Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.6006-6012
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2012
General solar street light system needs two separate power supply for charging the battery and driving LED Lamp. In this study, one power supply is used for both charging battery and driving LED lamp. In particular, in order to increase the efficiency of the equipment, (maximum power point tracking: MPPT) was applied which is widely adopted in grid-connected solar systems. LED driver embodied using current control routine of charger into Essential constant current system.
In this study, the use of a micro gas turbine system using biogas to supply heating, cooling and electricity loads of a rural building located in rural area around Tehran has been studied. Initially, the amount of energy needed by the farmhouse was calculated and then the number of needed microturbines was determined. Accordingly, the amount of substances entering biogas digester as well as tank volume were determined. The results of this study showed that village house loads including electrical, heating and cooling and hot water loads can be supplied by using a microturbine with a nominal power of 30 kW and $33.5m^3/day$ of biogas. Digester tank and reservoir tank volumes are $67m^3$ and $31.2m^3$, respectively. The cost of electricity produced by this system is 0.446 US$/kWh. For rural area in Iran, this system is not compatible with micro gas turbine and IC engine system use urban natural gas due to low price of natural gas in Iran, but it can be compatible by wind turbine, photovoltaic and hybrid system (wind turbine& photovoltaic) systems.
KIF1B${\beta}$ is a member of the Kinesin superfamily proteins (KIFs), which are microtubule-dependent molecular motors that are involved in various intracellular organellar transport processes. KIF1B${\beta}$ is not restricted to neuronal systems, however, is widely expressed in other tissues, even though the function of KIF1B${\beta}$ is still unclear. To elucidate the KIF1B${\beta}$-binding proteins in non-neuronal cells, we used the yeast two-hybrid system, and found a specific interaction of KIF1B${\beta}$ and the sorting nexin (SNX) 17. The C-terminal region of SNX17 is required for the binding with KIF1B${\beta}$. SNX17 protein bound to the specific region of KIF1Bf3 (813-916. aa), but not to other kinesin family members. In addition, this specific interaction was also observed in the Glutathione S-transferase pull-down assay. An antibody to SNX17 specifically co-immunoprecipitated KIF1B${\beta}$ associated with SNX17 from mouse brain extracts. These results suggest that SNX17 might be involved in the KIF1B${\beta}$-mediated transport as a KIF1B${\beta}$ adaptor protein.
This paper describes an algorithm that can recognize gestures constructing subspace gesture symbols with hybrid feature information. The previous popular methods based on geometric feature and appearance have resulted in ambiguous output in case of recognizing between similar gesture because they use just the Position information of the hands, feet or bodily shape features. However, our proposed method can classify not only recognition of motion but also similar gestures by the partial feature information presenting which parts of body move and the global feature information including 2-dimensional bodily motion. And this method which is a simple and robust recognition algorithm can be applied in various application such surveillance system and intelligent interface systems.
In this paper, we propose a mechanism for both scheduling the hybrid-task set which consists of periodic and aperiodic tasks and recovering tasks with transient faults on the level of the operating system. Existing embedded operating systems would not provide the scheduling of both periodic and aperiodic tasks. Also because of not supporting the recovery of task failures, they can not prevent system failure from transient task faults. Proposed method, on the level of operating system, is able to not only meet the deadlines of all periodic tasks but also complete the execution of aperiodic tasks. In addition, it is able to prevent the system failure from transient task faults by recovering the task faults.
In this paper, we propose a simple online multiple object (human) tracking method, LKDeep (Lucas-Kanade feature and Detection based Simple Online Multiple Object Tracker), which can run in fast online enough on CPU core only with acceptable tracking performance for embedded surveillance purpose. The proposed LKDeep is a pragmatic hybrid approach which tracks multiple objects (humans) mainly based on LK features but is compensated by detection on periodic times or on necessity times. Compared to other state-of-the-art multiple object tracking methods based on 'Tracking-By-Detection (TBD)' approach, the proposed LKDeep is faster since it does not have to detect object on every frame and it utilizes simple association rule, but it shows a good object tracking performance. Through experiments in comparison with other multiple object tracking (MOT) methods using the public DPM detector among online state-of-the-art MOT methods reported in MOT challenge [1], it is shown that the proposed simple online MOT method, LKDeep runs faster but with good tracking performance for surveillance purpose. It is further observed through single object tracking (SOT) visual tracker benchmark experiment [2] that LKDeep with an optimized deep learning detector can run in online fast with comparable tracking performance to other state-of-the-art SOT methods.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.8
no.6
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pp.589-601
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2016
The hybrid grid was adopted and numerical prediction analysis of propeller unsteady bearing force considering free surface was performed for mode and full-scale KCS hull-propeller-rudder system by employing RANS method and VOF model. In order to obtain the propeller velocity under self-propulsion point, firstly, the numerical simulation for self-propulsion test of full-scale ship is carried out. The results show that the scale effect of velocity at self-propulsion point and wake fraction is obvious. Then, the transient two-phase flow calculations are performed for model and full-scale KCS hull-propeller-rudder systems. According to the monitoring data, it is found that the propeller unsteady bearing force is fluctuating periodically over time and full-scale propeller's time-average value is smaller than model-scale's. The frequency spectrum curves are also provided after fast Fourier transform. By analyzing the frequency spectrum data, it is easy to summarize that each component of the propeller bearing force have the same fluctuation frequency and the peak in BFP is maximum. What's more, each component of full-scale bearing force's fluctuation value is bigger than model-scale's except the bending moment coefficient about the Y-axis.
The present work pays emphasis on investigating the effect of different types of debonding on the bending behaviour of active sandwich beam, consisting of both extension and shear actuators. An active sandwich beam finite element is formulated by using Timoshenko's beam theory, characterized by first order shear deformation for the core and Euler-Bernoulli's beam theory for the top and bottom faces. The problem of debondings of extension actuator and face are dealt with by employing four-region model for inner debonding and three-region model for the edge debonding respectively. Displacement based continuity conditions are enforced at the interfaces of different regions using penalty method. Firstly, piezoelectric actuation of healthy sandwich beam is assessed through deflection analysis. Then the effect of actuators' debondings with different boundary conditions on bending behavior is computationally evaluated and experimentally clamped-free case is validated. The results generated will be useful to address the damage tolerant design procedures for smart sandwich beam structures with structural control and health monitoring applications.
This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.
This article want to discuss on comparative research between CHIPS and Fedwire as the cross-border payment systems which America have and use at present. CHIPS is a New York-based automated private-sector clearing facility for large-dollar transfers. It is a central switch communication and settlement system whose 53 participating banks exchange same-day payment messages over dedicated communication lines linking each one to the CHIPS central computer. On January 22, 2001, CHIPS introduced immediate finality for payment released from the CHIPS queue. Unlike the Fedwire system, The CHIPS system is not a real-time gross settlement system. Instead, CHIPS is hybrid system that uses a computer program to select payment order in a queue for release to the receiving bank. CHIPS are governed by CHIPS Rules and Administrative Procedures. Fedwire system is a nationwide electronic fund-transfer system facilitating same-day transfers throughout the United States. It is a gross settlement system providing immediate credit to the receiving bank's master account. Communicating between a Federal Reserve Bank and Fedwire users can be either on-line or off-line. Fedwire transfers are governed by Subpart B of Regulation J, issued by the Federal Reserve Board, which incorporates U.C.C. Article 4A but preempts or supersedes any of its inconsistent provisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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