Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.3
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pp.297-306
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2018
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide and has a high mortality rate after onset; therefore, the CVD management requires the development of treatment plans and the prediction of prevalence rates. In our study, age, income, education level, marriage status, diabetes, and obesity were identified as risk factors for CVD. Using these 6 factors, we proposed a nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model for CVD. The attributes for each factor were assigned point values between -100 and 100 by Bayes' theorem, and the negative or positive attributes for CVD were represented to the values. Additionally, the prevalence rate can be calculated even in cases with some missing attribute values. A receiver operation characteristic (ROC) curve and calibration plot verified the nomogram. Consequently, when the attribute values for these risk factors are known, the prevalence rate for CVD can be predicted using the proposed nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model.
Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) operates 2 solar radio observing facilities, e-CALLISTO (Earthwide network of Compound Astronomical Low-cost Low-frequency Instrument for Transportable Observatory) station and Korean Solar Radio Burst Locator (KSRBL). Although e-CALLISTO tracking system improvement.is underway, at least 6 new events were observed in this year. Software development for KSRBL is in progress. The antenna calibration software was updated and flux calibration software was developed. Also the automatic daily overview spectrum monitoring system is now operational. We found solutions to several problems including spurious data and FPGA board communication. However, a few minor unsolved hardware problems still persist. Meanwhile, at least 6 new events were observed by KSRBL in this year, and a comparative study with HXR is currently underway.
Keo Bae Lim;Seoung Hun Bae;Won Hui Lee;Boeun Kim;Yeongju Yu;Jin Kim
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.259-267
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2023
At a time when the demand for drones is increasing, a plan to utilize drone images was sought for efficient promotion of cadastral resurvey. To achieve the purpose of this study, the technical and legal status of drone images was reviewed, and through this, the possibility of using it for cadastral resurvey was primarily reviewed. subsequently, an experiment was conducted targeting the project district to examine whether drone images were applied to boundary extraction, which is the primary process of cadastral resurvey. As a result of the experiment, it was found that boundary extraction from images is possible. However, in some cases, it is impossible due to field conditions or image quality. Therefore, it is necessary first to apply cases where boundary extraction is possible to cadastral resurvey and seek solutions for some impossible cases. In particular, the image quality problem may have problems with the current technology, but it will also have problems with the existing drone equipment. So, standard for drone calibration should also be established. Finally, the cadastral resurvey surveying procedure using drones was also presented
Carnegie Hubble Program II (hereafter CHP II) is a large Hubble Space Telescope (HST) observing campaign in the cycle 22 composed of a total of 184 orbits (132 primes + 52 parallels), which aims to measure H0 directly with an unprecedented accuracy. Unlike our previous efforts in CHP I which used Cepheids as a yardstick, CHP II takes the Population II (Pop II) distance indicators such as RR Lyraes and tip of the red giant branch stars (TRGBs) to set up a new calibration to Type Ia supernovae (SN Ia) distance. The Pop II distance scales have two immediate advantages over the classical Cepheid method: 1) The period-luminosity relation of the RR Lyrae has a scatter that is a factor of 2 smaller; 2) The RR Lyrae/TRGB distance scale can be applied to both elliptical and spiral galaxies. This will provide a great systematic benefit by ultimately allowing us to double the number of SN Ia distances based on geometry. By taking advantage of this Pop II route, we expect to measure H0 value to 3 % of error which will be the highest accuracy H0 measurement to date using the "Distance Ladder" method. In this talk I will present a brief background/overview on the CHP II, observations/data acquisition status, and ongoing research progress/preliminary results.
The measuring system was developed for automation of hydroponic culture. It runs in Windows 3.1 and 95. Main window contains greenhouse screen and menu bars such as system setting, sensor calibration, greenhouse status, actuator control, file management, view, and help. Users can use pop-up menu, tool bar and status bat as well as menu bar for manipulation. Especially it was designed to retain flexibility for researchers, who changed detecting sensors frequently. Users can change storage intervals of files, of which 3 types were prepared to use in other software like as statistical programs, graphic programs and/or spread sheets. This system was adopted to deep flow culture system and evaluated to be appropriate for any kind of hydroponic systems.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.23-29
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2011
We try to build the base for implementation of smart water treatment plant through identifying status by data acquisition such as temperature, humidity, flow, level, pump status and CCTV by using USN terminal such as Zigbee, Wi-Fi, UHF at the center of the flowmeter calibration center in K-water institute. The data obtained from various sensors is transmitted to data processing device through different types of USN network, the processed data is implemented to monitor by smart phone and we try to perform low cost and high efficient USN-based pilot project by implementing remote monitoring system using network performance analysis and mobile devices.
