Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.7
s.337
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pp.27-34
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2005
Iterative detection (ID) has proven to be a near-optimal solution for concatenated Finite State Machines (FSMs) with interleavers over an additive white Gaussian noise (AWGN) channel. When perfect channel state information (CSI) is not available at the receiver, an adaptive ID (AID) scheme is required to deal with the unknown, and possibly time-varying parameters. The basic building block for ID or AID is the soft-input soft-output (SISO) or adaptive SISO (A-SISO) module. In this paper, Reduced State SISO (RS-SISO) algorithms have been applied for complexity reduction of the A-SISO module. We show that serially concatenated CPM (SCCPM) with AID has turbo-like performance over fading ISI channels and also RS-A-SISO systems have large iteration gains. Various design options for RS-A-SISO algorithms are evaluated. Recently developed density evolution technique is used to analyze RS-A-SISO algorithms. We show that density evolution technique that is usually used for AWGN systems is also a good analysis tool for RS-A-SISO systems over frequency-selective fading channels.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.4
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pp.149-156
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2022
In the current COVID-19 pandemic, fake news and misinformation related to COVID-19 have been causing serious confusion in our society. To accurately detect such fake news, social context-based methods have been widely studied in the literature. They detect fake news based on the social context that indicates how a news article is propagated over social media (e.g., Twitter). Most existing COVID-19 related datasets gathered for fake news detection, however, contain only the news content information, but not its social context information. In this case, the social context-based detection methods cannot be applied, which could be a big obstacle in the fake news detection research. To address this issue, in this work, we collect from Twitter the social context information based on CoAID, which is a COVID-19 news content dataset built for fake news detection, thereby building CoAID+ that includes both the news content information and its social context information. The CoAID+ dataset can be utilized in a variety of methods for social context-based fake news detection, thus would help revitalize the fake news detection research area. Finally, through a comprehensive analysis of the CoAID+ dataset in various perspectives, we present some interesting features capable of differentiating real and fake news.
Objective: This experiment was conducted to determine the differences in the apparent ileal (AID) and total tract digestibility (ATTD) of nutrients and indispensable amino acids (IAA) in high-fiber diets with wheat middlings, rice bran or alfalfa meal fed to Duroc${\times}$(Landrace${\times}$Yorkshire) (DLY) and Duroc${\times}$ (Berkshire${\times}$Jiaxing) (DBJ) growing barrows. Methods: Eighteen DLY and 18 DBJ growing barrows were randomly allotted to a $2{\times}3$ factorial arrangement involving 2 crossbreeds and 3 high-fiber diets. The experiment lasted 15 d with 10 d for diets adaptation, 3 d for feces collection and 2 d for digesta collection. Three diets were based on corn and soybean meal with 25% wheat middlings, rice bran and alfalfa meal respectively. Results: DBJ had a greater (p<0.05) AID of isoleucine, leucine, lysine, phenylalanine and valine and a lower (p<0.05) AID of methionine than DLY. The hindgut disappearance of acid detergent fiber for DBJ was greater (p<0.05) than DLY. The ATTD of gross energy, dry matter, organic matter, neutral detergent fiber and acid detergent fiber in wheat middlings diet were greater (p<0.05) than in rice bran and alfalfa meal diets. The hindgut disappearance of neutral detergent fiber and acid detergent fiber in wheat middlings diet or rice bran diet were the highest or lowest (p<0.05), and those of alfalfa meal diet were the middle. Barrows fed rice bran diet had a greater (p<0.05) hindgut disappearance of gross energy, dry matter and organic matter and lower hindgut disappearance of neutral detergent fiber and acid detergent fiber than barrows fed alfalfa meal diet Conclusion: DBJ growing barrows showed a significant higher digestibility of fiber in the hindgut and most IAA in the small intestine compared with DLY barrows. The digestibilities of chemical constituents and IAA were affected by the diets formulated with different fiber sources.
