International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.85-94
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2022
Recently, consumers who prefer contactless consumption are increasing due to pandemic trends such as Corona 19. This is the driving force for developing the last mile-based logistics ecosystem centered on the online e-commerce market. Lastmile led to the continued development of the logistics industry, but increased the amount of cargo in urban area, and caused social problems such as overcrowding of logistics. The courier service in the logistics base area utilizes the process of visiting the delivery site directly because the courier must precede the loading work of the cargo in the truck for the delivery of the ordered product. Currently, it's carried out as automated logistics equipment such as conveyor belt in unloading or classification stage, but the automation system isn't applied, so the work efficiency is decreasing and the intensity of the courier worker's labor is increased. In particular, small-scale courier workers belonging to the sub-terminal unload at night at underdeveloped facilities outside the city center. Therefore, the productivity of the work is lowered and the risk of safety accidents is exposed, so robot-based loading technology is needed. In this paper, we have derived the top-level concept and requirements of robot-based loading system to increase the flexibility of logistics processing and to ensure the safety of courier drivers. We defined algorithms and motion concepts to increase the cargo loading efficiency of logistics sub-terminals through the requirements of end effector technology, which is important among concepts. Finally, the control technique was proposed to determine and position the load for design input development of the automatic conveyor system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.420-426
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2022
Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.
Purpose : To grasp the mental burden for legal responsibility that rescue members have in the performance of job. Method : Questionnaire was presented to rescue members serving in 2 direct control safety centers of fire station located in Seoul, Daejon, Incheon, Kwangju, Busan, Daegu and Ulsan. Results : 1. Questioned whether they have mental burden for legal responsibility while performing job on the site, the rescue members responded : very burdensome in 38.0%, burdensome in 56.0%, moderate in 4.5%, not burdensome in 1.0%, no burden at all in 0.5%. 2. Questioned on the first aid treat for which they have the most mental burden, the rescue members responded : intubation into trachea laryngeal mask airway(LMA) in 40.4%, automatic external defibrillator in 16.3%, securing vein providing sap(medicine) in 10.8%, basic cardiopulmonary resuscitation in 7.2%, eliminating foreign matters inserted into body in 5.4%, stanching external bleeding and treating injury in 5.4%, fixing extremities and spine by using splint in 1.8%, measuring the symptom of vitality in 1.2%, providing oxygen in 0.0%. 3. Questioned whether experiencing legal problem or firm petition(complaint) raised by patient while serving as rescue members, they responded : experiencing a complaint in 41.6%, experiencing no complaint in 58.4%. Asked to indicate the stress level in the scale of which they suffered when lawsuit or firm petition was raised, 0(weak)-10(strong), they answered 8.8 in average. 4. Questioned whether 119 rescue members put the legal responsibility in case that they cause damage to patients intentionally in performing, they responded to the inquiry 3.66 in average(of 5.00). It represented meaningful differences (F=2.874, p=.024) whether they had license or not. 5. In future, legal action will raise against the rescue member by 99% because of people's rights improvement(63.1%), high expectations for the rescue system(29.5%), non-licensed rescue members(5.1%). Conclusion : It was found that the rescue members had severe mental burden for advanced life support which was investigated to have low enforcement rate in the preceding research, for instance, intubation into trachea securing vein management by using automatic external defibrillator. To improve the qualitative level of rescue service in the fire fighting, it may be required to construct the environment that eliminates the mental burden of rescue members for legal responsibility.
Kim, Kiwoong;Lee, Yong-Ho;Hyukchan Kwon;Kim, Jin-Mok;Kang, Chan-Seok;Kim, In-Seon;Park, Yong-Ki
Progress in Superconductivity
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제4권1호
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pp.42-47
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2002
Measuring magnetic fields with a SQUID sensor always requires preliminary adjustments such as optimum bas current determination and flux-locking point search. A conventional magnetoencephalography (MEG) system consists of several dozens of sensors and we should condition each sensor one by one for an experiment. This timeconsuming job is not only cumbersome but also impractical for the common use in hospital. We had developed a serial port communication protocol between SQUID sensor controllers and a personal computer in order to control the sensors. However, theserial-bus-based control is too slow for adjusting all the sensors with a sufficient accuracy in a reasonable time. In this work, we introduce programmatic control sequence that saves the number of the control pulse arrays. The sequence separates into two stages. The first stage is a function for searching flux-locking points of the sensors and the other stage is for determining the optimum bias current that operates a sensor in a minimum noise level Generally, the optimum bias current for a SQUID sensor depends on the manufactured structure, so that it will not easily change about. Therefore, we can reduce the time for the optimum bias current determination by using the saved values that have been measured once by the second stage sequence. Applying the first stage sequence to a practical use, it has taken about 2-3 minutes to perform the flux-locking for our 37-channel SQUID magnetometer system.
