Dong Jun Kim;YU Jin Choi;Kyung Min Park;Sang Jun Park;Jae-Moon Lee;Kitae Hwang;Inhwan Jung
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.1-7
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2023
This paper developed a training model to classify normal roads and flooded roads using artificial intelligence technology. We expanded the diversity of learning data using various data augmentation techniques and implemented a model that shows good performance in various environments. Transfer learning was performed using the CNN-based Resnet152v2 model as a pre-learning model. During the model learning process, the performance of the final model was improved through various parameter tuning and optimization processes. Learning was implemented in Python using Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU, and the test results showed that flooding situations were detected with very high accuracy in the test dataset.
Dongwoo Lee;Kyungwoo Hong;Chulsoo Lim;Hyochoong Bang;Dongju Lim;Daesung Park;Kihoon Song
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.4
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pp.495-506
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2024
In this study, we propose the terrain following algorithm using model predictive control and nonlinear disturbance observer-based backstepping sliding mode controller for an aircraft system. Terrain following is important for military missions because it helps the aircraft avoid detection by the enemy radar. The model predictive control is used to replace the generating trajectory and guidance with the flight path angle constraint. In addition, the aircraft is affected to the parameter uncertainty and unknown disturbance such as wind near the mountainous terrain. Therefore, we suggest the nonlinear disturbance-based backstepping sliding mode control method for the aircraft that has highly nonlinearity to enhance flight path angle tracking performance. Through the numerical simulation, the proposed method showed the better tracking performance than the traditional backstepping method. Furthermore, the proposed method presented the terrain following maneuver maintaining the desired altitude.
Recently, artificial intelligence (AI) technology has shown potential clinical utility in a wide range of MRI fields. In particular, AI models for improving the efficiency of the image acquisition process and the quality of reconstructed images are being actively developed by the MR research community. AI is expected to further reduce acquisition times in various MRI protocols used in clinical practice when compared to current parallel imaging techniques. Additionally, AI can help with tasks such as planning, parameter optimization, artifact reduction, and quality assessment. Furthermore, AI is being actively applied to automate MR image analysis such as image registration, segmentation, and object detection. For this reason, it is important to consider the effects of protocols or devices in MR image analysis. In this review article, we briefly introduced issues related to AI application of MR image acquisition and reconstruction.
S.P. Akshara;M. Abdul Akbar;T.M. Madhavan Pillai;Renil Sabhadiya;Rakesh Pasunuti
Structural Monitoring and Maintenance
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v.11
no.2
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pp.101-126
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2024
To avoid irregularities in buildings, design codes worldwide have introduced detailed guidelines for their check and rectification. However, the criteria used to define and identify each of the plan and vertical irregularities are specific and may vary between codes of different countries, thus making their implementation difficult. This short communication paper proposes a novel approach for quantifying different types of structural irregularities using a common parameter named as unified identification factor, which is exclusively defined for the columns based on their axial loads and tributary areas. The calculation of the identification factor is demonstrated through the analysis of rectangular and circular reinforced concrete models using ETABS v18.0.2, which are further modified to generate plan irregular (torsional irregularity, cut-out in floor slab and non-parallel lateral force system) and vertical irregular (mass irregularity, vertical geometric irregularity and floating columns) models. The identification factor is calculated for all the columns of a building and the range within which the value lies is identified. The results indicate that the range will be very wide for an irregular building when compared to that with a regular configuration, thus implying a strong correlation of the identification factor with the structural irregularity. Further, the identification factor is compared for different columns within a floor and between floors for each building model. The findings suggest that the value will be abnormally high or low for a column in the vicinity of an irregularity. The proposed factor could thus be used in the preliminary structural design phase, so as to eliminate the complications that might arise due to the geometry of the structure when subjected to lateral loads. The unified approach could also be incorporated in future revisions of codes, as a replacement for the numerous criteria currently used for classifying different types of irregularities.