A plasmid pSDK-l containing the Escherichia coli phosphofructokinase-l gene (pfkA) was constructed, and transferred into extremely acidophilic Acidithiobacillus thiooxidans Tt-7 by conjugation with the aid of plasmid RP4 at a frequency of $10^{-5}$ per recipient. This plasmid was stable in A. thiooxidans. The pfkA gene from E. coli could be expressed in this obligately autotrophic bacterium, but the enzyme activity (21.6 U/g protein) was lower than that in E. coli (K12: 85.9 Dig protein; DF1010 carrying plasmid pSDK-l: 96.6 U/g protein). In the presence of glucose, the Tt-7 transconjugants consumed glucose, leading to a better growth yield.
As for the current state of college taekwondo athletes' sport injury, times of occurrence and major causes showed differences in weight class and career, while situations of occurrence had differences in grade, weight class, and career. As for the measures to improve their coping ability, first aid showed differences in grade, while prevention of injury had differences in grade and career. Treatment methods turned out to have no differences. For college taekwondo athletes, sport injury occurred during exercise, mostly when they fell. In addition, lack of skill was the greatest major cause of sport injury. As for the sport injury coping ability, ice massage was used as first aid and self-massage was performed. For prevention of injury, sufficient fatigue recovery was considered to be the priority of prevention of injury.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.5B
no.4
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pp.350-357
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2005
This paper presents a mechanical sensorless vector-controlled system with parameter identification by the aid of image processor. Based on the flux observer and the model reference adaptive system method, the proposed sensorless system includes rotor speed estimation and stator resistance identification using flux errors. Since the mathematical model of this system is constructed in a synchronously rotating reference frame, a linear model is easily derived for analyzing the system stability, including motor operating state and parameter variations. Because it is difficult to identify rotor resistance simultaneously while estimating rotor speed, a low-accuracy image processor is used to measure the mechanical axis position for calculating the rotor speed at a steady-state operation. The rotor resistance is identified by the error between the estimated speed using the estimated flux and the calculated speed using the image processor. Finally, the validity of this proposed system has been proven through experimentation.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.74-83
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2011
This paper recognized a need in the architecture, engineering, and construction industry for new programs and methods of producing reliable energy simulations using BIM (Building Information Modeling) technology. Current methods and programs for running energy simulations are not very timely, difficult to understand, and lack high interoperability between the BIM software and energy simulation software. It is necessary to improve on these drawbacks as design decision are often made without the aid of energy modeling leading to the design and construction of non-optimized buildings with respect to energy efficiency. The goal of this research project is to develop a new methodology to produce energy estimates from a BIM model in a more timely fashion and to improve interoperability between the simulation engine and BIM software. In the proposed methodology, the extracted information from a BIM model is compiled into an INP file and run in a popular energy simulation program, DOE-2, on an hourly basis for a desired time period. Case study showed that the application of this methodology could be used to expediently provide energy simulations while at the same time reproducing the BIM in a more readably three dimensional modeling program. With the aid of an easy to run and easily understood energy simulation methodology, designers will be able to make more energy conscious decisions during the design phase and as changes in design requirements arise.
The subject of this work is the complex discrete systems simulation special features with the aid of dynamic graph models. The proposed simulation technique allows to determine the ways for tasks solutions in terms of discrete systems analysis and synthesis of various complication: one-dimensional and multidimensional, steady and unstable, with the pulse elements abnormal operating mode and others. Often complex control systems analysis and synthesis task solutions, via classical approach comes out to be insolvent, because of the computational problems. The application of graph models allows to perform clear and strict characterization and computer procedures automation. The optimal controls synthesis algorithm presented in this paper, transferring the discrete system from target initial state to target final state within the minimum time, allows to consider the zero initial conditions systems, with the initial potential energy, with the control actions limitations and complex pulse elements operating mode.
For the first time ever in its history, the United States has a national version for K-12 mathematics programs, the Com-mon Core State Standards for Mathematics. Since its final version appeared in 2010 in the United States, the Common Core State Standards have started getting much attention from the Korean mathematics and mathematics education communities. Although attempts have been made to translate the original text of the stan-dards, the information such as the paradigm shift that led to the development of the standards, design principles and a comparison with the NCTM Standards would aid understating the standards in the intended way and avoiding unnecessary confusion.
There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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