The objective of this study is to extract information from electroencephalogram(EEG) signals with which we can discriminate mental states. Seven university students were participated in this study. Ten stimuli based on IAPS (International Affective Picture Systems) Were presented at random according to the experimental schedule. 8-channel ($O_1$, $O_2$, $F_3$, $F_4$, $F_7$, $F_8$, $FP_1$, and $FP_2$)EEG signals were recorded at a sampling rate of 204.8 Hz for visual stimuli and analyzed. After random ten sequential stimuli presentation, the subject subjectively assessed the stimulus by scaling from -5 to 5. If the stimulus was the best and the worst, it was scored 5 and -5, respectively. Only maximum and minimum scored-EEG signals within each subject were selected on the basis of subjectively assessment for analysis. EEG signals were transformed into feature objects based on scalar autoregressive model coefficients. They were classified with Discriminant Analysis for each channel. The features produced results with the best classification accuracy of 85.7 % in $O_1$ and $O_2$ for visual stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantify and classify emotions evoked by visual stimulus using autoregressive models.
Objectives : The purpose of this study was to analyse case reports performed through a dental hygiene process and provide basic data on clinical education of dental hygiene. Methods : 154 case reports which collected for six years were analysed. This study applied dental hygiene process model in dental hygiene diagnosis. Dental hygiene diagnosis was more cleared by dental a hygiene process model. Data analysis was performed by the Frequency statistics using SPSS 12.0 for Windows. Results : 1. The clients are mainly comprised 20's university student(91.9%). 2. In assessment phase, clients finished 100% test of subjective data. 3. When applied a dental hygiene process model in dental hygiene diagnosis, students have identified 23 type of dental hygiene problem and analysed dental hygiene problem frequently used as bleeding of gingiva, calculus and deposit of dental plaque. 4. In case of plan of dental hygiene intervention, Fluoride application showed the most high level(98.1%) in clinical intervention. 5. Results of intervention showed that performance rate(98.7%) of scaling is the most high level. Conclusions : Dental hygiene process model is more useful than other diagnostic models in clinical practice based on dental hygiene process.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.4
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pp.53-58
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2001
In this paper to develop objective speech quality measure for CDMA telephone network environments, recent developed measures are investigated first. But those measures show low performances in CDMA telephone networks. To solve this problem, new objective speech quality measure adopting noise masking threshold is proposed and studied. To acquire better performance, scaled noise masking threshold calculation for speech signals is employed instead of conventional tone signals. To verify effectiveness of proposed method performance comparison experiments are carried out for CDMA telephone network speech databases, for the results proposed methods show improved performances compared to existing meaures.
We have performed accelerated photo-degradation test using a 10-Sun level high irradiance $Weather-Ometer^{(R)}$ (10-Sun Ci5000) in an attempt to study acceleration and correlation between accelerated and service conditions for ink-jet ink. The accelerated test was used to predict lifetimes of ink-jet ink through the calculation of scaling factor for intensity of irradiance and duration of usage combined with estimation of lifetime distribution and inverse power model as a life-stress model. The lifetimes and acceleration factors for foreign and domestic inks were compared with each other. The results showed that the failure mechanisms and life-stress models for ink-jet ink were different among the color of ink which means that we might be in need of further study by color of inks.
The present work is aimed at further discussing the effectiveness of dimensionless parameters recently proposed for the analysis of flow stability in heated channels with supercritical fluids. In this purpose, after presenting the main motivations for the introduction of these parameters in place of previously proposed ones, additional information on the theoretical bases and on the consequences of this development is provided. Stability maps, generated by an in-house program adapted from a previous application to boiling channels, are also shown for different combinations of the operating parameters. The maps are obtained as contour plots of an amplification parameter obtained from numerical discretization and subsequent linearization of governing equations; as such, they provide a quantitatively clear perspective of the effect of different boundary conditions on the stability of heated channels with supercritical fluids. In order to assess the validity of the assumptions at the basis of the in-house model, supporting calculations have been performed making use of the RELAP5/MOD3.3 computer code, detecting the values of the dimensionless parameters at the threshold for the occurrence of instability for a heated channel representative of SCWR proposed core configurations. The obtained results show reasonable agreement with the maps, supporting the applicability of the proposed scaling parameters for describing the dynamic behaviour of heated channels with supercritical fluids.
Forest canopy density is an ideal representative of the forest habitat situations. It can directly or indirectly depict the canopy structure and gap size in the forestland, thus could be applied to assessment of wildlife’s diversit y. Since population survey of vegetation and wildlife diversities is a key issue for sustainable forest ecosystem management, many research efforts have been focused on forest canopy density using multispectral data in the last two decades. Unfortunately, prediction of canopy density using large scaling remote sensing data remains a challenging issue. Due to recent advances in hyperspectral image sensors hyperspectral imagery is now available for environmental monitoring. In this paper, we conduct experiments to monitor complicated environments of forestland that can be captured by using hyperspectral imagery and further be analyzed to test a prediction model of forest canopy density. The results show that 95% of canopy density could be well described by using 2 difference vegetation indices (DVIs), which are difference of blue and green reflectances rband_100-rband_150 and difference of 2 short wave infrared reflectancse rband_406-rband_410 With the wavelengths of band no. 100, 150, 406, and 410 specified by 462.39 nm, 534.40 nm, 918.22 nm and 924.41 nm respectively.
