Background: The high sensitivity of individuals toward safety information in production activities, that is, attentional bias toward safety (ABS), can positively predict safe behaviors. It has become a hot topic in current organizational safety behavior research. However, there is no literature on its modification method. Methods: Based on the modified dot-probe task, we designed a modification training method of ABS. The training method required subjects to respond to the location of detection points that presented after safety stimulus and neutral stimulus pictures. Subjects' attentional bias values of safety and neutral pictures were measured during the experiment. Twenty-one students were selected and divided into a control group and training group to gain comparable results. Results: A novel training method was developed in this study to promote the efficacy of safety stimulus by activating ABS of the subjects. Moreover, repeated trainings and preacquired relative knowledge can enhance this effect. Conclusion: This study develops an experimental approach to evaluate the effectiveness of safety education and safety training, and also provides a new research idea for accident prevention.
Since the announcement of President Klaus Schwab's fourth industrial revolution at the World Economic Forum in Davos, Switzerland in January 2016, the fourth industrial revolution has emerged as a hot topic in our society. The United States, Japan, China, and Germany, which are major advanced nations, are preparing and implementing a strategy and system for responding to the Fourth Industrial Revolution, focusing on information and communication technology (ICT) and manufacturing convergence in response to the fourth industrial revolution era. Korea is announcing the expansion of financial support for R & D investment budget and related industries for major technology related to revolution. In this paper, we analyze the defense R & D project procedure of the Defense Improvement Project, which is responsible for the development of the defense weapon system, and present the development direction of the defense weapon system in accordance with the 4th world industrial revolution trend.
Kim, Kwangmin;Castro, Ernes John T.;Shim, Hongjin;Advincula, John Vincent G.;Kim, Young-Wan
Annals of Coloproctology
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제34권6호
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pp.280-285
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2018
For many years, developmental and physiological differences have been known to exist between anatomic segments of the colorectum. Because of different outcomes, prognoses, and clinical responses to chemotherapy, the distinction between right colon cancer (RCC) and left colon cancer (LCC) has gained attention. Furthermore, variations in the molecular features and gut microbiota between right and LCCs have recently been a hot research topic. CpG island methylator phenotype-high, microsatellite instability-high colorectal cancers are more likely to occur on the right side whereas tumors with chromosomal instability have been detected in approximately 75% of LCC patients and 30% of RCC patients. The mutation rates of oncogenes and tumor suppressor genes also differ between RCC and LCC patients. Biofilm is more abundant in RCC patients than LLC patients, as are Prevotella, Selenomonas, and Peptostreptococcus. Conversely, Fusobacterium, Escherichia/Shigella, and Leptotrichia are more abundant in LCC patients compared to RCC patients. Distinctive characteristics are apparent in terms of molecular features and gut microbiota between right and LCC. However, how or to what extent these differences influence diverging oncologic outcomes remains unclear. Further clinical and translational studies are needed to elucidate the causative relationship between primary tumor location and prognosis.
Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.
Li, Yang;Li, Yumei;Feng, Shaojie;Yang, Qingxin;Dong, Weihao;Zhao, Jingtai;Xue, Ming
Journal of Power Electronics
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제19권3호
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pp.827-834
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2019
Wireless power transfer via coupled magnetic resonances has been a hot research topic in recent years. In addition, the number of related devices has also been increasing. However, reverse signals transfer is often required in addition to wireless power transfer. The structure of the circuit for a wireless power transfer system via coupled magnetic resonances is analyzed. The advantages and disadvantages of both parallel compensation and series compensation are listed. Then the compensation characteristics of the inductor, capacitor and resistor were studied and an appropriate compensation method was selected. The reverse signals can be transferred by controlling the compensation of the resistor. In addition, it can be demodulated by extracting the change of the primary current. A 3.3 MHz resonant frequency with a 100 kHz reverse signals transfer system platform was established in the laboratory. Experimental results demonstrate that wireless power and reverse signals can be transferred synchronously.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1284-1297
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2019
The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.
