Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.42-49
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2009
This paper proposes a driving current control method for a back light unit (BLU), consisting of red, green, and blue (RGB) light-emitting diodes (LEDs), whereby an RGB optical sensor is used to check the output color stimulus variation to enable a time-stable color stimulus for light emission by the RGB LED BLU. First, to obtain the present color stimulus information of the RGB LED BLU, an RGB to XYZ transform matrix is derived to enable CIEXYZ values to be calculated for the RGB LED BLU from the output values of an RGB optical sensor. The elements of the RGB to XYZ transform matrix are polynomial coefficients resulting from a polynomial regression. Next, to obtain the proper duty control values for the current supplied to the RGB LEDs, an XYZ to Duty transform matrix is derived to calculate the duty control values for the RGB LEDs from the target CIEXYZ values. The data used to derive the XYZ to Duty transform matrix are the CIEXYZ values for the RGB LED BLU estimated from the output values of the RGB optical sensor and corresponding duty control values applied to the RGB LEDs for the present, first preceding, and second preceding sequential check points. With every fixed-interval check of the color stimulus of the RGB LED BLU, the XYZ to Duty transform matrix changes adaptively according to the present lighting condition of the RGB LED BLU, thereby allowing the RGB LED BLU to emit the target color stimulus in a time-stable format regardless of changes in the lighting condition of the RGB LEDs.
This study examines 2014 National Survey on Older Koreans (10,279 persons aged 65 or above) to understand social networks among older Koreans. In order to classify the types of social relationships, the latent profile analysis is conducted based on such structural aspects of social networks as network size, frequencies of contact, and closeness. The results show that older Koreans can be categorized into 5 distinct social network types: disengaged (11.6%), ritual-family-focused (17.7%), close-family-focused (23.6%), close-restricted (28,4%), and diverse (18.8%). Characteristics by each social network type are compared and multinominal logistic regression analyses are applied to figure out the influencing factors of social network type. Older persons with disengaged social network ties tend to be overwhelmingly female, living alone, old-old, and of low socioeconomic status. On the other hand, older persons with diverse social network ties tend to be young-old and had highly-ranked jobs in their mid-life. Spouse/children are the focal point of social relationships in both ritual-family-focused and close-restricted social network. However, the proportion of men is higher in the close-family-focused type than in the ritual-family-focused. Older Koreans with close-restricted social network ties tend to be female, uneducated, and have engaged in agricultural and allied activities. This study discusses the implications of its findings and how research in this area should develop in the future.
The aim of this study was to analyze the impacts of perceived economic instability on drinking frequency in the mist of exercising the strong social distancing in the early phase of COVID19 pandemic. The data were collected from 1,117 adults aged between 19 and 70 across the nation from May 13 to May 19 in 2020 by Embrain, an on-line research company. We used only 820(73.4%) out of 1,117 who answered that they had a drinking in 2020. Bi-variate analysis and multivariate multinomial logistic regression were performed using STATA16. Multinomial logistic regression results showed that the increase of employment instability was related to the increase of drinking frequency, whereas the increase of income instability was related to the decrease of drinking frequency. In sum, the impact of perceived economic instability during the early phase of pandemic may be presented as an increase or decrease of drinking frequency depending on the effect of employment instability and income instability.
This study was conducted to examine the latent classes in social exclusion and to analyse empirically the effects on the economic instability of old age by this type. And it also sought to look at whether the influence of old age anxiety varies with the subjective class consciousness of the elderly. Using the 14th data from the Korea General Social Survey (KGSS) in 2016, 1,041 adult males and females aged 18 years old were analyzed at the time of the survey. T-test, potential layer analysis (LCA), and multinomantic analysis of potential groups were conducted using the STATA14 and MPLUS 7 statistical programs. Finally, multi-regression analysis was performed to identify the moderate effect and effects among variables. According to the research, the types of social exclusion were three groups, followed by social exclusion group (49.3%), Multi-dimensional exclusion group (30.9%), and active social participation group (19.7%). The social exclusion group has the lowest possibility of economic, employment, and health exclusion, but the exclusion of formal and informal social activities seem to prominent, and the multi-dimensional exclusion group is more than 50% likely to experience exclusion in all areas. Active social participation are characterized by very active participation in informal social activities. By conducting multinominal logistic regression, it was observed that the social exclusion group included more young people than other groups, and that the multi-dimensional exclusion group included many elderly women without spouses. Finally, multiple regression analysis showed that social exclusion type interacts with subjective class consciousness and affects economic anxiety of old age.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.7
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pp.1004-1010
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2021
Ship-floating object accidents can lead not only to a delay in ship's operations, but also to large scale casualties. Hence, preventive measures are required to avoid them. This study analyzed the spatiotemporal aspects of such collisions based on the data on ship-floating object accidents in sea areas in the last five years, including the collisions in South Korea's territorial seas and exclusive economic zones. We also provide basic data for related research fields. To understand the distribution of the relative density of accidents involving floating objects, the sea area under analysis was visualized as a grid and a two-dimensional histogram was generated. A multinomial logistic regression model was used to analyze the effect of variables such as time of day and season on the collisions. The spatial analysis revealed that the collision density was highest for the areas extending from Geoje Island to Tongyeong, including Jinhae Bay, and that it was high near Jeongok Port in the West Sea and the northern part of Jeju Island. The temporal analysis revealed that the collisions occurred most frequently during the day (71.4%) and in autumn. Furthermore, the likelihood of collision with floating objects was much higher for professional fishing vessels, leisure vessels, and recreational fishing vessels than for cargo vessels during the day and in autumn. The results of this analysis can be used as primary data for the arrangement of Coast Guard vessels, rigid enforcement of regulations, removal of floating objects, and preparation of countermeasures involving preliminary removal of floating objects to prevent accidents by time and season.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.6