Inductively Coupled Plasma Dynamic Reaction Cell Quadrupole Mass Spectrometry (ICP-DRC-QMS) was characterized for the detection of the six naturally occurring calcium isotopes. The effect of the operating conditions of the DRC system was studied to get the best signal-to-noise ratio. This experiment shows that the potentially interfering ions such as $Ar^+$, ${CO_2}^+$, ${NO_2}^+$, $CNO^+$ at the calcium masses m/z 40, 42, 43, 44 and 48 were removed by flowing $NH_3$ gas at the rate of 0.7 mL/min $NH_3$ as reactive cell gas in the DRC with a RPq value (rejection parameter) of 0.6. The limits of detection for $^{40}Ca$, $^{42}Ca$, $^{43}Ca$, $^{44}Ca$, and $^{48}Ca$ were 1, 29, 169, 34, and 15 pg/mL, respectively. This method was applied to the determination of calcium in synthetic food digest samples (CCQM-P13) provided by LGC for international comparison. The isotope dilution method was used for the determination of calcium in the samples. The uncertainty evaluation was performed according to the ISO/GUM and EURACHEM guidelines. The determined mean concentration and its expanded uncertainty of calcium was ($66.4{\pm}1.2$) mg/kg. In order to assess our method, two reference samples, Riverine Water reference sample (NRCC SLRS-3) and Trace Elements in Water reference sample (NIST SRM 1643d), were analyzed.
With increasing interest, there have been studies on LiDAR(Light Detection And Ranging)-based DEM(Digital Elevation Model) to acquire three dimensional topographic information. For producing LiDAR DEM with better accuracy, Filtering process is crucial, where only surface reflected LiDAR points are left to construct DEM while non-surface reflected LiDAR points need to be removed from the raw LiDAR data. In particular, the changes of input values for filtering algorithm-constructing parameters are supposed to produce different products. Therefore, this study is aimed to contribute to better understanding the effects of the changes of the levels of GroundFilter Algrothm's Mean parameter(GFmn) embedded in FUSION software on the accuracy of the LiDAR DEM products, using LiDAR data collected for Hwacheon, Yangju, Gyeongsan and Jangheung watershed experimental area. The effect of GFmn level changes on the products' accuracy is estimated by measuring and comparing the residuals between the elevations at the same locations of a field and different GFmn level-produced LiDAR DEM sample points. In order to test whether there are any differences among the five GFmn levels; 1, 3, 5, 7 and 9, One-way ANOVA is conducted. In result of One-way ANOVA test, it is found that the change in GFmn level significantly affects the accuracy (F-value: 4.915, p<0.01). After finding significance of the GFmn level effect, Tukey HSD test is also conducted as a Post hoc test for grouping levels by the significant differences. In result, GFmn levels are divided into two subsets ('7, 5, 9, 3' vs. '1'). From the observation of the residuals of each individual level, it is possible to say that LiDAR DEM is generated most accurately when GFmn is given as 7. Through this study, the most desirable parameter value can be suggested to produce filtered LiDAR DEM data which can provide the most accurate elevation information.
As epidemiological parameters of human paragonimiasis, the positive rates of intradermal test and the sputum/stool ekaminations have long been employed in population surveys. However, both the specificity of the intradermal test and the sensitivity of sputumjstool examination have been gradually declined as the endemicity was lowered; thus the gap between above two parameters widened. In such context, the development of a new epidemiologic parameter or tool which makes it possible to accurately discriminate the active paragonimiasis cases was necessary. In the present study, the detection rate of Paragonimus-speclac IgG antibody by micro-ELISA was evaluated as an indicator of epidemiologic status of human paragonimiasis in a population. A total of 4, 285 students and inhabitants living in Bukpyeong Myeon and Bukil Myeon, Haenam Gun, Jeonlanam Do was surveyed in October, 1983 by intradermal test first. Out of them, 244 cases (5.7%) were found positively reacted to VBS antigen of F. westermani. Out of 168 positive reactors, 7 cases (4.2%) were egg positive either by two times of sputum examination or by one stool examination. That indicated that only 0. 16% of total surveyed were confirmed as active paragonimiasis by egg detection. When sera collected from 239 positive reactors of Intradermal test were tested by micro-ELISA for their specific IgG antibody, 40 cases(16.7%) were found to be positive. All of 7 egg positive cases were again positive for specific IgG antibody. Among remaining 232 intradermal test positive cases, 33 cases were positive for IgG antibody. In contrast to those, none of 42 positive reactors to intradermal test for Cloncrchis and of 128 intradermal test negative cases showed positive for Paragcnimus-specIfic IgG antibody. The rate of specific IgG antibody as detected by micro-ELISA appeared to be increased with the wheal size of the intradermal test. When the wheal sixte was over 13mm in diameter, about 50% of them were positive for specific IgG antibody. Thirty-one specific antibody positive cases were clinically evaluated by laboratory examinations (repeated sputum examination, peripheral eosinophil count and chest roentgenogram) and by history taking. Out of them 24 cases were associated with one or more positive laboratory findings: thus considered as active paragonimiasis cases. Out of 7 lab. finding-free cases 3 revealed past history of typical paragonimiasis symptoms, suggesting that they were in chronic or in convalescent stages. The remaining 4 cases were considered as either mild or ectopic infection cases; the possibility of cross-reaction with other helminthiases could not be ruled out. From the above results, it was inferred that the detection of Paragonimus-specIfic IgG antibody by micro-ELISA was very much helpful in detecting the active cases as well as in proper evaluation of the endemicity of human paragonimiasis in a population. The convenience of mass haildling of sera in micro-ELISA was considered another superiority as an epidemiologic tool.
