IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.1
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pp.9-17
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2022
As the COVID-19 pandemic situation worsens, the time spent indoors increases, and the exposure to indoor environmental pollution such as indoor air pollution and noise also increases, causing problems such as deterioration of human health, stress, and discord between neighbors. This paper designs and implements a system that measures and monitors indoor air quality and noise, which are representative evaluation criteria of the indoor environment. The system proposed in this paper consists of a particulate matter measurement subsystem that measures and corrects the concentration of particulate matters to monitor indoor air quality, and a noise measurement subsystem that detects changes in sound and converts it to a sound pressure level. The concentration of indoor particulate matters is measured using a laser-based light scattering method, and an error caused by temperature and humidity is compensated in this paper. For indoor noise measurement, the voltage measured through a microphone is basically measured, Fourier transform is performed to classify it by frequency, and then A-weighting is performed to correct loudness equality. Then, the RMS value is obtained, high-frequency noise is removed by performing time-weighting, and then SPL is obtained. Finally, the equivalent noise level for 1 minute and 5 minutes are calculated to show the indoor noise level. In order to classify noise into direct impact sound and air transmission noise, a piezo vibration sensors is mounted to determine the presence or absence of direct impact transmitted through the wall. For performance evaluation, the error of particulate matter measurement is analyzed through TSI's AM510 instrument. and compare the noise error with CEM's noise measurement system.
Park, Seong-Jae;Lee, Kyo-Moon;Park, Soo-Jeong;Kim, Yun-Hae
Composites Research
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v.35
no.2
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pp.86-92
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2022
This study was conducted to determine the effect of molecular formation of adhesive on interface characterization of thermoplastic composites. Carbonfiber/polyetherketoneketone (CF/PEKK) thermoplastic composites were fusion bonded and PEEK, PEI adhesive bonded using a high-temperature oven welding process. In addition, lap shear strength test and fracture surface analysis using a digital optical microscope and a scanning electron microscope (SEM), and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) were performed. As a result, the adhesive bonding method improved adhesion strength with interphase having increased molecular formation of ether groups, ketone groups, and imide groups which mainly constitutes the CF/PEKK and adhesives. Furthermore, it was found that the use of PEEK containing more ether groups and ketone groups forms a more strongly bonded interphase and enhances the adhesive force of the CF/PEKK composites.
Sports activities, including playing tennis, are popular with many people. As this industry has become more professionalized, investors and those involved in sports are sure to pay attention to any tool that improves athletes' performance Tennis requires perfect coordination between hands, eyes, and the whole body. Consequently, to perform long-term sports, athletes must have enough muscle strength, flexibility, and endurance. Tennis rackets with new frames were manufactured because tennis players' performance depends on their rackets. These rackets are distinguished by their lighter weight. Composite rackets are available in many types, most of which are made from the latest composite materials. During physical exercise with a tennis racket, nanocomposite materials have a significant effect on reducing injuries. Materials as strong as graphite and thermoplastic can be used to produce these composites that include both fiber and filament. Polyamide is a thermoplastic typically used in composites as a matrix. In today's manufacturing process, materials are made more flexible, structurally more vital, and lighter. This paper discusses the production, testing, and structural analysis of a new polyamide/Multi-walled carbon nanotube nanocomposite. This polyamide can be a suitable substitute for other composite materials in the tennis racket frame. By compression polymerization, polyamide was synthesized. The functionalization of Multi-walled carbon nanotube (MWCNT) was achieved using sulfuric acid and nitric acid, followed by ultrasonic preparation of nanocomposite materials with weight percentages of 5, 10, and 15. Fourier transform infrared (FTIR) and Nuclear magnetic resonance (NMR) confirmed a synthesized nanocomposite structure. Nanocomposites were tested for thermal resistance using the simultaneous thermal analysis (DTA-TG) method. scanning electron microscopy (SEM) analysis was used to determine pores' size, structure, and surface area. An X-ray diffraction analysis (XRD) analysis was used to determine their amorphous nature.
