KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5800-5818
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2018
Interference may occur when several co-located wireless body area networks (WBANs) share the same channel simultaneously, which is compressed by resource scheduling generally. In this paper, a QoS-aware Adaptive Coloring (QAC) scheduling algorithm is proposed, which contains two components: interference sets determination and time slots assignment. The highlight of QAC is to determine the interference graph based on the relay scheme and adapted to the network QoS by multi-coloring approach. However, the frequent resource assignment brings in extra energy consumption and packet loss. Thus we come up with a launch condition for the QAC scheduling algorithm, that is if the interference duration is longer than a threshold predetermined, time slots rescheduling is activated. Furthermore, based on the relative distance and moving speed between WBANs, a prediction model for interference duration is proposed. The simulation results show that compared with the state-of-the-art approaches, the QAC scheduling algorithm has better performance in terms of network capacity, average delay and resource utility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5218-5233
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2018
The coexisting wireless body area networks (WBAN) is a very challenging issue because of strong inter-networks interference, which seriously affects energy consumption and spectrum utilization ratio. In this paper, we study a power control strategy with nearest neighbor nodes distribution for coexisting WBAN based on stochastic geometry. Using homogeneous Poisson point processes (PPP) model, the relationship between the transmission power and the networks distribution is analytically derived to reduce interference to other devices. The goal of this paper is to increase the transmission success probability and throughput through power control strategy. In addition, we evaluate the area spectral efficiency simultaneously active WBAN in the same channel. Finally, extensive simulations are conducted to evaluate the power control algorithm.
In the past decade, deep learning has been applied to various medical image analysis tasks. Skeletal bone age estimation is clinically important as it can help prevent age-related illness and pave the way for new anti-aging therapies. Recent research has applied deep learning techniques to the task of bone age assessment and achieved positive results. In this paper, we propose a bone age prediction method using a deep convolutional neural network. Specifically, we first train a classification model that automatically localizes the most discriminative region of an image and crops it from the original image. The regions of interest are then used as input for a regression model to estimate the age of the patient. The experiments are conducted on a whole-body scintigraphy dataset that was collected by Chonnam National University Hwasun Hospital. The experimental results illustrate the potential of our proposed method, which has a mean absolute error of 3.35 years. Our proposed framework can be used as a robust supporting tool for clinicians to prevent age-related diseases.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.35
no.5
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pp.151-161
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2021
Traditional Korean medicine (TKM) takes a holistic view that emphasizes the balance between the elements constituting the human body or between the human body and the external environment. To investigate the holistic properties of TKM, here we propose to apply the methodology of complexity science to the TKM research. Complexity science is a discipline for studying complex systems with interactions between components that raise the behaviour as a whole which can be more than the sum of their parts. We first provide an introduction to the complexity science and its research methods, particularly focusing on network science and data science approaches. Next, we briefly present the current status of TKM research employing these methods. Finally, we provide suggestions for future research elucidating the underlying mechanism of TKM, both in terms of biomedicine and humanities.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.91-94
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2023
According to most experts and health workers, a living creature's body heat is little understood and crucial in the identification of disorders. Doctors in ancient medicine used wet mud or slurry clay to heal patients. When either of these progressed throughout the body, the area that dried up first was called the infected part. Today, thermal cameras that generate images with electromagnetic frequencies can be used to accomplish this. Thermography can detect swelling and clot areas that predict cancer without the need for harmful radiation and irritational touch. It has a significant benefit in medical testing because it can be utilized before any observable symptoms appear. In this work, machine learning (ML) is defined as statistical approaches that enable software systems to learn from data without having to be explicitly coded. By taking note of these heat scans of breasts and pinpointing suspected places where a doctor needs to conduct additional investigation, ML can assist in this endeavor. Thermal imaging is a more cost-effective alternative to other approaches that require specialized equipment, allowing machines to deliver a more convenient and effective approach to doctors.
WBAN(Wireless Body Area Network) operating around the human body aims at medical and non-medical service at the same time. and it is the short-range communication technology requiring low-power, various data rate and high reliability. Various studies is performing for IEEE 802.15.4, because IEEE 802.15.4 can provide high compatibility for operate WBAN among communication standard satisfiable these requirements. Meanwhile, in the case of coexisting many IEEE 802.15.4-based WBAN, signal interference and collision are the main cause that is decreasing data reliability. but IEEE 802.15.4 Standard does not consider about coexistence of many networks. so it needs improvement. In this paper, To solve about this problem, identify coexistence problem of IEEE 802.15.4-based WBAN by preliminary experiments. and propose a scheme to mitigate the reliability decrease at multiple coexistence WBAN. The proposed scheme can be classified in two steps. The first step is avoidance to collision on the CFP through improving data transmission. The second step is mitigation collision through converting channel access method. Proposed scheme is verified the performance by performing comparison experiment with Standard-based WBAN.
