6LoWPAN (IPv6 Low-power Wireless Personal Area Network) is IPv6 packets transmission technology at Sensor network over the IEEE 802.15.4 Standard MAC and Physical layer. Adaptation layer between IP layer and MAC layer performs fragmentation and reassembly of packet for transmit IPv6 packets. RFC4944, IETF 6LoWPAN WG standard document define packet fragmentation and reassembly. In this paper, we propose the 6PASim (6LoWPAN Packet Simulator) to perform IPv6 packet fragmentation and reassembly for performance evaluation. The 6PASim consist of two parts. One is Packet_Transmit_module that makes IEEE 802.15.4 frames the IPv6 packet from upper layer, and transmit its. and the another is Packet_Receive_module that reassembles transferred frames and completes original IPv6 packets. we can evaluate frame transmit rate and amount of control message through 6PASim. The result of simulation shows the SRM (Selective Retransmission Method) scheme provider better performance than IRM (Immediate Retransmission Method) scheme.
The purpose of this study was to investigate the relationship of internal-external control, difficulties in emotion regulation, and clinical practice stress among college nursing students. The study was conducted, based on a sample of 220 students at one college and the data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient and stepwise regression analysis. As a result of correlation analysis, there were significant positive correlation in difficulty of emotion regulation score and clinical practice stress score according to external control score. Factors affecting on clinical practice stress were locus of control, difficulties in emotion regulation, college satisfaction, grade, and religion having explanation rate of 17%. Therefore, to decrease clinical stress among nursing students, Nursing students should be considered the emotion regulation with external control disposition. The results can contribute as a basic data in developing education strategies and clinical adjustment programs for regulating clinical stress with emotion management and adaptation on clinical environment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.223-230
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2001
Since self-organizing map (SOM) preserves the topology of ordering in input spaces and trains itself by unsupervised algorithm, it is Llsed in many areas. However, SOM has a shortcoming: structure cannot be easily detcrmined without many trials-and-errors. Structure-adaptive self-orgnizing map (SASOM) which can adapt its structure as well as its weights overcome the shortcoming of self-organizing map: SASOM makes use of structure adaptation capability to place the nodes of prototype vectors into the pattern space accurately so as to make the decision boundmies as close to the class boundaries as possible. In this scheme, the initialization of weights of newly adapted nodes is important. This paper proposes a method which optimizes SASOM with genetic algorithm (GA) to determines the weight vector of newly split node. The leanling algorithm is a hybrid of unsupervised learning method and supervised learning method using LVQ algorithm. This proposed method not only shows higher performance than SASOM in terms of recognition rate and variation, but also preserves the topological order of input patterns well. Experiments with 2D pattern space data and handwritten digit database show that the proposed method is promising.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.2
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pp.103-110
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2008
When there is uncertainty in topological rate of change, motility model and terrain condition, the performance severely degrades in MANET. The concept of transition of routing protocol on the fly according to the network parameters such as coverage, connectivity and mobility etc. may counterbalance the problems stated above. The mathematical modeling of feedback parameters has been derived, and the architecture for the multi-routing protocol system providing an adaptation from one routing protocol to another is also investigated. This paper is extensively devoted on the analysis of mobility, connectivity and their effects on the network and finally transition into another routing protocol according to them.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.5
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pp.822-832
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1994
DSC-HDTV image compression algorithm removes spatial, temporal, and amplitude redundancies of an image by using transform coding, motion-compensated predictive coding, and adaptive quantization, respectively. In this paper, leak processing method which is used to recover image quality quickly from scene change and transmission error and adaptive quantization using perceptual weighting factor obtained by HVS are proposed. Perceptual weighting factor is calculated by contrast sensitivity, spatio-temporal masking and frequency sensitivity. Adaptive quantization uses the perceptual weighting factor and global distortion level from buffer history state. Redundant bits according to adaptation of HVS are used for the next image coding. In the case of scene change, DFD using motion compensated predictive coding has high value, large bit rate and unstabilized buffer states since reconstructed image has large quantization noise. Thus, leak factor is set to 0 for scene change frame and leak factor to 15/16 for next frame, and global distortion level is calculated by using standard deviation. Experimental results show that image quality of the proposed method is recovered after several frames and then buffer status is stabilized.
Objectives: This study seeks to evaluate the vulnerability assessment of the human health sector for $PM_{10}$, which is reflected in the regional characteristics and related disease mortality rates for $PM_{10}$ in Busan over the period of 2006-2010. Methods: According to the vulnerability concept suggested by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), vulnerability to $PM_{10}$ is comprised of the categories of exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The indexes of the exposure and sensitivity categories indicate positive effects, while the adaptive capacity index indicates a negative effect on vulnerability to $PM_{10}$. Variables of each category were standardized by the rescaling method, and each regional relative vulnerability was computed through the vulnerability index calculation formula. Results: The regions with a high exposure index are Jung-Gu (transportation region) and Saha-Gu (industrial region). Major factors determining the exposure index are the $PM_{10}$ concentration, days of $PM_{10}{\geq}50$, ${\mu}g/m^3$, and $PM_{10}$ emissions. The regions that show a high sensitivity index are urban and rural regions; these commonly have a high mortality rate for related disease and vulnerable populations. The regions that have a high adaptive capacity index are Jung-Gu, Gangseo-Gu, and Busanjin-Gu, all of which have a high level of economic/welfare/health care factors. The high-vulnerability synthesis of the exposure, sensitivity, and adaptive capacity indexes show that Dong-Gu and Seo-Gu have a risk for $PM_{10}$ potential effects and a low adaptive capacity. Conclusions: This study presents the vulnerability index to $PM_{10}$ through a relative comparison using quantitative evaluation to draw regional priorities. Therefore, it provides basic data to reflect environmental health influences in favor of an adaptive policy limiting damage to human health caused by vulnerability to $PM_{10}$.