As composite materials are used in many applications, the modern world looks forward to significant progress. An overview of the application of composite fiber materials in sports equipment is provided in this article, focusing primarily on the advantages of these materials when applied to sports equipment, as well as an Analysis of the influence of sports equipment of fiber-reinforced composite material on social sports development. The present study investigated surface morphology and physical and mechanical properties of S-glass fiber epoxy composites containing Al2O3 nanofillers (for example, 1 wt%, 2 wt%, 3 wt%, 4 wt%). A mechanical stirrer and ultrasonication combined the Al2O3 nanofiller with the matrix in varying amounts. A compression molding method was used to produce sheet composites. A first physical observation is well done, which confirms that nanoparticles are deposited on the fiber, and adhesive bonds are formed. Al2O3 nanofiller crystalline structure was investigated by X-ray diffraction, and its surface morphology was examined by scanning electron microscope (SEM). In the experimental test, nanofiller content was added at a rate of 1, 2, and 3% by weight, which caused a gradual decrease in void fraction by 2.851, 2.533, and 1.724%, respectively, an increase from 2.7%. The atomic bonding mechanism shows molecular bonding between nanoparticles and fibers. At temperatures between 60 ℃ and 380 ℃, Thermogravimetric Analysis (TGA) analysis shows that NPs deposition improves the thermal properties of the fibers and causes negligible weight reduction (percentage). Thermal stability of the composites was therefore presented up to 380 ℃. The Fourier Transform Infrared Spectrometer (FTIR) spectrum confirms that nanoparticles have been deposited successfully on the fiber.
Nanoparticles are known for their outstanding properties such as particle size, surface area, optical and electrical properties. These properties have significantly boasted their applications in various surface phenomena. In this work, calcium oxide nanoparticles were synthesized from periwinkle shells as an approach towards waste management through resource recovery. The sol gel method was used for the synthesis. The nanoparticles were characterized using X-Ray diffractometer (XRD), Fourier Transformed Infra-Red Spectrophotometer (FTIR), Brunauer Emmett Teller (BET), scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM) and ultra violet visible spectrophotometer (UV-visible). While DLS and SEM underestimate the particle diameter, the BET analysis reveals surface area of 138.998 m2/g, pore volume = 0.167 m3/g and pore diameter of 2.47 nm. The nanoparticles were also employed as an adsorbent for the purification of dye (methyl orange) contaminated water. The adsorbent showed excellent removal efficiency (up to 97 %) for the dye through the mechanism of physical adsorption. The adsorption of the dye fitted the Langmuir and Temkin models. Analysis of FTIR spectrum after adsorption complemented with computational chemistry modelling to reveal the imine nitrogen group as the site for the adsorption of the dye unto the nanomaterials. The synthesized nanomaterials have an average particle size of 24 nm, showed a unique XRD peak and is thermally and mechanically stable within the investigated temperature range (30 to 70 ℃).
