This paper is concerned with the disturbances in a transversely isotropic new modified couple stress homogeneous thermoelastic rotating medium under the combined influence of Hall currents, magnetic fields, and mechanical sources represented by inclined loads. The application of Laplace and Fourier transform techniques are used for the derivation of analytical expressions for various physical quantities. As an application,the bounding surface is subjected to uniformly and linearly distributed force (mechanical force). Present model contains length scale parameters that can capture the size effects. Numerical inversion techniques has been used to provide insights into the system's behavior in the physical domain. The graphical representation of numerical simulated results has been presented to emphasize the impact of rotation and inclined line loads on the system, enhancing our understanding of the studied phenomena. Further research can extend this study to investigate additional complexities and real-world applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.1122-1140
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2024
The importance of indoor positioning has grown in numerous application areas such as emergency response, logistics, and industrial automation. In ships, indoor positioning is also needed to provide services to passengers on board. Due to the complex structure and dynamic nature of ship environments, conventional positioning techniques have limitations in providing accurate positions. Compared to other indoor positioning technologies, Bluetooth 5.1-based indoor positioning technology is highly suitable for ship environments. Bluetooth 5.1 attains centimeter-level positioning accuracy by collecting In-phase and Quadrature (IQ) samples from wireless signals. However, distorted IQ samples can lead to significant errors in the final estimated position. Therefore, we propose an indoor positioning method for ships that utilizes a Deep Neural Network (DNN) combined with IQ fingerprint maps to overcome the challenges associated with accurate location detection within the ship. The results indicate that the accuracy of our proposed method can reach up to 97.76%.
To address the issue of class imbalance in network traffic data, which affects the network intrusion detection performance, a combined framework using transformers is proposed. First, Tomek Links, SMOTE, and WGAN are used to preprocess the data to solve the class-imbalance problem. Second, the transformer is used to encode traffic data to extract the correlation between network traffic. Finally, a hybrid deep learning network model combining a bidirectional gated current unit and deep neural network is proposed, which is used to extract long-dependence features. A DNN is used to extract deep level features, and softmax is used to complete classification. Experiments were conducted on the NSLKDD, UNSWNB15, and CICIDS2017 datasets, and the detection accuracy rates of the proposed model were 99.72%, 84.86%, and 99.89% on three datasets, respectively. Compared with other relatively new deep-learning network models, it effectively improved the intrusion detection performance, thereby improving the communication security of network data.
본 논문에서는 지능적으로 폴링과 랜덤접속모드를 사용하는 RFID 충돌방지 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하고자 하는 충돌방지 알고리즘은 태그의 교체율이 크지 않을 경우, 먼저 이전 인식과정에서 성공적으로 식별한 태그들에 대한 고유정보를 기억한 뒤 다음 인식 세션에서 그 고유 정보를 활용하여 출석을 부르는 것처럼 경쟁 없이 태그들을 호출하여 빠르게 식별한다. 이전 세션(session)에 비하여 많은 수의 태그가 교체되었으면 인식률이 저하될 수 있다. 이 경우에는 랜덤 접속모드로 전환하여 나머지 태그들을 읽어 낸다. 본 논문에서 제안하는 것처럼 인식이력을 활용한 모드와 랜덤 접속 모드를 적절히 조합하여 운용하면 태그 인식 시간을 단축할 수 있으며, 특히, 주기적으로 개체의 존재 유무를 확인하는 응용의 경우에 우수한 성능 향상을 얻을 수 있다.
It is difficult to calculate the output force of a single-layer piezoelectric actuator under voltage excitation. In this paper, the piezoelectric actuator is organically combined with the mass-spring-damping system, and the deformation of the piezoelectric actuator under voltage excitation is transformed into the displacement of the mass-spring-damping system. Then, according to the differential equation of the system, the formulae of the mechanical output of the piezoelectric actuator under sinusoidal alternating current and DC step excitation are obtained by using the Laplace change and the inverse change, respectively. Finally, the proposed equations are verified by using ceramic piezoelectric actuators and PVDF actuators, respectively. The results are compared with the existing ones, which shows that the proposed method is feasible, easy, and practical.
Tissue-specific adult stem cells are pivotal in maintaining tissue homeostasis, especially in the rapidly renewing intestinal epithelium. At the heart of this process are leucine-rich repeat-containing G protein-coupled receptor 5-expressing crypt base columnar cells (CBCs) that differentiate into various intestinal epithelial cells. However, while these CBCs are vital for tissue turnover, they are vulnerable to cytotoxic agents. Recent advances indicate that alternative stem cell sources drive the epithelial regeneration post-injury. Techniques like lineage tracing and single-cell RNA sequencing, combined with in vitro organoid systems, highlight the remarkable cellular adaptability of the intestinal epithelium during repair. These regenerative responses are mediated by the reactivation of conserved stem cells, predominantly quiescent stem cells and revival stem cells. With focus on these cells, this review unpacks underlying mechanisms governing intestinal regeneration and explores their potential clinical applications.