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pp.91-98
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2023
The amount of power generation of a solar plant has a high correlation with weather conditions, geographical conditions, and the installation conditions of solar panels. Previous studies have found the elements which impacts the amount of power generation. Some of them found the optimal conditions for solar panels to generate the maximum amount of power. Considering the realistic constraints when installing a solar power plant, it is very difficult to satisfy the conditions for the maximum power generation. Therefore, it is necessary to know how sensitive the solar power generation amount is to factors affecting the power generation amount, so that plant owners can predict the amount of solar power generation when examining the installation of a solar power plant. In this study, we propose a polynomial regression analysis method to analyze the relationship between solar power plant's power generation and related factors such as weather, location, and installation conditions. Analysis data were collected from 10 solar power plants installed and operated in Daegu and Gyeongbuk. As a result of the analysis, it was found that the amount of power generation was affected by panel type, amount of insolation and shade. In addition, the power generation was affected by interaction of the installation angle and direction of the panel.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.2
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pp.123-131
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2021
The buffer is a key component of an engineered barrier system that safeguards the disposal of high-level radioactive waste. Buffers are located between disposal canisters and host rock, and they can restrain the release of radionuclides and protect canisters from the inflow of ground water. Since considerable heat is released from a disposal canister to the surrounding buffer, the thermal conductivity of the buffer is a very important parameter in the entire disposal safety. For this reason, a lot of research has been conducted on thermal conductivity prediction models that consider various factors. In this study, the thermal conductivity of a buffer is estimated using the machine learning methods of: linear regression, decision tree, support vector machine (SVM), ensemble, Gaussian process regression (GPR), neural network, deep belief network, and genetic programming. In the results, the machine learning methods such as ensemble, genetic programming, SVM with cubic parameter, and GPR showed better performance compared with the regression model, with the ensemble with XGBoost and Gaussian process regression models showing best performance.
This study was carried out to investigate the change of blood compositions by age in Hanwoo, and a total of 866 of Hanwoo, which consisted with 638 of steer and 228 of bulls, were used to measure serum concentrations. A multiple regression equation was estimated with collection age and blood composition as independent and dependent variables, respectively. Complicated regression equations for blood compositions in steer and bulls were IGF-I(cubic), calcium (linear), and IP(linear). Linear and cubic equations were fitted to testosterone in steer and creatinine in bulls, respectively. A cubic equation in steer and linear equation in bulls were fitted to HDLC. Equations of quadratic in steer and cubic in bulls were fitted to concentration of triglyceride, globulin, and A/G ratio. BUN was fitted by equations of cubic in steer and quadratic in bulls. TP and albumin were fitted by equations of quadratic in steer and linear in bulls. A cubic regression equation did not explain the change of cortisol by age in steer and bulls. A cubic regression equation did explain the change of glucose by age in steer, but not in bulls. Higher R-square values (R-SQUARE>0.1) were estimated to IGF-1, albumin, creatinine, Inorganic phosphorous(IP) and HDLC in steer, and testosterone, IGF-I, TP, albumin, glucose, creatinine, IP, and HDLC in bulls for the fitted regression equations of blood compositions. Therefore, IGF-I, albumin, creatinine, IP, and HDLC were regarded as comparatively large variation by age in steer and bulls.
In this paper, a gain-adapted speech recognition method in noise is developed in the time domain. Noise is assumed to be colored. To cope with the notable nonstationary nature of speech signals such as fricative, glides, liquids, and transition region between phones, the nonstationary autoregressive (NAR) hidden Markov model (HMM) is used. The nonstationary AR process is represented by using polynomial functions with a linear combination of M known basis functions. When only noisy signals are available, the estimation problem of noise inevitably arises. By using multiple Kalman filters, the estimation of noise model and gain contour of speech is performed. Noise estimation of the proposed method can eliminate noise from noisy speech to get an enhanced speech signal. Compared to the conventional ARHMM with noise estimation, our proposed NAR-HMM with noise estimation improves the recognition performance about 2-3%.
Means measuring carcass cut traits in live pigs is needed to genetically improve the production of favorite cuts in swine. The data of body measurements as well as carcass traits were collected from 432 heads of 4 crossbred lines. Weights of most parts and percentages of belly and boston in carcass were significantly influenced by days to slaughter. Most of off test body measurements show higher correlations with carcass cut traits than body measurements of on test and market do. The multiple regression equations for estimation of carcass cut traits by off test body measurements have higher accuracy than by body measurements of on test and market. The coefficients of determination in estimation of polynomial regression with off test body measurements after adjustments of carcass cut traits for days to market were ranged 0.59 to 0.68 and 0.33 to 0.43 in weights and percentages of carcass cuts, respectively. Develop- ment of an excellent Korean type seed stock for favorite cuts can be expected, if the estimation of carcass cut traits for live animals is implemented in swine genetic improvement program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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