The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12B
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pp.1329-1335
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2009
In this paper, we propose a new medium access control protocol referred to as DCTW (Dual Channel Transmission Scheme for wireless body area networks). Wireless body area networks (WBANs) requires prioritization mechanism for life-critical data to transmit the data as early as possible. The proposed DCTW exploits a narrow band for transmitting life-critical data while it uses a broadband channel to transmit normal data. Since the narrow band is dedicated to life-critical data, the DCTW can effectively reduce the delay of life-critical data transmission. Through extensive simulation, we show the DCTW outperforms other existing schemes.
Park, Yeong-Sue;Rim, Hyoung-Rae;Lim, Mu-Taek;Koo, Sung-Bon
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.167-172
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2008
A microgravity survey was applied for detecting and mapping karstic cavities over limestone area at Gaeun. The gravity data were collected at about 1, 100 stations by 4 m interval. The density distribution beneath the profiles was drawn by two dimensional inversion based on the minimum support stabilizing functional, which generated better focused images of density discontinuities. We also imaged three dimensional density distribution by growing body inversion. The density image showed that the cavities were dissolved, enlarged and connected into a cavity network system.
This study attempted an eco-ethical approach to the sporting body, focusing on Toegye's Gyeong. A causes for the conflict between man and nature is a wrong view of nature derived from human desire. Toegye thought that the problem of desire could be overcome through Gyeong. Eco-ethical approaches of Toegye's gyeong thought are possible for the following reasons: First, because Toegye's gyeong is completed in nature. Second, because Toegye's gyeong emphasize human responsibility (consideration) for nature. Third, because gyeong is related to the ability to practice morality. Meanwhile, Toegye understood 'preserving the body well' as self-preservation and at the same time, as the meaning of a natural principle of following the laws of nature. From this perspective, the sporting body has meanings of physical fitness and mental health and at the same time, an aspect of ecological values of understanding man and nature as a single network and following the order of nature. Acquisition of Gyeong through the sporting body suggests the practice of 'gyeongsin (respect for the body)' and 'hwalgyeong (preservation of the ecological environment).' When human beings do physical exercise with nature, they proceed to the stage of building up the virtue of yosan yosu (finding happiness in mountains and water) through nature preserving the ecological environment (hwalgyeong) beyond staying at the stage of gyeongsin.
1. The human body is the unification related to the powerful fascial network, I think. 2. Myofascial not only prevent and support the human body structure curdling but also keep the physical balance by dispersing traumatization properly. 3. Myofascial restriction will be developed into muscle deficiency and cause pains without releasing the muscle tension and the spasm. 4. Myofascial restriction affect and change the physical posture by losing the muscle elasticity and flexibility and by losing muscle supporting ability from gravitation. 5. The partial myofascial restriction affect the muscle and the adjoining joint supporting gravitation and cause the unbalance of the entire body.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.2
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pp.386-394
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2017
FANET is an ad hoc network formed among the unmanned aircraft in the three-dimensional space for data transfer. Most of the research on FANET application has focused on the use of the camera sensor mounted on the unmanned aircraft to collect data from the ground, and process and delivery of the data for a specific purpose. However, the research on the fusion of WBAN and FANET that collects the data of the human body and passes through the FANET has not been studied much until now. Therefore, in this study, we study the data transmission system that collects the human body data of people working in the areas that are vulnerable to communication difficulties and passes the collected data through the FANET. In particular we analyze the possible methods to transfer the emergency data of the body in the fusion network of WBAN and FANET and provide a data transfer model that can be transmitted most efficiently.
In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.
