Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.65-74
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2020
Continuous and accurate instrument of river water usage is needed for sustainable river water management. Although the instrument methods applicable to each point of use of river water are different, more precise direct instrument methods are required at the point of major open channel. Users of river water should select appropriate direct instrument methods to measure usage, but there is a lack of standards and verification research. In this study, the H-Q rating curve method, ultrasonic method, and microwave method were applied directly to the test basin in the upper basin of Mangyeong river, and the accuracy of measurement data was evaluated by comparing absolute error between discharge data calculated by instrument method. When comparing the calculated discharge of point units, the ultrasonic method showed the best results of the actual measurement. Through continuous instrument, the sum of the daily and monthly units was compared, and the ultrasonic and microwave methods were shown to be highly accurate. Based on the results of this study, it is hoped that the appropriate direct measurement method can be selected according to the importance of the river water use facility, considering that the ultrasonic method and the microwave method are relatively costly compared to the water level-flow relationship method.
The fuel-cut coast-down driving mode is activated when the acceleration pedal is released with transmission gear engaged, and it's a default function for electronic-controlled engine of vehicles. The fuel economy becomes better because fuel injection stops during fuel-cut driving mode. A fuel-cut detection method is suggested in the study and it's based on the speed, acceleration and road gradient data from GPS sensor. It detects fuel-cut driving mode by comparing calculated acceleration and realtime acceleration value. The one is estimated with driving resistance in the condition of fuel-cut driving and the other is from GPS sensor. The detection accuracy is about 80% when the method is verified with road driving data. The result is estimated with 9,600 data set of vehicle speed, acceleration, fuel consumption and road gradient from test driving on the road of 12km during 16 minutes, and the road slope is rather high. It's easy to detect fuel-cut without injector signal obtained by connecting wire. The detection error is from the fact that the variation range of speed, acceleration and road gradient data, used for road resistance force, is larger than the value of fuel consumption data.
This study investigated the acoustic characteristics of sustained vowel /a/ and sentence utterance produced by patients with muscle tension dysphonia (MTD) using cepstrum-based acoustic variables. 36 women diagnosed with MTD and the same number of women with normal voice participated in the study and the data were recorded and measured by ADSVTM. The results demonstrated that cepstral peak prominence (CPP) and CPP_F0 among all of the variables were statistically significantly lower than those of control group. When it comes to the GRBAS scale, overall severity (G) was most prominent, and roughness (R), breathiness (B), and strain (S) indices followed in order in the voice quality of MTD patients. As these characteristics increased, a statistically significant negative correlation was observed in CPP. We tried to classify MTD and control group using CPP and CPP_F0 variables. As a result of statistic modeling with a Random Forest machine learning algorithm, much higher classification accuracy (100% in training data and 83.3% in test data) was found in the sentence reading task, with CPP being proved to be playing a more crucial role in both vowel and sentence reading tasks.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.141-148
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2021
In some intersections or busy traffic roads, there are more pedestrians in a specific period of time, and there are many traffic accidents caused by road congestion. Especially at the intersection where there are schools nearby, it is particularly important to protect the traffic safety of students in busy hours. In the past, when designing traffic lights, the safety of pedestrians was seldom taken into account, and the identification of motor vehicles and traffic optimization were mostly studied. How to keep the road smooth as far as possible under the premise of ensuring the safety of pedestrians, especially students, will be the key research direction of this paper. This paper will focus on person, motorcycle, bicycle, car and bus recognition research. Through investigation and comparison, this paper proposes to use YOLO v4 network to identify the location and quantity of objects. YOLO v4 has the characteristics of strong ability of small target recognition, high precision and fast processing speed, and sets the data acquisition object to train and test the image set. Using the statistics of the accuracy rate, error rate and omission rate of the target in the video, the network trained in this paper can accurately and effectively identify persons, motorcycles, bicycles, cars and buses in the moving images.
Objective : The purpose of this study was to identify and compare the sex differences in episodic memory and spatial cognition in healthy young adults. Methods : Forty-eight undergraduates (male=24, female=24) were assessed for sex differences using the visual stimuli episodic memory task and the virtual reality-based spatial cognition task. The accuracy rates (%) for the What, Where, and When conditions of the episodic memory task and the average distance error (cm) for 10 trials of the spatial cognition task were analyzed. Results : There were no significant sex differences between the three conditions. The male participants showed a significantly higher performance on the spatial cognition task than the female participants Conclusion : The results of this study indicated that the sex differences in episodic memory could be altered by the test methods. Although episodic memory and spatial cognition mainly depend on the hippocampus, the sex-related differences between the two functions were inconsistent, suggesting that these two functions are independent.
Fishery resources have been widely consumed as protein- and vitamin-rich food sources in the Korean diet. However, information regarding their vitamin levels is extremely limited. In this study, trienzyme-Lactobacillus casei method was validated and used to determine the folate contents in fishery foods. The trienzyme-L. casei method for folate analysis showed excellent accuracy (85.2 to 95.3% recovery) and precision (repeatability 1.4% RSD and reproducibility 2.4% RSD). Folate contents of 20 fish foods (4 fish, 3 crustaceans, 3 sea algae, 3 cephalopods, 4 shellfish, and 3 others) ranged from 1.75 to 97.98 ㎍/100 g. Furthermore, we found that the folate content in seaweed fusiforme was the highest, followed by gulfweed (69.73 ㎍/100 g). Folate analysis using the trienzyme-L. casei method was determined excellent based on the z-score of -0.3 in the Food Analysis Performance Assessment Scheme test. Analytical and method validation data generated in this study could be used to update the national food composition table on vitamin B9 in Korean fishery resources.
