Choi, Jung Hyun;Lim, Ye Eun;Park, Jong Hoon;Jeong, Hyeon Soo;Byun, Seung Jae;Sagong, Ui Hun;Park, Jeong Hyun;Kim, Chang Hyun;Lee, Jae Chan;Kim, Do Hyeong;Hwang, Myun Joong
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.2
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pp.198-208
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2022
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
Background: Gut microbiota influence the central nervous system through gut-brain-axis. They also affect the neurological disorders. Gut microbiota differs in patients with Alzheimer's disease (AD), as a potential factor that leads to progression of AD. Oral intake of Korean Red Ginseng (KRG) improves the cognitive functions. Therefore, it can be proposed that KRG affect the microbiota on the gut-brain-axis to the brain. Methods: Tg2576 were used for the experimental model of AD. They were divided into four groups: wild type (n = 6), AD mice (n = 6), AD mice with 30 mg/kg/day (n = 6) or 100 mg/kg/day (n = 6) of KRG. Following two weeks, changes in gut microbiota were analyzed by Illumina HiSeq4000 platform 16S gene sequencing. Microglial activation were evaluated by quantitative Western blot analyses of Iba-1 protein. Claudin-5, occludin, laminin and CD13 assay were conducted for Blood-brain barrier (BBB) integrity. Amyloid beta (Aβ) accumulation demonstrated through Aβ 42/40 ratio was accessed by ELISA, and cognition were monitored by Novel object location test. Results: KRG improved the cognitive behavior of mice (30 mg/kg/day p < 0.05; 100 mg/kg/day p < 0.01), and decreased Aβ 42/40 ratio (p < 0.01) indicating reduced Aβ accumulation. Increased Iba-1 (p < 0.001) for reduced microglial activation, and upregulation of Claudin-5 (p < 0.05) for decreased BBB permeability were shown. In particular, diversity of gut microbiota was altered (30 mg/kg/day q-value<0.05), showing increased population of Lactobacillus species. (30 mg/kg/day 411%; 100 mg/kg/day 1040%). Conclusions: KRG administration showed the Lactobacillus dominance in the gut microbiota. Improvement of AD pathology by KRG can be medicated through gut-brain axis in mice model of AD.
Steel-reinforced concrete (SRC) L-shaped column is the vertical load-bearing member with high spatial adaptability. The seismic behavior of SRC L-shaped column is complex because of their irregular cross sections. In this study, the hysteretic performance of six steel truss reinforced concrete L-shaped columns specimens under the combined loading of compression, bending, shear, and torsion was tested. There were two parameters, i.e., the moment ratio of torsion to bending (γ) and the aspect ratio (column length-to-depth ratio (φ)). The failure process, torsion-displacement hysteresis curves, and bending-displacement hysteresis curves of specimens were obtained, and the failure patterns, hysteresis curves, rigidity degradation, ductility, and energy dissipation were analyzed. The experimental research indicates that the failure mode of the specimen changes from bending failure to bending-shear failure and finally bending-torsion failure with the increase of γ. The torsion-displacement hysteresis curves were pinched in the middle, formed a slip platform, and the phenomenon of "load drop" occurred after the peak load. The bending-displacement hysteresis curves were plump, which shows that the bending capacity of the specimen is better than torsion capacity. The results show that the steel truss reinforced concrete L-shaped columns have good collapse resistance, and the ultimate interstory drift ratio more than that of the Chinese Code of Seismic Design of Building (GB50011-2014), which is sufficient. The average value of displacement ductility coefficient is larger than rotation angle ductility coefficient, indicating that the specimen has a better bending deformation resistance. The specimen that has a more regular section with a small φ has better potential to bear bending moment and torsion evenly and consume more energy under a combined action.
COVID-19 provided visitors with new online concerts that gradually increased in many ways. The disadvantage of current online concerts is that cannot make full use of the interaction with others. We hope to provide online concert audiences with the same experience as offline. This study was conducted under the condition that the audience watched online concerts and movies individually or group. Experimental results confirm that watching online concerts collectively will increase the sense of immersion. It can be used as a design guide for the virtual public viewing environment in the future.
Lee, Dong Geon;Lee, Han Uk;Im, Won Bin;Ko, Hyunseok;Cho, Sung Beom
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.5
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pp.318-323
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2022
Barium titanate (BaTiO3) is considered to be a beneficial ceramic material for multilayer ceramic capacitor (MLCC) applications because of its high dielectric constant and low dielectric loss. Numerous attempts have been made to improve the physical properties of BaTiO3 in response to recent market trends by employing multicomponent alloying strategies. However, owing to its significant number of atomic combinations and unpredictable physical properties, finding a traditional experimental approach to develop multicomponent systems is difficult; the development of such systems is also time-consuming. In this study, 168 new structures were fabricated using special quasi-random structures (SQSs) of Ba1-xCaxTi1-yZryO3, and 1680 physical properties were extracted from first-principles calculations. In addition, we built an integrated database to manage the computational results, and will provide big data solutions by performing data analysis combined with AI modeling. We believe that our research will enable the global materials market to realize digital transformation through datalization and intelligence of the material development process.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.157-164
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2023
In modern society, smart home has become a part of people's daily life. But traditional smart home systems often have problems such as security, data centralization and easy tampering, so a blockchain is an emerging technology that solves the problems. This paper proposes a blockchain-based smart home system which consists in a home and a blockchain network part. The blockchain network with 8 nodes is implemented by HyperLeger Fabric platform on Docker. ECC(Elliptic Curve Cryptography) technology is used for data transmission security and RBAC(role-based access control) manages the certificates of network members. Raft consensus algorithm maintains data consistency across all nodes in a distributed system and reduces block generation time. The query and data submission are controlled by the smart contract which allows nodes to safely and efficiently access smart home data. The experimental results show that the proposed system maintains a stable average query and submit time of 84.5 [ms] and 93.67 [ms] under high concurrent accesses, respectively and the transmission data is secured through simulated packet capture attacks.