Kim, Junho;Park, Ki-Hyun;Kim, Ho-Seok;Lee, Siwoo;Kim, Sang-Hyuk
Journal of Sasang Constitution and Immune Medicine
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v.33
no.4
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pp.1-9
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2021
Objectives The purpose of this study was to check whether the classification of the individual's Body Mass Index (BMI) could be predicted by analyzing the voice data constructed at the Korean medicine data center (KDC) using machine learning. Methods In this study, we proposed a convolutional neural network (CNN)-based BMI classification model. The subjects of this study were Korean adults who had completed voice recording and BMI measurement in 2006-2015 among the data established at the Korean Medicine Data Center. Among them, 2,825 data were used for training to build the model, and 566 data were used to assess the performance of the model. As an input feature of CNN, Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) extracted from vowel utterances was used. A model was constructed to predict a total of four groups according to gender and BMI criteria: overweight male, normal male, overweight female, and normal female. Results & Conclusions Performance evaluation was conducted using F1-score and Accuracy. As a result of the prediction for four groups, The average accuracy was 0.6016, and the average F1-score was 0.5922. Although it showed good performance in gender discrimination, it is judged that performance improvement through follow-up studies is necessary for distinguishing BMI within gender. As research on deep learning is active, performance improvement is expected through future research.
Ship hullform is usually designed with a curve network, and smooth hullform surfaces are supposed to be generated by filling in (or interpolating) the curve network with appropriate surface patches. Tensor-product surfaces such as B-spline and $B\'{e}zier$ patches are typical representations to this interpolating problem. However, they have difficulties in representing the surfaces of irregular topological type which are frequently appeared in the fore- and after-body of ship hullform curve network. In this paper, we proposed a method that can automatically generate discrete $G^1$ continuous B-spline surfaces interpolating given curve network of ship hullform. This method consists of three steps. In the first step, given curve network is reorganized to be of two types: boundary curves and reference curves of surface patches. Especially, the boundary curves are specified for their surface patches to be rectangular or triangular topological type that can be represented with tensor-product (or degenerate) B-spline surface patches. In the second step, surface fitting points and cross boundary derivatives are estimated by constructing virtual iso-parametric curves at discrete parameters. In the last step, discrete $G^1$ continuous B-spline surfaces are generated by surface fitting algorithm. Finally, several examples of resulting smooth hullform surfaces generated from the curve network data of actual ship hullform are included to demonstrate the quality of the proposed method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.1
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pp.77-84
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2014
In this paper, we propose the hierarchical network synchronization scheme that is backward compatible for the existing commercial system, efficient for total system performance, and whose hardware modification is minimized. This system performance is, the relationship among bandwidth efficiency, complexity and MODEM performance, and superiority of network system applicability. The proposed structure can remedy the high hardware complexity and the lower accuracy of network sychronization that the existing satellite communication terminal system in the star network based on TDM/MF-TDMA of DVB-S2/RCS standards has. Besides, It has high efficiency in view of cost and system performance if the system designed for satellite broadcast requires system upgrade. In the body section, its hardware complexity and system performance of the proposed algorithm is analysed theoretically and treated with the related parameters(symbol rate, spreading factor, etc.) and the BER performance of control channel through the computer simulation for its verification that it can be applied for communications system.
Deciphering the metabolites of human diseases is an important objective of biomedical research. Here, we aimed to capture the core metabolites of Fanconi anemia (FA) using the bioinformatics method of a multi-omics composite network. Based on the assumption that metabolite levels can directly mirror the physiological state of the human body, we used a multi-omics composite network that integrates six types of interactions in humans (gene-gene, disease phenotype-phenotype, disease-related metabolite-metabolite, gene-phenotype, gene-metabolite, and metabolite-phenotype) to procure the core metabolites of FA. This method is applicable in predicting and prioritizing disease candidate metabolites and is effective in a network without known disease metabolites. In this report, we first singled out the differentially expressed genes upon different groups that were related with FA and then constructed the multi-omics composite network of FA by integrating the aforementioned six networks. Ultimately, we utilized random walk with restart (RWR) to screen the prioritized candidate metabolites of FA, and meanwhile the co-expression gene network of FA was also obtained. As a result, the top 5 metabolites of FA were tenormin (TN), guanosine 5'-triphosphate, guanosine 5'-diphosphate, triphosadenine (DCF) and adenosine 5'-diphosphate, all of which were reported to have a direct or indirect relationship with FA. Furthermore, the top 5 co-expressed genes were CASP3, BCL2, HSPD1, RAF1 and MMP9. By prioritizing the metabolites, the multi-omics composite network may provide us with additional indicators closely linked to FA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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