Purpose: To clarify the relationship between the diameter of the simulated bead and the Z-resolution of the tomosynthesis image. Methods: A simulated bead was placed on a 1,024×1,024×1,024-pixel base image. The diameters were set to 0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.7, 1.0, and 1.3 mm. A bead was placed at the center of the base image and projected at a simulated X-ray angle range of ±45° to obtain a projected image. A region of interest was placed at the center of the bead image and the slice sensitivity profile (SSP) was obtained by acquiring pixel values in the z-direction. The full width at half maximum of the SSP was defined as the Z-resolution and the frequency response was obtained by the 1-D Fourier transform of the SSP. Results: Z-resolution increased with increasing bead diameter. However, there was no change in Z-resolution between 0.025 and 0.1 mm. The frequency response was similar to that of the Z-resolution, with a significant difference between 0.1 and 0.2 mm diameter. Conclusions: Z-resolution is dependent on the diameter of the bead, which should be selected considering the pixel size of the tomosynthesis image.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of electroencephalogram (EEG) biofeedback training for emotion regulation and brain homeostasis on anxiety about COVID-19 infection, impulsivity, anger rumination, meta-mood, and self-regulation ability of late adolescents in the prolonged COVID-19 pandemic situation. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. The participants included 55 late adolescents in the experimental and control groups. The variables were evaluated using quantitative EEG at pre-post time points in the experimental group. The experimental groups received 10 sessions using the three-band protocol for five weeks. The collected data were analyzed using the Shapiro-Wilk test, Wilcoxon rank sum test, Wilcoxon signed-rank test, t-test and paired t-test using the SAS 9.3 program. The collected EEG data used a frequency series power spectrum analysis method through fast Fourier transform. Results: Significant differences in emotion regulation between the two groups were observed in the anxiety about COVID-19 infection (W = 585.50, p = .002), mood repair of meta-mood (W = 889.50, p = .024), self-regulation ability (t = - 5.02, p < .001), self-regulation mode (t = - 4.74, p < .001), and volitional inhibition mode (t = - 2.61, p = .012). Neurofeedback training for brain homeostasis was effected on enhanced sensory-motor rhythm (S = 177.00, p < .001) and inhibited theta (S = - 166.00, p < .001). Conclusion: The results demonstrate the potential of EEG biofeedback training as an independent nursing intervention that can markedly improve anxiety, mood-repair, and self-regulation ability for emotional distress during the COVID-19 pandemic.
In this work, sulfonated poly (ether ether ketone) (SPEEK) composite membranes including strontium zirconate (SrZrO3) were fabricated by the electrospinning method. Fourier-transform infrared spectroscopic analysis and X-ray diffraction analysis were used to identify the chemical structure and the crystallinity of SrZrO3 and electrospun composite membranes. The thermal stability of the pure SPEEK and SPEEK/SrZrO3 electrospun composite membranes were investigated by using thermogravimetric analysis. The physicochemical properties and proton conductivity were enhanced with the addition of different weight ratio of SrZrO3 nanofiller (2, 4 and 6 wt%) in SPEEK polymer. The optimized SPEEK/SrZrO3-4 electrospun membrane containing 4 wt% of SrZrO3 showed a high proton conductivity compared to other electrospun SPEEK/SrZrO3 composite membranes. The results indicate that electrospun composite membranes incorporating these perovskite nanofillers should be explored as potential candidates for use in proton exchange membrane fuel cells.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.5
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pp.315-321
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2023
Long-span bridges are flexible structures with low natural frequencies and damping ratios, making them susceptible to vibrational serviceability problems. However, the current design guideline of South Korea assumes a uniform threshold of wind speed or vibrational amplitude to assess the occurrence of harmful vibrations, potentially overlooking the complex vibrational patterns observed in long-span bridges. In this study, we propose a pointwise vortex-induced vibration (VIV) detection method using a deep-learning-based signalsegmentation model. Departing from conventional supervised methods of data acquisition and manual labeling, we synthesize training data by generating sinusoidal waves with an envelope to accurately represent VIV. A Fourier synchrosqueezed transform is leveraged to extract time-frequency features, which serve as input data for training a bidirectional long short-term memory model. The effectiveness of the model trained on synthetic VIV data is demonstrated through a comparison with its counterpart trained on manually labeled real datasets from an actual cable-supported bridge.
Mel-frequency cepstral coefficients are widely used as the feature for speech recognition. In FMCC extraction process. the spectrum. obtained by Fourier transform of input speech signal is divided by met-frequency bands, and each band energy is extracted for the each frequency band. The coefficients are extracted by the discrete cosine transform of the obtained band energy. In this Paper. we calculate the output energy for each bandpass filter by taking the weighting function when applying met-frequency scaled bandpass filter. The weighting function is Gaussian distributed function whose center is at the formant frequency In the experiments, we can see the comparative performance with the standard MFCC in clean condition. and the better Performance in worse condition by the method proposed here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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