Numerical simulations by three-dimensional Particle Flow Code($PFC^{3D}$, Itasca) considering distinct element method (DEM) were carried out for prediction of triaxial compression test with sand material. The effect of scale conditions for numerical model and distinct material on final prediction results was analyzed by numerical models under various scale conditions, and following observations were made from the numerical experiments. It is very useful to model the initial material condition without any porosity conversion from 2-D to 3-D DEM. Numerical experiments have shown that in all cases considered, 3D distinct element modeling could provide good agreement on stress-strain behavior, volume change and strength properties with laboratory testing results. It was important thing to assess reasonable scale ratio of numerical model and distinct elements for saving calculation time and securing calculation efficiency under condition with accuracy and appropriateness as numerical laboratory. As results of DEM simulations under various scale conditions, most of results show that shear strength properties as cohesion and internal friction angle are similar in condition of $D_{mod}/D_{gmax}$ < 10. It shows that 3-D distinct element method could be used as efficient tool to assess strength properties by numerical laboratory technique.
The quality standards of solid refuse fuel (SRF) define the values for 12 physico-chemical properties, including moisture, lower heating value, and metal compounds, according to Article 20 of the Enforcement Rules of the Act on Resource Saving and Recycling Promotion. These parameters are evaluated via various SRF Quality Test Methods, but problems related to the heavy metal content have been observed in the microwave acid digestion method. Therefore, these methods and their applicability need improvement. In this study, the appropriate testing conditions were derived by varying the parameters of microwave acid digestion, such as microwave power and pre-treatment time. The pre-treatment of SRF as a function of the microwave power revealed an incomplete decomposition of the sample at 600 W, and the heavy metal content analysis was difficult to perform under 9 mL of nitric acid and 3 mL of hydrochloric acid. The experiments with the reference materials under nitric acid at 600 W lasted 30 minutes, and 1,000 W for 20 or 30 minutes were considered optimal conditions. The results confirmed that a mixture of SRF and an acid would take about 20 minutes to reach $180^{\circ}C$, requiring at least 30 minutes of pre-treatment. The accuracy was within 30% of the standard deviation, with a precision of 70 ~ 130% of the heavy metal recovery rate. By applying these conditions to SRF, the results for each condition were not significantly different and the heavy metal standards for As, Pb, Cd, and Cr were satisfied.
In Korea, bovine tuberculosis (bTB) is a representative zoonotic disease that causes considerable economic loss. In determining the positive bTB, the ELISA method for examining the amount of interferon-gamma (IFN-γ) is included in Korea's diagnostic standard method. Recently, commercially available BIONOTE TB-Feron ELISA Plus (TB-Feron Plus) that detects IFN-γ has been introduced. However, since the scientific basis for the performance is limited, we evaluated performance by comparing it with the results of another IFN-γ ELISA assay kit (BOVIGAM®) certified by Office International des Epizooties. In our research, 42 positive blood samples preliminarily tested with a tuberculin skin test and/or BOVIGAM® and 54 negative blood samples collected from three bTB free farms were subjected to IFN-γ assay using the TB-Feron Plus and the BOVIGAM®, respectively. The result shows that the sensitivity, specificity and accuracy were 81.0% (34/42), 100% (54/54), 91.7% (88/96) in TB-Feron Plus kit and 78.6% (33/42), 100% (54/54), 90.6% (87/96) in BOVIGAM® kit, respectively. Moreover, the overall accordance percentage of the two kits was 99.0% (95/96) and there was almost perfect agreement between two assays (Kappa=0.977, P<0.0001). Furthermore, additional studies confirmed that elevated lymphocyte numbers in blood did not interfere with the results of the TB-Feron Plus kit. And, delayed time from sampling to culture decreased the optical density (OD) value. Therefore, we concluded that the TB-Feron Plus kit was not inferior to BOVIGAM® in performance. High lymphocyte numbers in blood did not impact on TB-Feron Plus results, while delayed time before culture interfered with OD value.
In this study, we predicted the bitcoin prices of Bithum and Coinbase, a leading exchange in Korea and USA, using ARIMA and Recurrent Neural Networks(RNNs). And we used news articles from each country to suggest a separated RNN model. The suggested model identifies the datasets based on the changing trend of prices in the training data, and then applies time series prediction technique(RNNs) to create multiple models. Then we used daily news data to create a term-based dictionary for each trend change point. We explored trend change points in the test data using the daily news keyword data of testset and term-based dictionary, and apply a matching model to produce prediction results. With this approach we obtained higher accuracy than the model which predicted price by applying just time series prediction technique. This study presents that the limitations of the time series prediction techniques could be overcome by exploring trend change points using news data and various time series prediction techniques with text mining techniques could be applied to improve the performance of the model in the further research.
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