The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.12
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pp.29-38
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2019
A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.
Temperature is the most influential environment parameter which affects the quality change of agricultural products in cold storage. Therefore, it is essential to keep the uniform temperature distribution in the storage room. This study was performed to analyze the air movement and temperature distribution in the forced recirculating cold storage facility and to simulate optimum storage method of green groceries using 3-D CFD(three dimensional computational fluid dynamics) computer simulation which applied the standard $textsc{k}$-$\varepsilon$ turbulence model and FVM(finite volume method). The simulation was validated by the experimental results for onion storage and the simulation model was used to simulate the temperature and velocity distribution in the storage room with reference to the change of storage method such as location of storage, no stores, bulk storage, and pallet storage. In case of no stores, internal airflow was circulated without stagnation and consequently air movement and temperature distribution were uniform. In case of bulk storage, air movement was stagnated so much and temperature distribution of onion was not uniform. Furthermore, the inner temperature of onion roses more than the initial temperature of storage. In case of pallet storage, air movement and temperature distribution of onion were so uniform that the danger of quality change was decreased.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.25
no.12
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pp.1802-1812
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2001
The purpose of this study is to analyze numerically the movement of particles included in turbulent fluid flow characteristics of metallic surfaces. To describe fluid flew, the incompressible Navier-Stokes equation discretized by the finite volume method were solved on the non-orthogonal coordinates with non-staggered variable arrangement, and the k-$\xi$ turbulence model was adapted. After fluid flow was calculated, particle movement was predicted from the Lagrangian approaches. Non-essential complexities were avoided by assuming that the particles had spherical shapes and the Stoke's drag formula only consisted of external farces acting upon them. In order to validate the numerical calculations, the results were compared with the experimental data reported in literature and agreed well with them. The drag force coefficient equation showed better agreement with the experimental data in the prediction of particle movement than the correction factor equation. Impact velocity and impact angle increased as inlet turbulence intensity decreased, relative jet height was lower. or the Reynolds number was larger.
The purpose of this study was to estimate primary diagnosis, prediction of prognosis and recognition fo treatment progress for treatment of TMD patients through measuring the various ranges of mandibular movement in normal and TMDs patients using Mandibular Kinesiograph K-6 Diagnostic system. In normal groups, 20 adults were selected, who have normal or class I molar relationship, and have no symptoms on TMJ and masticatory muscles, and have restorations less than 3 surfaces on each tooth, and have no other prosthetic restoration. In Patients group, we selected 31 outpatients who were confirmed to TMDs with clinical examination and radiographic findings. The obtained results were as follows : 1. In maximal opening, patient group was showed the limitation of vertical movement range (P<0.01) and lager lateral deviation than in normal group (P<0.05). And actual dimensional displacement of opening was calculated larger in normal group (P<0.05). 2. In protrusive movement, patients group was showed the limitation of anteroposterior movement range (P<0.001) and larger deviation than in normal group (P<0.01). And actual 3 dimensional displacement of protrusion was calculated larger in normal group (P<0.001). 3. In lateral maximum excursion, compared with normal group patient group was no significant differences to affected side, but was showed the limitation of lateral movement to unaffected side (P<0.001). 4. There was no significant difference in movement velocity of opening and closing in both groups. 5. Mandibular movement from physiologic rest position to centric occlusion was moved more anteroposteriorly in patient group. 6. Mandibular movement from centric relation to centric occlusion was no significant difference in both groups.
In this paper, we introduce a novel mobility model for mobile sinks in which the sinks move towards randomly distributed destinations, where each destination is associated with a mission. The novel mobility model is termed the random mobility with destinations. There have been many studies on mobile sinks; however, they merely support two extreme cases of sink mobility. The first case features the most common and general mobility, with the sinks moving randomly, unpredictably, and inartificially. The other case takes into account mobility only along predefined or determined paths such that the sinks can gather data from sensor nodes with minimum overhead. Unfortunately, these studies for the common mobility and predefined path mobility might not suit for supporting the random mobility with destinations. In order to support random mobility with destination, we propose a new protocol, in which the source nodes send their data to the next movement path of a mobile sink. To implement the proposed protocol, we first present a mechanism for predicting the next movement path of a mobile sink based on its previous movement path. With the information about predicted movement path included in a query packet, we further present a mechanism that source nodes send energy-efficiently their data along the next movement path before arriving of the mobile sink. Last, we present mechanisms for compensating the difference between the predicted movement path and the real movement path and for relaying the delayed data after arriving of the mobile sink on the next movement path, respectively. Simulation results show that the proposed protocol achieves better performance than the existing protocols.
Findi, Ahmed H.M.;Marhaban, Mohammad H.;Kamil, Raja;Hassan, Mohd Khair
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.2
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pp.890-903
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2017
The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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v.15
no.3
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pp.137-146
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2007
CFD simulation is a very useful tool to predict the concentration of contaminant generated from the building materials in a single room. However, there is a limitation on analyzing air movement and contaminant concentration in a multi-room when the door of each room is closed. In this study, network based simulation was coupled with contaminant simulation for the multi-room condition, using an network simulation tool 'ESP-r'. The coupled simulation was first validated with experimental measurements which performed to define the characteristics of the analyzed space prior to the simulation, and indoor air flow and contaminant concentration between rooms were then analyzed when the door of each room was open and closed in the case of natural and forced ventilation.
Recently, EEG gains much interests due to its applicability for people to communicate directly with computers without detouring motor output. This study was designed to address this issue if EEG can be successfully used to predict limb movement. It was found that ordinary people appeared to show significant difference in brainwaves between right hand (foot) and left hand (foot) movement. Lateral asymmetry was also found to interact significantly with EEG. Further research is urged with refined method to provide more useful insights into EEG-based BCI.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.1014-1020
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2011
This presents a motion and force estimation system of human fingers by using an Electromyography (EMG) sensor module and a data glove system to be proposed in this paper. Both EMG sensor module and data glove system are developed in such a way to minimize the number of hardware filters in acquiring the signals as well as to reduce their sizes for the wearable. Since the onset of EMG precedes the onset of actual finger movement by dozens to hundreds milliseconds, we show that it is possible to predict the pattern of finger movement before actual movement by using the suggested system. Also, we are to suggest how to estimate the grasping force of hand based on the relationship between RMS taken EMG signal and the applied load. Finally we show the effectiveness of the suggested estimation system through several experiments.
Due to a recent increase in maritime activities in South Korea, the frequency of maritime distress is escalating and poses a significant threat to lives and property. The aim of this study was to validate a drift trajectory prediction technique to help mitigate the damages caused by maritime distress incidents. In this study, OpenDrift was verified using satellite drifter data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency. OpenDrift is a Monte-Carlo-based Lagrangian trajectory modeling framework that allows for considering leeway, an important factor in predicting the movement of floating marine objects. The simulation results showed no significant differences in the performance of drift trajectory prediction when considering leeway using four evaluation methods (normalized cumulative Lagrangian separation, root mean squared error, mean absolute error, and Euclidean distance). However, leeway improved the performance in an analysis of location prediction conformance for maritime search and rescue operations. Therefore, the findings of this study suggest that it is important to consider leeway in drift trajectory prediction for effective maritime search and rescue operations. The results could help with future research on drift trajectory prediction of various floating objects, including marine debris, satellite drifters, and sea ice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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