Kang Jin-Kee;Son Youngtae;Yoon Yeo-Hwan;Byun Sangchul
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.22-32
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2002
This paper describes about non-burial AVI (Automatic Vehicle Identification) system using general vehicle as probe car for obtaining more accurate traffic information while conserving road pavement surface. Existing spot traffic detectors have their own limits of not obtaining right information owing to its mathematical method. Burial AVI systems have some defects, causing traffic jam, needing much maintenance cost because of frequent cutting of loop and piezo-electric sensors. Especially, they have hard time to make right detection, when it comes to jamming time. Therefore, in this paper, we propose non-burial AVI system with laser trigger unit. Proposed non-burial AVI system is developed to obtain regional traffic information from normal Passing vehicle by automatic license number recognition technology. We have adapted it to national highway section between Suwon city and Pyong$\~$Taek city(9.5km) and get affirmative results. Vehicle detection rate of laser trigger unit is more than 95$\%$, vehicle recognition rate is 87.8$\%$ and vehicle matching rate is about 14.3$\%$. So we regard these as satisfying results to use the system for traffic information service. We evaluate proposed AVI system by regulation of some institutions which are using similar AVI system and the proposed system satisfies all conditions. For future study, we have plan of detailed research about proper lane number from all of the target lanes, optimal section length, information service period, and data fusion method for existing spot detector.
The Journal of Korean Medicine Ophthalmology and Otolaryngology and Dermatology
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v.27
no.4
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pp.110-120
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2014
Objectives : We performed a clinical study to investigate autonomic conditions in persistent allergic rhinitis depending on various pattern identifications and the availability of heart rate variability (HRV) as a pattern identification diagnostic tool. Methods : 32 patients with persistent allergic rhinitis were asked to interview with doctor of Korean Medicine and perform the four pattern questionnaires (Cold-Heat Pattern, Phlegm Pattern, Yin Deficiency pattern, bloodstasis pattern). Then, they were examined their autonomic conditions with heart rate variability test. Results : Patients were classified as three pattern groups (Lung-stomach heat, Lung qi deficiency cold, Lung-spleen qi deficiency) by doctor. In the Lung qi deficiency cold group, Total power of the HRV (TP) and the power of the low frequency component (LF) significantly higher than in the Lung-stomach heat or Lung-spleen qi deficiency group (P < 0.05). Also, Patients were classified as 8 pattern groups (Cold/Heat, Phlegm/Non-phlegm, Yin deficiency/Non-yin deficiency, Bloodstasis/Non-bloodstasis) by four pattern questionnaires. Only in the Yin deficiency group, the power of the low frequency component (LF) significantly lower than in the Non-yin deficiency group (P < 0.05). There were not any significant differences in the rest groups. Conclusions : The result may provide that HRV doesn't reflect well the differences in the various pattern groups, and the HRV's availability is low. Continuous studies are needed to develop the objective and standardized pattern identification diagnostic tool for allergic rhinitis.
Speech is much influenced by the existence of outliers which are introduced by such an unexpected happenings as additive background noise, change of speaker's utterance pattern and voice detection errors. These kinds of outliers may result in severe degradation of speaker recognition performance. In this paper, we proposed the GMM based on robust principal component analysis (RPCA-GMM) using M-estimation to solve the problems of both ouliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification. Firstly, a new feature vector with reduced dimension is obtained by robust PCA obtained from M-estimation. The robust PCA transforms the original dimensional feature vector onto the reduced dimensional linear subspace that is spanned by the leading eigenvectors of the covariance matrix of feature vector. Secondly, the GMM with diagonal covariance matrix is obtained from these transformed feature vectors. We peformed speaker identification experiments to show the effectiveness of the proposed method. We compared the proposed method (RPCA-GMM) with transformed feature vectors to the PCA and the conventional GMM with diagonal matrix. Whenever the portion of outliers increases by every 2%, the proposed method maintains almost same speaker identification rate with 0.03% of little degradation, while the conventional GMM and the PCA shows much degradation of that by 0.65% and 0.55%, respectively This means that our method is more robust to the existence of outlier.
In this paper the new neural network and sliding mode suspension controller is proposed. That neural network is error self-recurrent neural network. For fast on-line learning, this paper use recursive least squares method. A new neural networks converges considerably faster than the backpropagation algorithm and has advantages of being less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension systems is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural network.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.25
no.1
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pp.139-145
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2001
The objective of experimental study is to apply simultaneous measurement by PIV(Particle Image Velocimetry) to high_speed flow characteristics within ginseng cleaner model. Three different kinds of flow rate(15. 20, 27l/min) are selected as experimental condition. Optimized cross correlation identification to obtain velocity distribution, time-mean velocity distribution, velocity, profile, kinetic energy and turbulence intensity are represented quantitatively for the deeped understanding of the flow characteristics in a ginseng cleaner model.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2000.05a
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pp.140-145
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2000
The objective of experimental study is to apply simultaneous measurement by PIV(Particle Image Velocimetry) to high_speed flow characteristics within ginseng cleaner model. Three different kinds of flow rate(15.20 27ℓ/min) are selected as experimental condition. Optimized cross correlation identification to obtain velocity vectors is implemented by direct calculation of correlation coefficients. The instantaneous velocity distribution time0mean velocity distribution and velocity profile are represented quantitatively for the deeper understanding of the flow characteristics in a ginseng cleaner model.
In this paper, a new nonlinear feedback linearization control scheme for induction motors is developed. The control scheme employs a fuzzy nonlinear identification scheme based on fuzzy basis function expansion to adoptively compensate the parameter variations, i.e. rotor resistance, mutual and self inductance etc. An important feature of the proposed control scheme is to incorporate the sliding mode controller into the scheme to speed up convergence rate. Simulation tests show the robust behavior of the proposed controller in the presence of the parameter uncertainties of the machine.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.1058-1062
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1997
Development of laser induced chemical etching technologt with KrF laser are carried out in this study for micromachining of silicon wafer. The paper is devoted to experimental identification of excimer laser induced mechanism of silicon under chlorine pressures(0.02~500torr). Experimental results on pulsed KrF excimer laser etching of silicon in chorine atmosphere are presented. Etching rate dependency on laser fluence and chlorine pressure are discussed on the basis of experimental analysis, it is concluded that accurate digital micro machining process of silicon wafer can achieved by KrF laser induced chemical etching technology.
This paper is about the study on the verification method for railway system SIL which is frequency of hazard, composing Risk, one of the measurement standards for railway system safety. Frequency of hazard can be identified by using FMECA, or HAZOP, and the assessment of identified dangerous failure rate should be done by systematic methods such as FTA. Therefore, this paper provides the hazard identification level for SIL verification and the requirements necessary to verify the integrity of analysis activity.
Acute renal failure is the generic term for an abrupt and sustained decrease in renal function resulting in retention of nitrogenous and non nitrogenous waste product. This may results in life threatening consequences including volume overload, hyperkalemia, and metabolic acidosis. Acute renal failure is both common and carries high mortality rate, but as it is often preventable, identification of patients at risk and and appropriate management are crucial. This review summarized the most recent information on definition, epidemiology, clinical causes and management of acute renal failure in pediatric patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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