A simultaneous determination method was developed for nine preservatives (benzoic acid, sorbic acid, dehydroacetic acid, methyl-, ethyl-, isopropyl-, propyl-, isobutyl- and butyl-parabens) in sausage by liquid chromatography with electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC/ESI-MS/MS). Each parameter was established by multiple reaction monitoring in negative mode. Separation was achieved on a phenyl-hexyl ($2.5{\mu}m$, $2.1{\times}150mm$, Waters) with A-20 mM ammonium acetate containing 0.1% acetic acid in water, B-Acetonitrile as mobile phase with gradient mode at a flow rate of 0.3 mL/min. The developed method was validated for specificity, linearity, accuracy and precision in sausages samples. Linearity was over 0.998 with calibration curve of the mixed standards. The mean recoveries from sausages fortified at the level of 2.0~10.0 mg/L were in range of 98.60~109.16% with RSDs lower than 8.93%. The limits of detection (LOD) and the limits of quantification (LOQ) were in the range between 0.0003~0.085 mg/L and 0.01~0.257 mg/L, respectively. Intra-day precision and inter-day precision were 0.45~6.16% and 2.81~13.33%, respectively. Using presently developed determination method, 33 field sausage samples from Gwangju city in Korea were screened over nine preservatives. As a result, no preservatives were detected in all samples.
Kwon, Ja Young;Lee, Yu Bin;Cho, Ju Hyun;Lee, Yoo Jin;Choi, Young Deuk;Nam, Ki Chang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.328-334
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2012
Continuous fetal heart beat monitoring has assisted clinicians in assuring fetal well-being during antepartum and intrapartum. Fetal heart rate (FHR) is an important parameter of fetal health during pregnancy. The Doppler ultrasound is one of very useful methods that can non-invasively measure FHR. Although it has been commonly used in clinic, inaccurate heart rate reading has not been completely resolved.. The objective of this study is to improve detection algorithm of FHR from Doppler ultrasound signal with simple method. We modified autocorrelation function to enhance signal periodicity and adopted adaptive window size and shifted for data segment to be analysed. The proposed method was applied to real measured data, and it was verified that beat-to-beat FHR estimation result was comparable with the reference fetal ECG data. This simple and effective method is expected to be implemented in the embedded system.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.31
no.12
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pp.1653-1661
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2007
The research aimed to establish the standard extraction procedure for examining brazilin, the major chromophoric substance of Sappanwood, using GC-MS with the ultimate goal of identifying the sappanwood dye in severely faded archaeological textiles. The amount of brazilin represented by the GC abundance was the largest when acetone was used as the extraction medium, followed by methanol. Shaking plate operated at room temperature was more effective than the waterbath shaker which was operated at $30^{\circ}C$. In both cases, the extraction method which incorporated one hour pre-soaking before the 12 hours of actual extraction resulted in a larger amount of brazilin detection than the extraction procedure without the one hour pre-soaking. In case of water extraction, pH 5 resulted in the most effective pH level for the extraction of brazilin, The best GC-MS parameter for detecting brazilin was to set the column temperature initially at $50^{\circ}C$. gradually increase to $210^{\circ}C$ at a $23^{\circ}C/min$ rate, finally increase to $305^{\circ}C$ at $30^{\circ}C/min$ rate, and hold for 14 minutes, and the MSD scan range at $75{\sim}400m/z$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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