Mehul S. Vesvikar;Thaar M. Aljuwaya;Mahmoud M. Taha;Muthanna H. Al-Dahhan
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.11
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pp.4213-4227
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2023
Computer Automated Radioactive Particle Tracking (CARPT) technique has been successfully utilized to measure the velocity profiles and mixing parameters in different multiphase flow systems where a single radioactive tracer is used to track the tagged phase. However, many industrial processes use a wide range of particles with different physical properties where solid particles could vary in size, shape and density. For application in such systems, the capability of current single tracer CARPT can be advanced to track more than one particle simultaneously. Tracking multiple particles will thus enable to track the motion of particles of different size shape and density, determine segregation of particles and probing particle interactions. In this work, a newly developed Multiple Radioactive Particle Tracking technique (M-RPT) used to track two different radioactive tracers is demonstrated. The M-RPT electronics was developed that can differentiate between gamma counts obtained from the different radioactive tracers on the basis of their gamma energy peak. The M-RPT technique was validated by tracking two stationary and moving particles (Sc-46 and Co-60) simultaneously. Finally, M-RPT was successfully implemented to track two phases, solid and liquid, simultaneously in three phase slurry bubble column reactors.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.1
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pp.23-28
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2013
The process of a feature matching for two different spatial data sets is similar to the process of classification as a binary class such as matching or non-matching. In this paper, we calculated a threshold by applying an equal error rate (EER) which is widely used in biometrics that classification is a main topic into spatial data sets. In a process of discriminating what's a matching or what's not, a precision and a recall is changed and a trade-off appears between these indexes because the number of matching pairs is changed when a threshold is changed progressively. This trade-off point is EER, that is, threshold. To the result of applying this method into training data, a threshold is estimated at 0.802 of a value of shape similarity. By applying the estimated threshold into test data, F-measure that is a evaluation index of matching method is highly value, 0.940. Therefore we confirmed that an accurate threshold is calculated by EER without person intervention and this is appropriate to matching different spatial data sets.
Objective: The aim of this trial was to compare the alignment efficiency and intermaxillary arch dimension changes of nickel-titanium (NiTi) or copper-nickel-titanium (CuNiTi) round archwires with increasing diameters applied sequentially to the mandibular arch. Methods: The initial alignment phase of fixed orthodontic treatment with NiTi or CuNiTi round archwires was studied in a randomly allocated sample of 66 patients. The NiTi group comprised 26 women, 10 men, and the CuNiTi ($27^{\circ}C$) group comprised 20 women, 10 men. The eligibility criteria were as follows: anterior mandibular crowding of minimum 6 mm according to Little's Irregularity Index (LII), treatment requiring no extraction of premolars, 12 to 18 years of age, permanent dentition, skeletal and dental Class I malocclusion. The main outcome measure was the alignment of the mandibular anterior dentition; the secondary outcome measure was the change in mandibular dental arch dimensions during 12 weeks. Simple randomization (allocation ratio 1:1) was used in this single-blind study. LII and mandibular arch dimensions were measured on three-dimensional digital dental models at 2-week intervals. Results: No statistically significant difference was observed between NiTi and CuNiTi according to LII (p > 0.05). Intercanine and intermolar arch perimeters increased in the CuNiTi group (p < 0.001). Inter-first premolar width showed a statistically significant interaction in week ${\times}$ diameter ${\times}$ application (p < 0.05). Conclusions: The effects of NiTi and CuNiTi round archwires were similar in terms of their alignment efficiency. However, the intercanine and intermolar arch perimeters, and the inter-first premolar width changes differed between groups.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.335-343
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2019
Healthy living is an essential element of human happiness. Quality eating provides the basis for life, and the health of livestock, which provides meat and dairy products, has a direct impact on human health. In the case of calves, diarrhea is the cause of all diseases.In this paper, we use a sensor to measure calf 's biometric data to diagnose calf diarrhea. The collected biometric data is subjected to a preprocessing process for use as meaningful information. We measure calf birth history and calf biometrics. The ontology is constructed by inputting environmental information of housing and biochemistry, immunity, and measurement information of human body for disease management. We will build a knowledge base for predicting calf diarrhea by predicting calf diarrhea through logical reasoning. Predict diarrhea with the knowledge base on the name of the disease, cause, timing and symptoms of livestock diseases. These knowledge bases can be expressed as domain ontologies for parent ontology and prediction, and as a result, treatment and prevention methods can be suggested.
In this paper, we measured the user's EEG signal and classified the EEG signal using the Support Vector Machine algorithm and measured the accuracy of the signal. An experiment was conducted to measure the user's EEG signals by separating men and women, and a single channel EEG device was used for EEG signal measurements. The results of measuring users' EEG signals using EEG devices were analyzed using R. In addition, data in the study was predicted using a 80:20 ratio between training data and test data by applying a combination of specific vectors with the highest classifying performance of the SVM, and thus the predicted accuracy of 93.2% of the recognition rate. This paper suggested that the user's EEG signal could be recognized at about 93.2 percent, and that it can be performed only by simple linear classification of the SVM algorithm, which can be used variously for biometrics using EEG signals.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.2
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pp.383-395
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2017
Brainwave-based user authentication technology has advantages such as changeability, shoulder-surfing resistance, and etc. comparing with conventional biometric authentications, fingerprint recognition for instance which are widely used for smart phone and finance user authentication. Despite these advantages, brainwave-based authentication technology has not been used in practice because of the price for EEG (electroencephalography) collecting devices and inconvenience to use those devices. However, according to the development of simple and convenient EEG collecting devices which are portable and communicative by the recent advances in hardware technology, relevant researches have been actively performed. However, according to the experiment based on EEG samples collected by using a single-channel EEG measurement device which is the most simplified one, the authentication accuracy decreases as the number of channels to measure and collect EEG decreases. Therefore, in this paper, we analyze technical problems that need to be solved for practical use of brainwave-based use authentication and propose an incremental elimination method of collected EEG samples for each user to consist a set of EEG samples which are effective to authentication users.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.97-107
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2009
In image-based gait recognition systems, physical factors, such as the camera angle and the lens distortion, and environmental factors such as illumination determines the performance of recognition. In this paper we present a robust gait recognition method by compensating various types of image distortions. The proposed method is compared with existing gait recognition algorithm with consideration of both physical and environmental distortion factors in the input image. More specifically, we first present an efficient compensation algorithm of image distortion by using the projective transform, and test the feasibility of the proposed algorithm by comparing the recognition performances with and without the compensation process. Proposed method gives universal gait data which is invariant to both distance and environment. Gained data improved gait recognition rate about 41.5% in indoor image and about 55.5% in outdoor image. Proposed method can be used effectively in database(DB) construction, searching and tracking of specific objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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