Malaria elimination and control require prompt and accurate diagnosis for treatment plan. Since microscopy and rapid diagnostic test (RDT) are not sensitive particularly for diagnosing low parasitemia, highly sensitive diagnostic tools are required for accurate treatment. Molecular diagnosis of malaria is commonly carried out by nested polymerase chain reaction (PCR) targeting 18S rRNA gene, while this technique involves long turnaround time and multiple steps leading to false positive results. To overcome these drawbacks, we compared highly sensitive cytochrome oxidase gene-based single-step multiplex reaction with 18S rRNA nested PCR. Cytochrome oxidase (cox) genes of P. falciparum (cox-III) and P. vivax (cox-I) were compared with 18S rRNA gene nested PCR and microscopy. Cox gene multiplex PCR was found to be highly specific and sensitive, enhancing the detection limit of mixed infections. Cox gene multiplex PCR showed a sensitivity of 100% and a specificity of 97%. This approach can be used as an alternative diagnostic method as it offers higher diagnostic performance and is amenable to high throughput scaling up for a larger sample size at low cost.
Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.385-385
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2023
우리나라의 경우 여름철에 강우가 집중되는 특성 및 기후변동을 체감하고 있는 현 시점에서 수자원 시스템을 효과적으로 관리하는 것은 점차 중요해지고 있다. 그러나 IPCC의 미래 기후변화 예측 시나리오는 특정 복사강제력에 기반을 하기에 그 자체만으로도 불확실성이 존재하며, 전 지구적 모형을 활용하는 점에서 우리나라 기후변화 예측 정확성이 저하될 가능성이 있다. 장래 수자원 공급의 의사결정 객관성 및 체계를 확보하고 위에 제시된 단점을 보완하기 위하여, 본 연구에서는 Decision-Scaling을 적용하여 댐 이수안전도를 분석하였다. 연구지역은 충주, 용담, 합천, 섬진강댐을 선정하였다. 기후스트레스 시나리오는 총 91개(순위 기반 강우 스트레스 시나리오 13개 및 0℃에서 6℃까지의 7개 온도 스트레스 시나리오)를 1995년부터 2014년까지 관측된 자료를 바탕으로 구축하였다. 수문모형(IHACRES)과 저수지모형(HEC-ResSim)을 결합하여 이수안전도 분석 모형을 개발하였다. 모형의 검정은 과거 댐 유입량과 비교하였으며, 개발된 모형은 매우 높은 정확도(R2≥0.81)를 보여, 과거 사상에 대한 모의가 가능한 것으로 평가 되었다. 본 연구의 결과로 여름철 강우 변동이 온도와 비교하여 용수공급에 더 큰 영향을 주는 것으로 평가 되었다. (i) 강우와 온도가 동시에 변화하는 시나리오와, (ii) 개별적으로 변화하는 시나리오에 대한 이수안전도의 합과 비교하여, (i)의 경우가 이수안전도에 더 큰 영향 주는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 여름철 강수량의 감소와 증가로 인해 각각 물과 에너지가 제한된 실제증발산이 발생한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 미래를 포함한 기후 스트레스 발생 시 효율적인 댐 관리 및 운영을 위한 의사결정에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
Myeong-Ju, Choi;Joong-Bae, Ahn;Young-Hyun, Kim;Min-Kyung, Jung;Kyo-Moon, Shim;Jina, Hur;Sera, Jo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.218-233
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2022
The long-term (1986~2020) predictability of the number of days of heat and cold damages for each growth stage of soybean is evaluated using the daily maximum and minimum temperature (Tmax and Tmin) data produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF). The Predictability evaluation methods for the number of days of damages are Normalized Standard Deviations (NSD), Root Mean Square Error (RMSE), Hit Rate (HR), and Heidke Skill Score (HSS). First, we verified the simulation performance of the Tmax and Tmin, which are the variables that define the heat and cold damages of soybean. As a result, although there are some differences depending on the month starting with initial conditions from January (01RUN) to May (05RUN), the result after a systematic bias correction by the Variance Scaling method is similar to the observation compared to the bias-uncorrected one. The simulation performance for correction Tmax and Tmin from March to October is overall high in the results (ENS) averaged by applying the Simple Composite Method (SCM) from 01RUN to 05RUN. In addition, the model well simulates the regional patterns and characteristics of the number of days of heat and cold damages by according to the growth stages of soybean, compared with observations. In ENS, HR and HSS for heat damage (cold damage) of soybean have ranged from 0.45~0.75, 0.02~0.10 (0.49~0.76, -0.04~0.11) during each growth stage. In conclusion, 01RUN~05RUN and ENS of PNU CGCM-WRF Chain have the reasonable performance to predict heat and cold damages for each growth stage of soybean in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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