We present a two-step evolution system that produces controllable virtual creatures in physically simulated 3D environment. Previous evolutionary methods for virtual creatures did not allow any user intervention during evolution process, because they generated a creature's shape, locomotion, and high-level behaviors such as target-following and obstacle avoidance simultaneously by one-time evolution process. In this work, we divide a single system into manageable two sub-systems, and this more likely allowsuser interaction. In the first stage, a body structure and low-level motor controllers of a creature for straight movement are generated by an evolutionary algorithm. Next, a high-level control to follow a given path is achieved by a neural network. The connection weights of the neural network are optimized by a genetic algorithm. The evolved controller could follow any given path fairly well. Moreover, users can choose or abort creatures according to their taste before the entire evolution process is finished. This paper also presents a new sinusoidal controller and a simplified hydrodynamics model for a capped-cylinder, which is the basic body primitive of a creature.
Kim, Kunhwi;Park, Jong Min;Bolander, John E.;Lim, Yun Mook
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4A
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pp.353-359
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2010
Cementitious matrix based composites are vulnerable to the drying shrinkage crack during the curing process. In this study, the drying shrinkage induced fracture behavior of the fiber reinforced concrete is simulated and the effects of the fiber reinforcement conditions on the fracture characteristics are analysed. The numerical model is composed of conduit elements and rigid-body-spring elements on the identical irregular lattice topology, where the drying shrinkage is presented by the coupling of nonmechanical-mechanical behaviors handled by those respective element types. Semi-discrete fiber elements are applied within the rigid-body-spring network to model the fiber reinforcement. The shrinkage parameters are calibrated through the KS F 2424 free drying shrinkage test simulation and comparison of the time-shrinkage strain curves. Next, the KS F 2595 restrained drying shrinkage test is simulated for various fiber volume fractions and the numerical model is verified by comparison of the crack initiating time with the previous experimental results. In addition, the drying shrinkage cracking phenomenon is analysed with change in the length and the surface shape of the fibers, the measurement of the maximum crack width in the numerical experiment indicates the judgement of the crack controlling effect.
In this paper, we propose a novel deep learning-based motion reconstruction approach that facilitates the generation of full-body motions, including finger motions, while also enabling the online adjustment of motion generation delays. The proposed method combines the Vive Tracker with a deep learning method to achieve more accurate motion reconstruction while effectively mitigating foot skating issues through the use of an Inverse Kinematics (IK) solver. The proposed method utilizes a trained AutoEncoder to reconstruct character body motions using tracker data in real-time while offering the flexibility to adjust motion generation delays as needed. To generate hand motions suitable for the reconstructed body motion, we employ a Fully Connected Network (FCN). By combining the reconstructed body motion from the AutoEncoder with the hand motions generated by the FCN, we can generate full-body motions of characters that include hand movements. In order to alleviate foot skating issues in motions generated by deep learning-based methods, we use an IK solver. By setting the trackers located near the character's feet as end-effectors for the IK solver, our method precisely controls and corrects the character's foot movements, thereby enhancing the overall accuracy of the generated motions. Through experiments, we validate the accuracy of motion generation in the proposed deep learning-based motion reconstruction scheme, as well as the ability to adjust latency based on user input. Additionally, we assess the correction performance by comparing motions with the IK solver applied to those without it, focusing particularly on how it addresses the foot skating issue in the generated full-body motions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.5
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pp.1-8
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2010
Clients require easy to use of product and operating and industry safety according to the change of a market and a factory. For overcoming it, this paper developed controller of take-out robots that take high speed and superprecision and supplement a week point as use the system based on network. development controller classify teaching pendant and center server PC. Center server PC service the information about all process to supervisor. Teaching pendant is the bridge that service various faculties such as control, user recognition, metallic pattern operation to the user using injection molding. The controller development for taking out injection molded body classify software and hardware. The development of software is divided into three step which is application program, user interface and device driver. the simple device driver is not classified and included in application program. The hardware induce the touch panel and wireless network and construct the effective process control and internet connection. The inject ion cycle of existing system was five second but advanced system has the inner four cycle, process efficiency and product operation through wireless network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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