Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.8
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pp.18-24
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2017
The process of transmitting messages through a medium with a limited bandwidth or channel dispersion inevitably involves signal distortion and noise influxes, resulting in the degradation of transmission quality due to the inter-symbol interference and additional noise, which increases the error rate of the received symbols. The main role of the equalizer is to remove the channel distortion and noise from the received signal to recover the transmitted messages. A number of studies on the equalizer composed of a combination of linear filter and error control coding have shown that they played a key role in enhancing the transmission efficiency, which is essential for digital communication. This paper proposes a new algorithm to correct the residual symbol errors in the message signal. In general, equalizer performance improvement algorithms were developed to improve the initial convergence speed or steady-state error. In this paper, however, the equalizer input signal was reconstructed using the equalizer decision symbols and the channel estimates to directly correct the decision errors by analyzing the statistical characteristics of the difference signal between the actual received signal and the reconstructed signal.
The present study was conducted to develop the automatic analytical method for determining moisture, nicotine, reducing sugar and total nitrogen contents and color(L, a, b) value in domestic tobacco leaves using near infrared(NIR) spectroscopy. The results of multiple linear regression analysis between chemical and NIR data showed that NIR spectro-scopy can determine those quality components of tobacco samples in 30 seconds, non-destructively. The results using developed calibrations are summarized as follows; The standard error of prediction(SEP) for moisture, nicotine. total nitrogen, reducing sugar contents and color(L, a, b) value in domestic tobacco leaves was 0.28%, 0.25%, 0.07%, 0.75%, 1.25, 0.44 and 1.07, respectively. In addition, The possibility of developing the cheaper filter type NIR instrument, for quality evaluation in the procurement from leaf tobacco cultivators and process control was investigated.
The purposes of this study were to analyze the muscle activities and the characteristics of muscle recruiting patterns of upper trunk for Ssirum dutguri technique using three top-ranked elite Ssirum players. The EMG technique was used to record muscle activities of both right and left sides of latissimus dorsi, biceps brachii, and erector spinae. Six surface electrodes were placed on the surface of the selected muscles and one ground electrode was also attached on the back of neck(C7). One video camera was also used to record the Ssirum motion to define 4 events and 3 phases for further analysis. The raw EMG data were filtered with band pass filter (50-400 Hz) to remove artifacts and then low pass filtered (4 Hz) to find the linear envelope which resemble muscle tension curve. This filtered EMG data were normalized to MVIC for the purpose of comparion between the subjects. The results were indicated that each subject with different physical characteristics showed very different muscle activity patterns. Although Ssirum dutguri is considered as foot technique the player grasped opponent's satba(belt) with both hands when they play. Because of this reason, activities of upper trunk muscles were relatively high. However, direct comparison between upper and lower body muscles was not possible due to the lack of the data in present study. Interestingly, all threes subjects showed that erector spinae muscle activity was comparatively higher than those of latissimus dorsi and biceps brachii. This implies to reinforce back muscle as a routine of training to improve performance or to prevent back injury.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.15
no.2
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pp.80-86
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1995
High salinity common in reclaimed soil can reduce germination of crop seeds and aftermath its establishment and production. The experiment was done to measure germination and radicle elongation of berseem, subterranean, white clover and Italian ryegrass as Control under different temperature and NaCl concentrations. Onehundred seeds of berseem (Trifolium ulexandrinum cv. Bigbee). suberranean (T. suhterruneum, cv. Nungarin), white clover (T. repens, cv. Regal) and Italian ryegrass (Lolium mulriflorum, cv. Terafloum) were placed in petri dishes with a sheet of filter paper replaced every two days, and then exposed to 0, 12.5, 25. 50, 100 and 200mh4 of sodium chloride in darkened growth chambers controlled with 10, 15 and $20^{\circ}C$. Percent germination and radicle elongation were measured. Beneem clover showed greatest daily percent germination among the cloven. That of subterranean clover, moreover, was higher than that of white clover till 4 days after imbibition but the reverse result was true thereafter. Although germination of Italian ryegrass was delayed with decreased at 200mM of NaCl of $20^{\circ}C$. at 200mM of under$15^{\circ}C$ , and at higher than lOOmh4 of all level of temperature, respectively. Berseem clover had greatest radicle length under the same concentration of NaCl regardless of temperature treatment while radicle elongation of subterranean and white clover was repressed over 50-100mM of NaC1. The slope of linear regression equation between concentration of NaCl and percent germination declined under all temperature treatment in order of berseem, subterranean and white clover whereas the reverse result was showed in radicle length.