Printed Circuit Heat Exchanger (PCHE) is a widely used heat exchanger in the supercritical carbon dioxide (sCO2) Brayton cycle because it can work under high temperature and pressure, and has been a hot topic in Next Generation Nuclear Plant (NGNP) projects for use as recuperators and condensers. Most previous studies focused on channel structures or shapes. However, no clear advancement has so far been seen in the allover size of the PCHE. In this paper, we proposed an optimal size of the PCHE with a fixed volume. Two boundary conditions of PCHE were simulated, respectively. When the volume of PCHE was fixed, the heat transfer rate and pressure loss were picked as the optimization objectives. The Pareto front was obtained by the Multi-objective optimization procedure. We got the optimized number of PCHE channels under two different boundary conditions from the Pareto front. The comprehensive performance can be increased by 5.3% while holding in the same volume. The numerical results from this study can be used to improve the design of PCHE with straight channels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4426-4442
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2020
Since scene segmentation is becoming a hot topic in the field of autonomous driving and medical image analysis, researchers are actively trying new methods to improve segmentation accuracy. At present, the main issues in image semantic segmentation are intra-class inconsistency and inter-class indistinction. From our analysis, the lack of global information as well as macroscopic discrimination on the object are the two main reasons. In this paper, we propose a Densely connected residual Attention network (DA-Res2Net) which consists of a dense residual network and channel attention guidance module to deal with these problems and improve the accuracy of image segmentation. Specifically, in order to make the extracted features equipped with stronger multi-scale characteristics, a densely connected residual network is proposed as a feature extractor. Furthermore, to improve the representativeness of each channel feature, we design a Channel-Attention-Guide module to make the model focusing on the high-level semantic features and low-level location features simultaneously. Experimental results show that the method achieves significant performance on various datasets. Compared to other state-of-the-art methods, the proposed method reaches the mean IOU accuracy of 83.2% on PASCAL VOC 2012 and 79.7% on Cityscapes dataset, respectively.
Shao, Dadong;Wang, Xiaolin;Ren, Xuemei;Hu, Sheng;Wen, Jun;Tan, Zhaoyi;Xiong, Jie;Asiri, Abdullah M.;Marwani, Hadi M.
Journal of Industrial and Engineering Chemistry
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제67권
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pp.380-387
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2018
Finding poly(amidoxime) (PAO) based adsorbent with better performance in U(VI) extraction from seawater is a hot research topic. By employing plasma treatment, the bi-functionalized adsorbents containing amidoxime and phosphate (labelled as $PO_4/PAO$) were successfully synthesized. The obtained $PO_4/PAO$ was characterized and applied for the potential extraction of U(VI) from aqueous solution. The results show that $-PO_4$ enhanced the hydrophilicity of PAO. $PO_4/PAO$ possesses good selective sorption ability for U(VI) and excellent reusability. The findings is helpful to understand optimizing performance of PAO based adsorbents for uranium extraction from seawater.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1426-1447
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2021
The payoff game between task publishers and users in the mobile crowdsensing environment is a hot topic of research. A optimal payoff selection model based on stochastic evolutionary game is proposed. Firstly, the process of payoff optimization selection is modeled as a task publisher-user stochastic evolutionary game model. Secondly, the low-quality data is identified by the data quality evaluation algorithm, which improves the fitness of perceptual task matching target users, so that task publishers and users can obtain the optimal payoff at the current moment. Finally, by solving the stability strategy and analyzing the stability of the model, the optimal payoff strategy is obtained under different intensity of random interference and different initial state. The simulation results show that, in the aspect of data quality evaluation, compared with BP detection method and SVM detection method, the accuracy of anomaly data detection of the proposed model is improved by 8.1% and 0.5% respectively, and the accuracy of data classification is improved by 59.2% and 32.2% respectively. In the aspect of the optimal payoff strategy selection, it is verified that the proposed model can reasonably select the payoff strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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