Choi, Jang Sik;Yu, Joon Boo;Jeon, Jin Young;Lee, Sang Hun;Kim, Jae Hong;Park, Jang Pyo;Jeong, Yong Won;Byun, Hyung Gi
센서학회지
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제27권4호
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pp.227-231
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2018
Indoor air pollution has become a serious issue, affecting the health and comfort of building occupants. Volatile organic compounds (VOCs) are among the most common indoor contaminants, and are released from numerous indoor emission sources. Among the VOCs, formaldehyde and toluene are toxic chemicals at low levels and are frequently detected indoors. Exposure to formaldehyde and toluene can irritate sensitive tissue and may increase the risk of cancer. Therefore, monitoring formaldehyde and toluene is critical for the health and comfort of residents. In addition, as human indoor activities can generate VOC gases, analysis of their influence on VOCs is needed. In this study, we compared electronic nose (E-Nose) data for formaldehyde and toluene with E-Nose data for indoor mixture gas with consideration for human indoor activities.
This study addresses the issue of whether Korean(L1)-English(L2) non-proficient bilinguals are affected by the native coda-neutralization process when recognizing words in English continuous speech. Korean phonological rules require that if liaison occurs between 'words', then coda-neutralization process must come before the liaison process, which results in liaison-consonants being coda-neutralized ones such as /b/, /d/, or /g/, rather than non-neutralized ones like /p/, /t/, /k/, /$t{\int}$/, /$d_{\Im}$/, or /s/. Consequently, if Korean listeners apply their native coda-neutralization rules to English speech input, word detection will be easier when coda-neutralized consonants precede target words than when non-neutralized ones do. Word-spotting and word-monitoring tasks were used in Experiment 1 and 2, respectively. In both experiments, listeners detected words faster and more accurately when vowel-initial target words were preceded by coda-neutralized consonants than when preceded by coda non-neutralized ones. The results show that Korean listeners exploit their native phonological process when processing English, irrespective of whether the native process is appropriate or not.
The present trend of increasing the penetration levels of Distributed Generator (DG) in the distribution network has made the issue of Islanding crucial for the reliable operation of the network. The islanding, if not detected early may lead to the collapse of the system as it can drive the distribution system to the cascaded failure. In this paper, an extensive study of the effect of DG placement and sizing is performed by dividing the system into different zones to obtain a reduced effect of islanding. The siting and sizing of DG is carried out to improve the overall voltage profile or/and reduction in active power loss using two stage Genetic Algorithm (GA). In the first stage a basic knockout selection is considered and the best population is taken for next stage, where roulette selection for crossover and mutation is performed for optimal placement and sizing of DGs. The effect of the islanding, due to load variations is reduced by optimal siting and sizing of DG. The effectiveness of the proposed scheme is tested on the IEEE 33 and 69 radial bus systems and the results obtained are promising.
Now, Autonomous unmanned vehicle has become an issue in next generation technology. 2D Laser scanner as the distance measurement sensor is used. 2D Laser scanner detects the distance of 80m, measured angle is -5 to 185 degree. Laser scanner detects only the plane, but using motor swings. As a result, traffic signs detect and analyze patterns. Traffic signs when driving at low speed, shape of the detected pattern is very similar. By shaking the laser scanner, traffic signs and other obstacles became clear distinction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2928-2947
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2015
Adaptive Gaussian filter (AGF) is a recently developed switching filter to remove salt and pepper noise. AGF first directly identifies pixels of gray levels 0 and 255 as noise pixels, and then only restored noise pixels using a Gaussian filter with adaptive variance based on the estimated noise density. AGF usually achieves better denoising effect in comparison with other filters. However, AGF still fails to obtain good denoising effect on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255, due to its severe false alarm in its noise detection stage. To alleviate this issue, a modified version of AGF is proposed in this paper. Specifically, the proposed filter first performs noise detection via an image block based noise density estimation and sequential noise density guided rectification on the noise detection result of AGF. Then, a modified Gaussian filter with adaptive variance and window size is used to restore the detected noise pixels. The proposed filter has been extensively evaluated on two representative grayscale images and the Berkeley image dataset BSDS300 with 300 images. Experimental results showed that the proposed filter achieved better denoising effect over the state-of-the-art filters, especially on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4461-4475
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2017
Recently, introduction of the hospital information system has remarkably improved the efficiency of health care services within hospitals. Due to improvement of the hospital information system, the issue of integration of medical information has emerged, and attempts to achieve it have been made. However, as a preceding step for integration of medical information, the problem of searching the same patient should be solved first, and studies on patient identification algorithm are required. As a typical case, similarity can be calculated through MPI (Master Patient Index) module, by comparing various fields such as patient's basic information and treatment information, etc. but it has many problems including the language system not suitable to Korean, estimation of an optimal weight by field, etc. This paper proposes a method searching the same patient using MRI information besides patient's field information as a supplementary method to increase the accuracy of matching algorithm such as MPI, etc. Unlike existing methods only using image information, upon identifying a patient, a highest weight was given to physical information of medical image and set as an unchangeable unique value, and as a result a high accuracy was detected. We aim to use the similarity measurement result as secondary measures in identifying a patient in the future.