Pain is a common and important clinical symptom, and treatments aimed at relieving pain have a central position in medical practice. Recently Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS) has been effectively used to control acute and chronic conditions that produce pain. But the mechanism of analgesia resulting from TENS remains obscure. In order to investigate the analgesic effect of TENS and it's action mechanism, TENS was applied in 40 rabbits with different frequencies, low frequency (2Hz) and high frequency (100Hz), for 20 minutes. And the pain threshold was measured by the temperature before and after stimulation, and an attempt was made to antagonize the stimulation effect with naloxone pretreatment (0.4 mg/kg) The results are as follows: 1) Both low frequency and high frequency TENS resulted in increasing the pain threshold significantly (Both p<0.01). 2) Naloxone pretreatment could antagonize the effect of increasing the pain threshold with low frequency TENS significantly (p<0.01), but not with high frequency TENS. Plasma beta-endorphin was measured by radioimmunoassay using an Beta-Endorphin Kit (Immunonuclear Corporation, Stillwater, Minnesota, USA) and Automatic Gamma Scintillation Counter (Micromedic System 4/2000) before and after stimulation. An attempt was made to reverse the stimulation effect with naloxone pretreatment (0.4 mg/kg). The results are as follows: 1) Low frequency TENS resulted in increasing the level of plasma beta.endorphin significantly (p<0.01), but high frequency TENS did not. 2) Naloxone pretreatment could reverse the effect of increasing the plasma beta-endorphin level with low frequency TENS significantly (p<0.01).
빠르게 발전하고 있는 정보화 시대에 맞춰 교육환경에서도 많은 발전과 영향이 있다. 이에 대표적으로 이러닝(E-Learning)이 있다. 그러나 이러닝은 직접적인 교류와 참여율이 낮아 집중을 유지하기가 어렵고, 교수자 또한 학습자의 집중 여부를 파악하는데 한계가 있다. 본 논문은 이러닝을 사용하는 학습자의 집중도를 사용자 눈 개폐와 정수리 인식을 통하여 집중도 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 눈과 정수리를 인식하여 집중도를 측정하고 지표화하여 교수자에게 제공한다. 눈과 정수리를 인식한 경우 이벤트가 발생하고 사용자의 반응 결과에 따라 집중도가 지표화된다. 시스템 검증을위해 실험집단과 통제집단으로 실험하였고 집중도 지표가 90% 이상의 정확도를 보였다.
본 논문은 족하수 환자를 대강으로 휴대가 간편하고 사용이 편리한 피드백 제어형 전기자극기를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이 시스템은 교통사고, 산업재해, 뇌졸중 등으로 인하여 하지마비를 동반한 환자에서 마비된 하지근의 위축 및 괴사를 방지하고 혈액순환을 증가시킬 뿐만아니라 보행을 보조하여 안정된 활동을 가능케 한다 피드백 제어형 전기자극기는 환자가 오랜 시간 보행시 전극의 임피던스 변화나 근피로에 의해 족하수증이 다시 발생하게 되면 관절각의 변화가 관절각 센서에 의해 검출되고 이때의 오차는 PID 제어에 의한 자극전압의 변화를 가져와 설정된 위치에 발목이 도달하도륵 자극레벨이 자동 조절된다. 자극조건은 자극주파수 40 Hz, 자극펄스 0.2 ms, 30∼80 V이다. 족하수 환자 5명을 대상으로 42일 동안 첫째 1주일 동안에는 하루에 15분을 자극하고, 다음 주기는 1주일 단위로 하루에 30분, 60분, 70분, 120분씩 점차적으로 시간을 증가하면서 자극하였다. 이때 근력은 27.7%가 향상되었고, 근 피로도는 22.9%가 감소되었다. 이런 결과를 종합할 때 피드백 제어형 전기자극기는 족하수 환자의 보행기능 및 운동기능을 회복하는 데 효과적이라 하겠다.
마이크로 컴퓨터 계측 및 제어 시스템을 설계 제작하여 프로그램에 의해 온도 및 무게를 자동(自動) 측정(測定)하고 on-off작동(作動)에 의한 온도 제어와 D/A변환기(變換機)를 부착(附着)한 접속장치(接續裝置)로 풍량을 필요에 따라 자동 제어할 수 있었다. 건조 실험에 관여하는 변수들의 기록과 분석을 컴퓨터화 함으로써 수분감량(水分減量)을 일일이 칭칭량법(稱量法)으로 측정하 는번거로움과 시간을 절약할 수 있었다. 더욱이 계측(計側) 과정에서 건조계(乾燥系)를 전혀 흐트려뜨리지 않게 함으로써 건조가 완료될 때까지 건조환경을 그대로 유지할 수 있었고 자료의 채취시간도 프로그램을 통하여 임의(任意)로 설정하여 조절(調節)할 수 있어 건조실험을 완전 자동화할 수 있었다. 또한 건조 진행중에 software적으로 풍속을 변화시켜 건조를 행한 결과 건조 초기에는 풍속이 건조속도에 크게 영향을 미치나 건조 말기에는 영향이 적었다.
개비온은 일반적으로 도로 유실 방지나 사방공사용으로 사용된다. 그러나 개비온의 끝단과 소둔선의 결합은 수동 작업으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 개비온 끝단을 소둔선과 자동으로 결합하기 위한 자동 이송 가이드 장치를 개발하고 이를 시험하였다. 자동 이송 가이드 장치는 공압 회로를 이용하여 설계하고 실린더의 이송 변위를 시뮬레이션 하였다. 이송 가이드 장치는 주로 3/2 방향 수동제어밸브와 5/2 방향 수동제어밸브 그리고 8개의 복동 실린더를 사용하였고 공압 회로를 완성하여 실제 제작하였다. 이송 장치의 한 사이클 작동시간은 46.48초로 계측되었고 가이드 장치의 작동으로 인한 작업장내의 추가적인 환경소음진동의 유발은 없는 것으로 나타나 제작된 장치가 설계사양을 만족함을 검증하였다. 본 결과는 2006년도에 특허출원 되었다.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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