity in upper floor (80cm above the slated floor) was similar for V1, V2, and V3. Under maximum ventilation ratio, air velocity in upper floor was undeviating for V1 (0.10~0.26m/s) and varied for V2 (0.12~0.63m/s) while those for V3 was relatively slow and less varied (0.07~0.15m/s). In conclusion, Duct inlet type (V1) can be applied to the development of a new HRHB with additional evaluations such as field test hog feeding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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