Kim, Dong-Eun;Lee, Tae-Ju;Park, Seung-Min;Ko, Kwang-Eun;Sim, Kwee-Bo
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.2
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pp.172-177
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2013
With Brain Computer Interface (BCI) system, a person with disabled limb could use this direct brain signal like electroencephalography (EEG) to control a device such as the artifact arm. The precise force control for the artifact arm is necessary for this artificial limb system. To understand the relationship between control EEG signal and the gripping force of hands, We proposed a study by measuring EEG changes of three grades (25%, 50%, 75%) of hand grip MVC (Maximal Voluntary Contract). The acquired EEG signal was filtered to obtain power of three wave bands (alpha, beta, gamma) by using fast fourier transformation (FFT) and computed power spectrum. Then the power spectrum of three bands (alpha, beta and gamma) of three classes (MVC 25%, 50%, 75%) was classified by using PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminant Analysis). The result showed that the power spectrum of EEG is increased at MVC 75% more than MVC 25%, and the correct classification rate was 52.03% for left hand and 77.7% for right hand.
Park, Sang-Won;Lee, Hyun-Ho;Na, Eun-Woo;Lee, Sang-Kwon;Park, Yeong-Jae;Kim, Jong-Woo
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.5
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pp.427-436
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2010
The printer sound has many aspects which define its quality because the printer has lots of components and its operation is very complicated. These sound qualities are related to the international competition in printer markets. Recordings inside anechoic chamber were analyzed and a large number of sounds were stimulated using digital signal processing technique. First subjective tests of the printer sound were conducted using semantic different method. By applying factor analysis to the subjective response, two important factors of sound quality were extracted. Second subjective tests were conducted to evaluate the quietness and the impulsiveness of the printer sounds. On the other hand, sound metrics are calculated applying psychoacoustic theories. In this paper, the nonlinear relation between subjective evaluation and sound metrics was identified using artificial neural network and the printer sound quality index was developed. Later, subjective sound quality evaluation will be estimated and evaluated using this index.
This paper concentrates on the results of experimental work on tensile strength of self-compacting concrete (SCC) caused by flexure, which is called rupture modulus. The work focused on concrete mixes having water/binder ratios of 0.35 and 0.45, which contained constant total binder contents of 500 $kg/m^3$ and 400 $kg/m^3$, respectively. The concrete mixes had four different dosages of a superplasticizer based on polycarboxylic with and without silica fume. The percentage of silica fume that replaced cement in this research was 10%. Based upon the experimental results, the existing equations for anticipating the rupture modulus of SCC according to its compressive strength were not exact enough. Therefore, it is decided to use artificial neural networks (ANN) for anticipating the rupture modulus of SCC from its compressive strength and workability. The conclusion was that the multi layer perceptron (MLP) networks could predict the tensile strength in all conditions, but radial basis (RB) networks were not exact enough in some circumstances. On the other hand, RB networks were more users friendly and they converged to the final networks quicker.
In this paper, we propose an interface for interactive sound experience in the virtual concert hall. The proposed interface consists of two systems, called 'virtual acoustic position' and 'virtual active listening'. To provide these systems, we applied an artificial reverberation algorithm, multi-channel source separation and head-related transfer function. The proposed interface was implemented by using Unity. The interface provides the virtual concert hall to user through Oculus Rift, one of the virtual reality headsets. Moreover, we used Leap Motion as a control device to allow a user experience the system with free-hand. And user can experience the sound of the system through headphones.
The purpose of this research is to reveal the antimicrobial activity of pet-dog clothes by investigating the bacteria resistance of 4 kinds of pet-dog clothes materials. 1. Investigation Results of Pet-Dog Clothes 64.7% of 150 survey participants, revealed they had pet-dog clothes. Hand laundering was 67.0%, while the laundering of both human and animal clothes was 9.2%. The greatest washing frequency was once every 2 weeks. So, the subjects didn't seem to think high of hygienic matters. Even though no if any relations were reported by 34.7% of the subjects, there were some experiences like sneezing or coughing (41.3%), slight itching (20.7%), and acute skin allergies. There were such hugging methods as heart to heart to the center (22.7%), face to face and around the mouth (16.7%), and below the heart with the dog's face outward (15.3%). Thus, hugging the dog near the pet-lover's face seems to be the cause of respiratory diseases including sneezes and coughs. 2. Results of the Anti-Bacteria Experiment of Pet-Dog Clothes Materials According to the analysis of the germs collected and cultured in this study to reveal the properness of pet-dog clothes materials, they were bacteria or bacilli in shapes. Spore growth was active in the order of such experimental materials as artificial leather > cotton > cotton/ nylon > polyester (finest thread). In terms of germ groups, the order was polyester(finest thread) > cotton > cotton/ nylon > artificial leather.
In mid-August 2002, under clear summer pressure patterns, we carried out an intensive meteorological observation to examine the warming effects due to artificial constructions in a large housing complex. We set an automatic weather system(AWS) at two places in a bare soil surface within a limited development district and an asphalt surface within a large apartment residence area, respectively. As a result of observation, it became clear that the difference of the surface air(ground) temperature between the bare soil surface and its peripheral asphalt area reached about 4$^{\circ}C$(13$^{\circ}C$) at the maximum from diurnal variation of surface temperatures on AWS data. Through the heat balance analysis using measurement data, it became clear that the thermal conditions at two places are dependent on the properties of surface material. The latent heat flux over the bare soil surface reached to about 300 W/㎡, which is more than a half of net radiation during the daytime. On the other hand, it was nearly zero over the asphalt surface. Hence, the sensible heat flux over the asphalt surface was far more than that of the bare soil surface. The sensible heat flux over the asphalt surface showed about 20∼30 W/㎡ during the night. It was released from asphalt surface which have far more heat capacity than that of bare soil surface.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.4
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pp.93-112
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2009
Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0.
In this study, we analyze the behavior of concrete which contains zeolite and diatomite. In order to achieve the goal, we utilize expert system methods. The utilized methods are artificial neural network and adaptive network-based fuzzy inference systems. In this respect, we exploit seven different mixes of concrete. The concrete mixes contain zeolite, diatomite, mixture of zeolite and diatomite. All seven concrete mixes are exposed to 28, 56 and 90 days' compressive strength experiments with 63 specimens. The results of the compressive strength experiments are used as input data during the training and testing of expert system methods. In terms of artificial neural network and adaptive network-based fuzzy models, data format comprises seven input parameters, which are; the age of samples (days), amount of Portland cement, zeolite, diatomite, aggregate, water and hyper plasticizer. On the other hand, the output parameter is defined as the compressive strength of concrete. In the models, training and testing results have concluded that both expert system model yield thrilling medium to predict the compressive strength of concrete containing zeolite and diatomite.
The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.
Park, Ju-Hwa;Pyeon, Su-Jeong;Lee, Dong-Hoon;Lee, Sang-Soo
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.228-229
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2018
In the construction industry, we have set goals such as reduction of greenhouse gas emissions and reduction of energy use. In particular, reduction of CO2 emissions in the concrete manufacturing process, reduction of industrial waste and industrial wastes into concrete The zero-emission level of reuse as a resource is under review. On the other hand, the cost of stone is expensive due to small quantity production of domestic stone production in order, it is difficult to carry and construct with heavy material, and it takes long time to construct. In order to solve the shortage of supply and demand of natural stone, various kinds of stone powder, artificial stone made by putting stone texture on the surface of mortar or concrete, fiber reinforced plate, tiles and the like are increasingly used. In this study, the artificial stone using slag and recycled aggregate instead of natural stone was fabricated and the strength characteristics were evaluated for its applicability and feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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