Background: Breast cancer is the most common cancer diagnosed in females in Sri Lanka and early detection can lead to reduction in morbidity and mortality. Aim: To evaluate selected aspects of breast cancer early detection services implemented through well woman clinics (WWCs) in the Gampaha District. Methods: The study consisted of two components. A retrospective descriptive arm assessed clinical breast examination (CBE) coverage of target age group women (TGW) of 35-59 years in all the WWCs in Gampaha district over 2003-2007. A cross sectional descriptive study additionally assessed quality of breast cancer early detection services. The Lot Quality Assurance Sampling (LQAS) technique was used to decide on the lot size and threshold values, which were computed as twenty and six clinics. Checklists were employed in assessing coverage, physical facilities and clinic activities. Client satisfaction on WWC services was assessed among 200 TGW attending 20 WWCs using an interviewer-administered questionnaire. Results: CBE coverage in the Gampaha district increased only from 1.1-2.2% over 2003-2007. With regard to physical facilities, the number of clinics that were rated substandard varied between 7-18 (35-90%). The items that were lacking included dust bins, notice boards, stationary, furniture and linen, and cleanliness of outside premises and toilets. With regard to clinic activities, punctuality of staff, late commencement of clinics, provision of health education, supervision, CBE and breast self-examination (BSE) were substandard in 7-20 clinics (35-100%). Client satisfaction for WWC services was 45.2% (IQR: 38.7-54.8%) and only 11% had a score of ${\geq}70%$, the cut off set for satisfaction. Conclusions: Breast cancer early detection service coverage in the Gampaha district remained low (2.2%) in 2007, 11 years after commencing WWCs. All 20 clinics were substandard for overall CBE and BSE.
Analog instrument and control systems in nuclear power plants have recently been replaced with digital systems for safer and more efficient operation. Digital instrument and control systems have adopted various fault-tolerant techniques that help the system correctly and safely perform the specific required functions regardless of the presence of faults. Each fault-tolerant technique has a different inspection period, from real-time monitoring to monthly testing. The range covered by each faulttolerant technique is also different. The digital instrument and control system, therefore, adopts multiple barriers consisting of various fault-tolerant techniques to increase the total fault detection coverage. Even though these fault-tolerant techniques are adopted to ensure and improve the safety of a system, their effects on the system safety have not yet been properly considered in most probabilistic safety analysis models. Therefore, it is necessary to develop an evaluation method that can describe these features of digital instrument and control systems. Several issues must be considered in the fault coverage estimation of a digital instrument and control system, and two of these are addressed in this work. The first is to quantify the fault coverage of each fault-tolerant technique implemented in the system, and the second is to exclude the duplicated effect of fault-tolerant techniques implemented simultaneously at each level of the system's hierarchy, as a fault occurring in a system might be detected by one or more fault-tolerant techniques. For this work, a fault injection experiment was used to obtain the exact relations between faults and multiple barriers of faulttolerant techniques. This experiment was applied to a bistable processor of a reactor protection system.
Sensing and coverage are the two relevant tasks for a sensor network. Quality of sensor network totally depends upon the sensing ability of sensors. In a certain monitored region success of detecting or sensing an object with the help of sensor network tells that how efficiently the network coverage perform. Here in this paper we have proposed a clustering algorithm for the deployment of sensors and thus calculated the object detection probability. Actually by this work we can easily identify the present network coverage status and accordingly can take action for its improvement.
In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.
최근 소프트웨어 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰성 측도와 커버리지 간의 관계가 연구되고 있다. 특히 커버리지에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에서 평균치 함수는 소프트웨어의 신뢰성 성장을 나타내는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 커버리지에 기반한 기존 모형들의 문제점을 평균치 함수와 그 모형이 근거하는 가정을 바탕으로 파악하고, 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 평균치 함수를 제안한다. 제안된 새로운 평균치 함수는 불완전 결함 발견과 구문의 반복 실행이 허용되는 일반적인 테스팅 환경에서 도출된 결과이다. 마지막으로 실제 데이터에 제안된 모형을 적용하여 그 성능을 평가한다.
Linh Nguyen Van;Min Ho Yeon;Jin Hyeong Lee;Gi Ha Lee
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.175-175
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2023
Detection and monitoring of wildfires are essential for limiting their harmful effects on ecosystems, human lives, and property. In this research, we propose a novel method running in the Google Earth Engine platform for identifying and characterizing burnt regions using a hybrid of Sentinel-1 (C-band synthetic aperture radar) and Sentinel-2 (multispectral photography) images. The 2022 Uljin wildfire, the severest event in South Korean history, is the primary area of our investigation. Given its documented success in remote sensing and land cover categorization applications, we select the Random Forest (RF) method as our primary classifier. Next, we evaluate the performance of our model using multiple accuracy measures, including overall accuracy (OA), Kappa coefficient, and area under the curve (AUC). The proposed method shows the accuracy and resilience of wildfire identification compared to traditional methods that depend on survey data. These results have significant implications for the development of efficient and dependable wildfire monitoring systems and add to our knowledge of how machine learning and remote sensing-based approaches may be combined to improve environmental monitoring and management applications.