Trujillo, Ivan Montenegro;Jimenez, Edgar E Gonzalez;Ospina, Monica Botero
STI Policy Review
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v.7
no.2
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pp.106-131
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2016
The general purpose of this paper is to identify opportunities for and to measure existing collaboration on research and development between institutions from the countries of Asia and Latin America in FEALAC's framework, in the fields of biotechnology and nanotechnology and their convergence. The methodological approach includes scientific and technological surveillance and research seeking to identify both the R&D and innovation capacities of the countries as well as the degree of international cooperation between countries of the two regions; case studies and a study of the governance framework of international collaboration in R&D about issues considered global challenges. The study has three main findings. First, nanotechnology, biotechnology and their convergence contribute to solving the problem of contamination by heavy metals affecting most of the countries that are part of FEALAC and to address problems arising from the accelerated rate of energy consumption, which also contributes to environmental damage. In this scenario, important business opportunities arise from the adaptation and development of bio-refinery technologies. Second, the scientific relationship between FEALAC countries, mainly between Asian and Latin American countries, is weak as can be seen in research for articles and patents. But there is plenty of room and potential for improvement. Third, current and upcoming joint R&D programs and projects should be linked both to existing governance structures and to new ones that serve as experiments of STI public policy regarding innovative management of intellectual property and capacity building. Practical implications are included in lessons learned and a set of recommendations involving a couple of proposals. One proposal calls for research and innovation in promising fields for international cooperation. Another proposal creates mechanisms in the governance framework for sharing knowledge, capacity building, and funding.
Purpose: The aim of this study was to analyze the effects of neurofeedback training for reducing stress and enhancing self-regulation in late adolescence to identify the possibility of use for nursing intervention. Methods: A nonequivalent control group pre-post quasi-experimental design was used. Participants were 78 late adolescents assigned to the experimental group (n=39) that received the neurofeedback training and the control group (n=39). Data were collected on heart rate variability (HRV) and skin conductance level (SCL) to assess stress-biomarker response. The questionnaire contained 164 items from: Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R) and Self-regulatory Ability scale. The neurofeedback training was based on the general adaptation syndrome and body-mind medicine. The intervention was conducted in a total of 10 sessions for 30 minutes per session with high-beta, theta and sensory motor rhythm training on scalp at central zero. Results: There were significant difference in standard deviation of normal to normal interval (p=.036) in HRV and SCL (p=.029) of stress-biomarker response between the two groups. Negative affect (p=.036) in PANAS and obsessive compulsive (p=.023) and depression (p<.001) in SCL-90-R were statistically significant. Self-regulation mode (p=.004) in self-regulation ability scale showed a significant difference between the two groups. Conclusion: The results indicated that the neurofeedback training is effective in stress-biomarkers, psychoemotional stress response and self-regulation. Therefore, neurofeedback training using neuroscientific approach based on brain-mind-body model can be used as an effective nursing intervention for late adolescents in clinics and communities for effective stress responses.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12C
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pp.1055-1061
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2008
H.264 is the prominent video coding standard in various applications such as real-time streaming and digital multimedia broadcasting, since it provides enhanced compression performance, error resilience tools, and network adaptation. Compression efficiency of H.264 has been improved, however, it requires more computing and memory access than traditional methods. In this paper we proposed adaptive intra fast algorithm for real-time video surveillance system reducing the encoding complexity of H264/A VC. For this aim, temporal interrelationship between macroblock in the previous and the current frame is used to decide the encoding mode of macroblock fast. As a result, though video quality was deteriorated a little, less than 0.04dB, and bit rate was somewhat increased in suggested method, however, proposed method improved encoding time significantly and, in particular, encoding time of an image with little changes of neighboring background such as surveillance video was more shortened than traditional methods.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.5
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pp.543-548
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2014
Multiple-model based speech recognition framework (MMSR) has been known to be very successful in speech recognition. Since it uses multiple hidden Markov modes (HMMs) that corresponds to various noise types and signal-to-noise ratio (SNR) values, the selected acoustic model can have a close match with the test noisy speech. However, since the number of HMM sets is limited in practical use, the acoustic mismatch still remains as a problem. In this study, we experimentally determined the optimal SNR mapping between the test noisy speech and the HMM set to mitigate the mismatch between them. Improved performance was obtained by employing the SNR mapping instead of using the estimated SNR from the test noisy speech. When we applied the proposed method to the MMSR, the experimental results on the Aurora 2 database show that the relative word error rate reduction of 6.3% and 9.4% was achieved compared to a conventional MMSR and multi-condition training (MTR), respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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