Due to the difficulty in measuring very low out-of-band cutoff depths of solar blind UV filters, we propose a cutoff depth adjustable measurement system (CDAM) to test deep cutoff filters with a large dynamic range. The CDAM utilizing the substitution method is elaborately composed of several parts, including narrow-band LED light sources, standard reflective neutral attenuators with known attenuation coefficients, and a photomultiplier (PMT). This paper also presents an attenuator combination method ensuring that the PMT works within its linear response range. In addition, numerical simulation testifies to the method, and experiment shows that the CDAM system can achieve an extension of dynamic range from 0-6 OD to 0-10 OD, which is sufficient for the measurement of out-of-band cutoff depths of solar blind UV filters. Above all, the CDAM system, being easily implemented, of wide dynamic range, and highly precise, could be widely used in the measurement of filter cutoff depth.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.1
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pp.19-26
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2019
In this paper, the classification performance of learning algorithms is compared for TAB digit recognition. The TAB digits that are segmented from TAB musical notes contain TAB lines and musical symbols. The labeling method and non-linear filter are designed and applied to extract fret digits only. The shift operation of the 4 directions is applied to generate more data. The selected models are Bayesian classifier, support vector machine, prototype based learning, multi-layer perceptron, and convolutional neural network. The result shows that the mean accuracy of the Bayesian classifier is about 85.0% while that of the others reaches more than 99.0%. In addition, the convolutional neural network outperforms the others in terms of generalization and the step of the data preprocessing.
In this study, a $480m^3/day$ pilot device was constructed through laboratory experiments based on the Ministry of Environment manual. The purpose of this study was to analyze the characteristics of CSO treatment and backwashing characteristics by applying the pilot device to the field. The purpose of this study was to acquire the basic data necessary for the design and operation management of the real scale filtration type non-point pollution control system. The filtration was conducted while maintaining the linear velocity of 20m/hour. The CSO treatment efficiencies of the pilot devices were 0.4-76.1%(mean 49.0 %), SS 51.4-91.6%(mean 77.8%), COD 22.2-59.4% (mean 38.3%) and TP 14.5-52.6%(mean 38.1%),respectively. The correlation coefficient between SS and the turbidity of influent water was 0.90, higher than that of CSO. To operate the treatment system effectively, the turbidity can be easily measured in real time as the monitoring item is the most appropriate because SS is the main target substance of the non-point source. As a result of analyzing the adsorbent treatment characteristics of PP filter material applied to this pilot device, the average particle diameter range of influent was $4.6-40.1{\mu}m$(mean $21.2{\mu}m$) and the treated water was $0.9-24.5{\mu}m$(mean $6.4{\mu}m$), respectively. Particles of approximately 10m or less are leached out, and so it is necessary to compensate for the raw water containing micro particulate matter.
The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.1
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pp.183-190
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2021
This study is a study on the implementation and operation of smart air cleaning system to improve indoor air quality. Recently, the problem of indoor air quality is getting serious due to various environmental factors. In this study, to improve the problems of indoor air quality, we implement an air cleaning system using IoT sensor. In particular, we proposed a system that can measure air pollution in real time and change different air flow paths according to pollution level. Through this, we examined efficient air quality improvement, extension of filter life, and system energy reduction. In addition, the main functions of the indoor air quality improvement system were constructed and prototypes were manufactured to confirm the operability. Finally, the utility of fine dust resolution through the implementation of the indoor air quality improvement system was examined.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.1
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pp.1-7
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2022
It has been found through physiological experiments that the visual neurons constituting the human visual cortex do not respond to all visual stimuli, but to a visual stimuli with specific conditions. In order to interpret such physiological experiments, a model that can simulate the firing characteristics of neurons including a linear filter with random gain was proposed. It has been proven through experiments that subspaces are formed. To verify the validity of the implemented model, the distribution of values for two pixels randomly extracted from four different visual stimulus data was observed. The difference between the two distributions was confirmed by extracting the central coordinate value, that is, the coordinate value with the most values, from the distribution of the total stimulus data and the spike ignition stimulus data. In the case of the entire set, it was verified through experiments that the stimulus data generating spikes is a subset or subspace of the entire stimulus data. This study can be used as a basic study related to the mechanism of spikes in response to visual stimuli.
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