Tang, Wan;Peng, Limei;Yang, Ximin;Xie, Xia;Cao, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1273-1293
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2010
Immune-inspired intrusion detection is a promising technology for network security, and well known for its diversity, adaptation, self-tolerance, etc. However, scalability and coverage are two major drawbacks of the immune-inspired intrusion detection systems (IIDSes). In this paper, we propose an IIDS framework, named GEP-IIDS, with improved basic system elements to address these two problems. First, an additional bio-inspired technique, gene expression programming (GEP), is introduced in detector (corresponding to detection rules) representation. In addition, inspired by the avidity model of immunology, new avidity/affinity functions taking the priority of attributes into account are given. Based on the above two improved elements, we also propose a novel immune algorithm that is capable of integrating two bio-inspired mechanisms (i.e., negative selection and positive selection) by using a balance factor. Finally, a pruning algorithm is given to reduce redundant detectors that consume footprint and detection time but do not contribute to improving performance. Our experimental results show the feasibility and effectiveness of our solution to handle the scalability and coverage problems of IIDS.
This research is primarily intended to propose a new concept for aggregate control of impervious coverage using remote sensing and GIS. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing and GIS technology can be used to assist in implementing the aggregate control for impervious coverage as intermediary between decision makers and scientists. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the aggregate control; the meaningful definition of land mosaic in terms of pervious areas, classification of pervious intensity, change detection for pervious areas. Detailed visual maps (e.g. estimation of impervious surface allowable) can be generated over large areas quickly and easily to increase the scientific and objective decision-making for the aggregate control. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to confirm the potential of remote sensing and GIS in the aggregate control for impervious coverage.
Current low-altitude radar system often fails to detect small unmanned aerial vehicles (UAV) because of their small radar cross section (RCS) compared with larger targets. As a potential alternative, a passive bistatic radar system has been considered. We study an optimal deployment problem for the passive bistatic radar system. We model this problem as a covering problem, and develop an integer programming model. The objective of the model is to maximize coverage of a passive bistatic radar system. Our model takes into account factors specific to a bistatic radar system, including bistatic RCS and transmitter-receiver pair coverage. Considering bistatic RCS instead of constant RCS is important because the slight difference of RCS value for small UAVs could significantly influence the detection probability. The paired radar coverage is defined by using the concept of gradual coverage and cooperative coverage to represent a realistic environment.
본 논문에서는 공간-주파수 OFDM (SF-OFDM) 기법을 위한 효율적인 심볼 검출 알고리즘이 제안되고, 이를 기반으로 하는 SF-OFDM 무선 LAN 기저대역 프로세서의 구현 결과가 제시된다. SF-OFDM 기법에서 부반송파의 개수가 적은 경우 부채널간 간섭이 발생하게 되며, 이러한 간섭은 다이버시티 시스템의 성능을 크게 저하시킨다. 제안된 알고리즘은 부채널간 간섭을 병렬적으로 제거함으로써 기존 알고리즘에 비해 큰 성능 이득을 얻는다. 컴퓨터 모의실험을 통한 비트오류율 (BER) 성능 평가 결과 두개의 송${\cdot}$수신 안테나를 사용하는 경우 10-4의 BER에서 기존 알고리즘에 비해 약 3 dB의 성능이득을 얻음을 확인하였다. 제안된 심볼 검출 알고리즘이 적용된 SF-OFDM 무선 LAN 시스템의 패킷오류율 (PER), link throughput 및 coverage 성능이 분석되었다. 최대 전송률의 $80\%$를 목표 throughput으로 설정 했을 때, SF-OFDM 기반 무선 LAN 시스템은 기존의 IEEE 802.11a 무선 LAN 시스템에 비해 약 5.95 dB의 SNR 이득과 3.98 미터의 coverage 이득을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘이 적용된 SF-OFDM 무선 LAN 기저대역 프로세서는 하드웨어 설계 언어를 통해 설계되었으며, 0.18um 1.8V CMOS 표준 셀 라이브러리를 통해 합성되었다. 제시된 division-free 하드웨어 구조와 함께, 구현된 프로세서의 총 게이트 수는 약 945K개였으며, FPGA 테스트 시스템을 통해 실시간 검증 및 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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