As research on a controlled environment system based on crop growth environment sensing for sustainable production of horticultural crops and its industrial use has been important, research on how to properly utilize soil moisture sensors for outdoor cultivation is being actively conducted. This experiment was conducted to suggest the proper method of utilizing the TEROS 12, an FDR (frequency domain reflectometry) sensor, which is frequently used in industry and research fields, for each orchard soil in three regions in Korea. We collected soils from each orchard where fruit trees were grown, investigated the soil characteristics and soil water retention curve, and compared TEROS 12 sensor calibration equations to correlate the sensor output to the corresponding soil volumetric water content through linear and cubic regressions for each soil sample. The estimated value from the calibration equation provided by the manufacturer was also compared. The soil collected from all three orchards showed different soil characteristics and volumetric water content values by each soil water retention level across the soil samples. In addition, the cubic calibration equation for TEROS 12 sensor showed the highest coefficient of determination higher than 0.95, and the lowest RMSE for all soil samples. When estimating volumetric water contents from TEROS 12 sensor output using the calibration equation provided by the manufacturer, their calculated volumetric water contents were lower than the actual volumetric water contents, with the difference up to 0.09-0.17 m3·m-3 depending on the soil samples, indicating an appropriate calibration for each soil should be preceded before FDR sensor utilization. Also, there was a difference in the range of soil volumetric water content corresponding to the soil water retention levels across the soil samples, suggesting that the soil water retention information should be required to properly interpret the volumetric water content value of the soil. Moreover, soil with a high content of sand had a relatively narrow range of volumetric water contents for irrigation, thus reducing the accuracy of an FDR sensor measurement. In conclusion, analyzing soil water retention characteristics of the target soil and the soil-specific calibration would be necessary to properly quantify the soil water status and determine their adequate irrigation point using an FDR sensor.
As a result of the medium coupling, propagation characteristics of ultrasonic waves guided by a multi-phase medium can be different from those in a homogeneous system. This phenomenon becomes prominent for a medium consisting of phases with considerably distinct material and physical properties (e.g., submerged structures or human bones covered with soft tissues). In this study, the coupling effect arising from both fluid and soft tissues on wave propagation in engineering structures and human bone phantoms, respectively, was explored and calibrated quantitatively, with a purpose of enhancing the precision of ultrasonic-wave-based non-destructive evaluation (NDE) and clinical quantitative ultrasound (QUS). Calibration results were used to rectify conventional NDE during evaluation of corrosion in a submerged aluminium plate, and QUS during prediction of simulated healing status of a mimicked bone fracture. The results demonstrated that with the coupling effect being appropriately taken into account, the precision of NDE and QUS could be improved.
COMS SOC is supposed to operate IDACS as a backup of MSC. For the backup operation, there is a route between SOC and MSC for exchanging current version such as radiometric calibration for IMPS, dissemination schedule, encryption key and conversion table for LHGS. DATS C&M S/W is basically designed to control and monitor DATS equipment. However, its capability is extended to monitor the working status of IMPS, LHGS and even MSC IDACS. In addition, DATS C&M SIW can display discrepancy between MSC and SOC when applied version is different each other. This paper presents detailed description on the development of DATS C&M S/W.
Focusing on the drastic increase of smart devices, machine generated data expansion is a general phenomenon in network services and IoT (Internet of Things). Especially, built-in multi sensors in a smart device are used for collection of user status and moving data. Combining the internal sensor data and environmental information, we can determine landmarks that decide a pedestrian's locations. We use an ANOVA method to analyze data acquired from multi sensors and propose a landmark classification algorithm. We expect that the proposed algorithm can achieve higher accuracy of indoor-outdoor positioning system for pedestrians.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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