There are various systems that allow humans to safely maintain their space exploration missions and lives in completely different environments, such as the International Space Station, the Moon (the closest celestial body to Earth), and Mars (the only planet in the solar system for manned mission in the 2030s). Among them, when it comes to maintaining the basic breathing of humans, the human life support air management system is a key device system. Such an air management system can be used not only for space exploration but also for undersea bases and submarines on Earth where humans reside. The air management system basically consists of an oxygen generation system, a carbon dioxide removal system, and a harmful substance removal system. In this paper, in order to develop an air management system that can be used in an underwater residential platform, the development requirements of a ground test module to be used as an experimental facility were analyzed.
This study aimed to develop an e-mentoring youth financial education program and verify its effectiveness for promoting financial empowerment and establishing financial capabilities among independent consumers. A four-session, eight-hour "Youth Financial Empowerment Mentoring Program" was developed. This program dealt with financial literacy and financial psychology factors in an integrated fashion. We used the nonequivalent control group pretest-posttest design to evaluate the program's effectiveness. Specifically, by using Zoom, a virtual conference platform, four mentors of college students were trained for four sessions over two weeks. Meanwhile, four groups were formed with four mentors and 18 high school mentees to implement a four-week e-mentoring program. As a result of the analysis of covariance, significant differences were found between the two groups in all financial psychology factors and financial literacy variables. In addition, the score of the experimental group was higher than that of the control group. As a result of qualitative evaluation through FGI for mentees and mentors, mentees experienced positive changes in financial behavior, beliefs, attitudes, and personal relationships, as well as increased financial knowledge. Meanwhile, mentors experienced positive changes in their introspection into financial behavior and consumption. Considering these results, we can conclude that this program effectively induces participants to learn and reflect on their initiative, which is in line with the original goal of "improving financial empowerment".
Recently, there have been many research efforts based on data-based deep learning technologies to deal with the interference problem between heterogeneous wireless communication devices in unlicensed frequency bands. However, existing approaches are commonly based on the use of complex neural network models, which require high computational power, limiting their efficiency in resource-constrained network interfaces and Internet of Things (IoT) devices. In this study, we address the problem of classifying heterogeneous wireless technologies including Wi-Fi and ZigBee in unlicensed spectrum bands. We focus on a data-driven approach that employs a supervised-learning method that uses received signal strength indicator (RSSI) data to train Deep Convolutional Neural Networks (CNNs). We propose a simple measurement methodology for collecting RSSI training data which preserves temporal and spectral properties of the target signal. Real experimental results using an open-source 2.4 GHz wireless development platform Ubertooth show that the proposed sampling method maintains the same accuracy with only a 10% level of sampling data for the same neural network architecture.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.209-209
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2022
Reservoirs play a key role in the carbon cycle between terrestrial and marine systems and are pathways that release greenhouse gases(GHGs), CO2, CH4, and N2O, into the atmosphere by decomposing organic matters. Developed countries have been actively conducting research on carbon emission assessment of dam reservoirs for over 10 years under the leadership of UNESCO/IHA, but associated research is very rare in Korea. In particular, the GHGs footprint evaluation, which calculates the change in net carbon emission considering the watershed environment between pre- and post- impoundment, is very important in evaluating the carbon emission of hydroelectric dams. The objective of this study was to estimate the GHG emissions and footprints in Daecheong Reservoir using the G-res Tool, an online platform developed by UNESCO/IHA. The G-res Tool estimates CO2 and CH4 emissions in consideration of diverse pathway fluxes of GHGs from the reservoir and characterizes changes in GHG fluxes over 100 years based on the expected lifetime of the dam. The input required to use the G-res Tool include data related to watersheds, reservoirs, and dams, and most were collected through the government's public portal. As a result of the study, the GHG footprint of Daecheong Reservoir was estimated to be 93 gCO2eq/m2/yr, which is similar to that of other reservoirs around the world in the same climate zone. After impoundment, the CH4 diffusion emission from the reservoir was 73 gCO2eq/m2/yr, also similar to those of the overseas reservoirs, but the CH4 bubbling emission, degassing emission, and CO2 diffusion emissions were 44, 34, 252 gCO2eq/m2/yr, respectively, showing a rather high tendency. Since the dam reservoir carbon footprint evaluation is essential for the Clean Development Mechanism evaluation of hydroelectric power generation, continuous research is needed in the future. In particular, experimental studies that can replace the emission factors obtained from the overseas dam reservoirs currently used in the G-res Tool should be promoted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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