The exponential growth in wireless services has resulted in an overly crowded spectrum. The current state of spectrum allocation indicates that most usable frequencies have already been occupied. This makes one pessimistic about the feasibility of integrating emerging wireless services such as large-scale sensor networks into the existing communication infrastructure. Cognitive radio is an emerging dynamic spectrum access technology that can be used for flexibly and efficiently achieving open spectrum sharing. Cognitive radio is an intelligent wireless communication system that is aware of its radio environment and that is capable of adapting its operation to statistical variations of the radio frequency. In ad hoc cognitive radio networks, a common control channel (CCC) is usually used for supporting transmission coordination and spectrum-related information exchange. Determining a CCC in distributed networks is a challenging research issue because the spectrum availability at each ad hoc node is quite different and dynamic due to the interference between and coexistence of primary users. In this paper, we propose a novel CCC selection protocol that is implemented in a distributed way according to the appearance patterns of primary systems and connectivity among nodes. The proposed protocol minimizes the possibility of CCC disruption by primary user activities and maximizes node connectivity when the control channel is set up. It also facilitates adaptive recovery of the control channel when the primary user is detected on that channel.
Radar Cross Section(RCS) is a measure of how detectable an object is with a radar. A larger RCS indicates that an object is more easily detected. Informally, the RCS of an object is the cross-sectional area of a perfectly reflecting sphere that would produce the same amount of reflection strength as the object in question would. In order to estimate RCS of aircraft weapons the external surface is modeled as a collection of simple shape elements. And the overall RCS is estimated as a vector sum of configuring elements' cross-sections which are well known given by analytic formulae. A RCS estimation code is developed for a typical shape of Air-To-Surface bombs and missiles. Size of weapons and location of fins are implemented in the code in addition to the presence of canards. The ability to predict radar return from flying vehicles becomes a critical technology issue in the development of stealth configurations. This simplified method of RCS estimation is known to be fast and accurate enough in an optical region of high frequency incident radio wave.
The purpose on this study is to identify how effectively experiential learning involving eco-activities make changes in environmental literacy and scientific attitude of elementary students by categorizing those activities into 5 fields of "marine", "rivers", "ecosystem", "climate" and "recycling" and applying those scheme specifically to 5th graders in a elementary school. The conclusion of this study is following. Firstly, after scientific attitude are applied to subjects, a significant disparity was found between experiment group and control group throughout all parts of environmental literacy. In the cognitive category, each specialist concerning his or her own topic was invited to educate the students, and subsequently a positive impact was detected in the category of environmental issue knowledge. In behavioral category, having eco-activities made a significant disparity in all sub-categories of environmental function, active participation, saving activities, recycling activities and so forth. Secondly, experiential learning involving eco-activities made a significant disparity between the two groups in terms of Scientific Attitude, showing effectiveness in all sub-categories except curiosity.
많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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