IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.215-221
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2016
This paper describes an automatic vowel sequence reproduction system for a talking robot built to reproduce the human voice based on the working behavior of the human articulatory system. A sound analysis system is developed to record a sentence spoken by a human (mainly vowel sequences in the Japanese language) and to then analyze that sentence to give the correct command packet so the talking robot can repeat it. An algorithm based on a short-time energy method is developed to separate and count sound phonemes. A matching template using partial correlation coefficients (PARCOR) is applied to detect a voice in the talking robot's database similar to the spoken voice. Combining the sound separation and counting the result with the detection of vowels in human speech, the talking robot can reproduce a vowel sequence similar to the one spoken by the human. Two tests to verify the working behavior of the robot are performed. The results of the tests indicate that the robot can repeat a sequence of vowels spoken by a human with an average success rate of more than 60%.
In the study of cyclic voltammogram of rubeanic acid, rubeanic acid has two reduction peaks; first peak is similar with that of $S^{2-}$ and thiourea, which is conceded to by HgS, second peak is very weak and unidentified. The study also describes the differential pulse cathodic stripping voltammetric method for the determination of rubeanic acid. The followings were optimal conditions of rubeanic acid for the study : 0.05M borate buffer solution(pH 10.0) ; an accumulation potential of -0.30V(vs. Ag/AgCl); accumulation time of 120sec. : scan rate of 10mV/sec. The detection limit of trace analysis shows $2.7{\times}10^{-8}M$ of rubeanic and at optimal conditions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.10
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pp.1467-1474
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2004
In this study, a new damage identification method for beam-like structures with a fatigue crack is proposed. which does not require comparative measurement on an intact structure but require several measurements at different level of excitation forces on the cracked structure. The idea comes from the fact that dynamic behavior of a structure with a fatigue crack changes with the level of the excitation force. The 2$^{nd}$ spatial derivatives of frequency response functions along the longitudinal direction of a beam are used as the sensitive indicator of crack existence. Then, weighting function is employed in the averaging process in frequency domain to account for the modal participation of the differences between the dynamic behavior of a beam with a fatigue crack at the low excitation and one at the high excitation. Subsequently, a damage index is defined such that the location and level of the crack may be identified. It is shown from the analysis of vibration measurements in this study that comparison of frequency response characteristics of a beam with a single fatigue crack at different level of excitation forces enables an effective detection of the crack.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.9
no.2
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pp.133-143
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2015
This paper describes the test results and nonlinear analysis of reinforced concrete T-beams strengthened by bonded steel plates under increasing static loading conditions. The first part of this paper discusses the flexural tests on five T-beams, including the test model design (based on similarity principles), test programs, and test procedure. The second part discusses the nonlinear numerical analysis of the strengthened beams, in which a concrete damage plasticity model and a cohesive behavior were adopted. The numerical analysis results are compared with experimental data and show good agreement. The area of bonded steel plate and the anchor bolt spacing were found to have an impact on the cracking load, yield load, and ultimate load. An increase in the area of steel plate and a reduction of the anchor spacing could significantly improve the cracking and ultimate loads and decrease the damage of the beam.
Laser-induced incandescence (LII) is introduced as a valuable tool for the characterization of nanoparticles in flame environments. This technique is based on the heating of the particles by a short laser pulse and the subsequent detection of the thermal radiation. It has been applied successfully for the investigation of soot in different fields of application. The evaluation of the temporal decay of the laser-induced incandescence (LII) signal from soot particles is introduced as a technique to obtain two-dimensional distributions of particle sizes and is applied to a laminar diffusion flame. This novel approach to soot sizing exhibits several theoretical and technical advantages compared with the established combination of elastic scattering and LII, especially as it yields absolute sizes of primary particles without requiring calibration. With this technique a spatially resolved 2-D measurement of soot primary particle sizes is feasible in a combination process form the ratio of emission signals obtained at two delay times after a laser pulse, as the cooling behavior is characteristic of particle size.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.2
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pp.42-53
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2014
Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.16-18
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2011
This study aims to identify the degree of safety when mariners take their actions in several different situations. We have carried out many experiments in order to observe mariners' behavior, and then measured the safety level that is based on their actions to avoid dangerous collision situations. One of the most important actions that mariners have to take, either as their daily routine or when they are in a collision situation and then want to avoid that situation is the lookout. In this paper, behaviors on the lookout have been defined as a standard sequence of three steps that are "time of first detection", "time of recognition as risky vessel" and "time of starting avoiding action", and the suitability and applicability of the definition have been shown. And also we propose the risk assessment on the collision and the recommendation for reducing the collision at sea. Some analyzing results and the application of the results are reported. The sequence of lookout is also understood. By combining these knowledge and some systematic studies, we propose the risk assessment on the collision and the recommendation for reducing the collision at sea.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.3
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pp.119-127
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2020
The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.
Purpose: This study was designed to explore nursing students' knowledge, attitudes and intention to report cases of child abuse. Methods: A descriptive research design was used with a convenience sample of 202 nursing students. After explaining the purpose of the study, participants who signed the consent form were asked to complete a self-descriptive questionnaire, which included the Child Abuse Intension Scale (CARIS). Results: The number of correct answers for knowledge of child abuse and the law was 7.0 /13. The mean scores were, for attitude toward childrearing belief and discipline, $17.1{\pm}5.2$, for punishment and culpability of offender or victim, $24.6{\pm}4.1$, for professional responsibility, $30.5{\pm}5.1$, and for perceived behavioral control, $25.3{\pm}5.0$. The intended reporting behavior differed significantly by severity of abuse. Factors influencing the intention to report child abuse were attitude towards punishment of parents, professional responsibility, and perceived behavioral control ($R^2$=.133). Conclusion: On the basis of our finding, developing education programs to help nursing students detect child abuse and improve reporting rates is important. Thus, we suggests that nursing students be provided with educational protocol for detection and reporting of child abuse.
Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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1994.11a
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pp.135-140
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1994
Over past decades, numerous in vitro model has been developed to investigate drug metabolism. In the order of complexity we found the isolated perfused liver, hepatocytes in co-culture with epithelial cells, hepatocytes in suspension and in primary culture and subcellular hepatic microsomal fractions. Because they can be easily prepared from both animals (pharmacological and toxicological species) and humans (whole livers as well as biopsies obtained during surgery) hepatocytes in primary culture provide the most powerful model to better elucidate drug behavior at an early stage of preclinical development such as : 1. the characterization of main biotransformation reactions. 2. the identification of phase I and phase II isozymes involved in such reactions 3. the evaluation of interspecies differences allowing the selection of a second toxicological animal species more closely related to man on the basis of metabolic profiles 4. the detection of the inducing and/or inhibitory effects of a drug on metabolic enzymes, the prediction of drug interactions 5. the estimation of inter-individual variability in biotransformation reactions. The use of hepatocytes, and in particular those obstained from humans, at an early stage of drug development allows the obtention of more predictive preclinical data and a better knowledge of drug behavior in humans before the first administration of the drug in healthy volunteers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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