Jo Vianto;Hyung-Jeong Yang;Seung-won Kim;Ji-eun Shin;Soo-Hyung Kim
Annual Conference of KIPS
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2024.10a
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pp.711-714
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2024
Facial emotion recognition (FER) is becoming crucial in fields like human-computer interaction and surveillance. Traditional FER systems rely on two-stage models with face alignment preprocessing, which increases complexity and inference time. In this research, we propose a single-stage approach using YOLOv6 combined with weighted class loss to address these inefficiencies. Our method improves computational efficiency while enhancing the detection of minority classes in imbalanced emotion datasets. The experiments demonstrate that although the weighted loss function helps with class detection, it slightly reduces overall accuracy. Nevertheless, the model shows promise for real-time FER applications, balancing accuracy and speed. This work not only introduces a more efficient approach but also highlights the potential of single-stage models in advancing emotion recognition tasks.
Anjitha Divakaran;Hyung-Jeong Yang;Seung-won Kim;Ji-eun Shin;Soo-Hyung Kim
Annual Conference of KIPS
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2024.10a
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pp.511-514
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2024
Empathy plays a crucial role in effective mental health support, particularly on text-based platforms where individuals seek understanding and compassion. Building on previous work that predicted empathy in separate models, we propose a multi-task learning approach that jointly models three empathy communication mechanisms: emotional reactions, interpretations, and explorations. By integrating RoBERTa with GRU layers, our model improves the accuracy and efficiency of empathy detection. Additionally, we address class imbalance by incorporating focal loss, which helps the model focus on underrepresented strong empathy signals. Our experiments show that the multi-task model, combined with focal loss, significantly improves performance across all empathy dimensions, making it a promising tool for enhancing real-time empathy feedback in online mental health support systems.
Chowdhury, Mostafa Zaman;Rahman, Md. Tashikur;Jang, Yeong Min
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1817-1836
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2020
Network convergence is considered as one of the key solutions to the problem of achieving future high-capacity and reliable communications. This approach overcomes the limitations of separate wireless technologies. Efficient interface selection is one of the most important issues in convergence networks. This paper solves the problem faced by users of selecting the most appropriate interface in the heterogeneous radio-access network (RAN) environment. Our proposed scheme combines a hierarchical evaluation of networks and game theory to solve the network-selection problem. Instead, of considering a fixed weight system while ranking the networks, the proposed scheme considers the service requirements, as well as static and dynamic network attributes. The best network is selected for a particular service request. To establish a hierarchy among the network-evaluation criteria for service requests, an analytical hierarchy process (AHP) is used. To determine the optimum network selection, the network hierarchy is combined with game theory. AHP attains the network hierarchy. The weights of different access networks for a service are calculated. It is performed by combining AHP scores considering user's experienced static network attributes and dynamic radio parameters. This paper provides a strategic game. In this game, the network scores of service requests for various RANs and the user's willingness to pay for these services are used to model a network-versus-user game. The Nash equilibria signify those access networks that are chosen by individual user and result maximum payoff. The examples for the interface selection illustrate the effectiveness of the proposed scheme.
Background: Our study was to determine the effect on shoulder isokinetic muscle strength and muscle endurance in isolated full-thickness supraspinatus tendon tear and combined other rotator cuff tear. Methods: Total of 81 male patients (mean age $57.8{\pm}7.4$ years) who were diagnosed as a full-thickness supraspinatus tendon tear were included. They were classified into isolated or combined tear. The isokinetic muscle strength and muscle endurance were measured using the Biodex multi-joint system $PRO^{(R)}$ (Biodex Medical Systems, Shirley, NY, USA) in following movements: shoulder abduction, adduction, flexion, extension, external rotation, and internal rotation. Then, the difference in muscle function according to the type of tears were assessed. Fifty-seven patients had isolated supraspinatus tendon (mean age $56.9{\pm}7.3$ years). They were classified into either anteroposterior tear or modified mediolateral tear. The size were measured using T2-weighted magnetic resonance imaging scans in sagittal plane. Results: Between subjects categorized into the type of tear, we found significant inter-categorical differences in isokinetic muscle strength during abduction, adduction, flexion, extension, and internal rotation, and in muscle endurance during flexion, extension, and internal rotation. Anteroposterior diameter tear, we did not show significant differences in either isokinetic muscle strength or muscle endurance during any movements. However, with modified mediolateral diameter, we found significant differences with isokinetic muscle strength during adduction, and in muscle endurance the external rotation and internal rotation. Conclusions: We found that a supraspinatus tendon tear associated with more numbers of rotator cuff tears has lower isokinetic muscle strength and muscle endurance than a tear found alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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