Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.119-125
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2015
A concentration meter is widely used at purification plants, sewage treatment plants and waste water treatment plants to sort and transfer high concentration sludge and to control the amount of chemical dosage. When the strange substance is contained in the sludge, however, the attenuation of ultrasonic wave could be increased or not be transmitted to the receiver. At that case, the value of concentration meter is higher than the actual density value or vibrated up and down. It has also been difficult to automate the residuals treatment process according to the problems as sludge attachment or damage of a sensor. Multi-beam ultrasonic concentration meter has been developed to solve these problems, but the failure of the ultrasonic beam of a specific concentration measurement value degrade the performance of the entire system. This paper proposes the method to improve the accuracy of sludge concentration rate by choosing reliable sensor values and learning them by proposed algorithm. The prediction algorithm is chosen as neuro-fuzzy model, which is tested by the various experiments.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.938-942
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2007
The importance of process improvement under construction has arisen from recent issue, lower productivity in the construction site. The various 3D modeling program is utilized in the procedure of construction as an alternative solution. However, it's still shortage of the consideration about a specific technical application. The purpose of the study in this paper is helpful to improve the productivity of construction site using 3D realization of constructing place as one of extensive modeling technologies, which leads to not only efficient management of construction site allowing people to check the real time situation in the place but also the revitalization of information flow about building process control and prgress, Therefore, I research into modeling algorithm and extensive construction site realization technology. 3D realization of building place would reduce the safety concerns by providing the real time information about construction site, and it could help to access easily to similar project through collecting and appling the database of sites. Furthermore it can be an opportunity to develop the procedure of production in construction industry and to upgrade the image of this field.
Kim, Sei-Yoon;Roh, Jin-Eep;Chung, Ji-Young;Ahn, Bierng-Chearl;You, Young-Gap
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.11
s.114
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pp.1040-1049
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2006
A design method for minimizing transmission loss of a broadband right-angle transition from a coaxial cable to a microstrip line is presented. The right-angle transition has been widely used where printed circuit applications need to be fed from behind the ground plane using coaxial line. To obtain the minimized transmission loss over the whole operating frequency range of the transition, design parameters such as ground aperture and probe diameters, ground aperture offset, and stub length are optimized using a commercial electromagnetic simulation software. Results are presented for the optimum right-angle transition from an SMA connector to a microstrip line on common reinforced 0.787 mm thick PTFE substrates. Measurements of a fabricated transition show that reflection coefficient is less than -22 dB and insertion loss is less than 0.45 dB over $0.05{\sim}20GHz$.
Diffusion tensor image(DTI) exploits the random diffusional motion of water molecules. This method is useful for the characterization of the architecture of tissues. In some tissues, such as muscle or cerebral white matter, cellular arrangement shows a strongly preferred direction of water diffusion, i.e., the diffusion is anisotropic. The degree of anisotropy is often represented using diffusion anisotropy indices (relative anisotropy(RA), fractional anisotropy(FA), volume ratio(VR)). In this study, FA images were obtained using different gradient schemes(N=6, 11, 23, 35. 47). Mean values and the standard deviations of FA were then measured at several anatomic locations for each scheme. The results showed that both mean values and the standard deviations of FA were decreased as the number of gradient directions were increased. Also, the standard error of ADC measurement decreased as the number of diffusion gradient directions increased. In conclusion, different gradient schemes showed a significantly different noise performance and the schem with more gradient directions clearly improved the quality of the FA images. But considering acquisition time of image and standard deviation of FA, 23 gradient directions is clinically optimal.
In this paper, it is proposed that the effects of simulator sickness due to scene movement in ship handling simulator can be measured by using center of pressure (COP) and a simulator sickness questionnaire (SSQ). For experiments of simulator sickness, twelve participants are exposed to scenes movement from ship handling simulator according to three steps of sea states. During experiments, COPs for subjects are measured by force plate. After exposure to scenes movement, subjects describe their sickness symptoms by answering the SSQ. Throughput analysing the results of scene movement, SSQ, and COP, the relation between the simulator sickness and COP is investigated. It is suggested that formulations for SSQ score and COP with respect to sea state are obtained by the curve fitting technique, and the longitudinal COP can be used for measuring the simulator sickness.
The most important issue in providing multimedia traffic on a mobile computing environments is to guarantee the mobile host(client) with consistent QoS(Quality of Service). However, the QoS negotiated between the client and network in one cell may not be honored due to client mobility, causing hand-offs between cells. In this paper, a call admission control mechanism is proposed to provide consistent QoS guarantees for multimedia traffics in a mobile computing environment. Each cell can reserve fractional bandwidths for hand-off calls to its adjacent cells. It is important to determine the right amount of reserved bandwidth for hand-off calls because the blocking probability of new calls may increase if the amount of reserved bandwidth is more than necessary. An adaptive bandwidth reservation based on an MPP(Mobility Pattern Profile) and a 2-tier cell structure has been proposed to determine the amount of bandwidth to be reserved in the cell and to control dynamically its amount based on its network condition. We also propose a call admission control based on this bandwidth reservation and "next-cell prediction" scheme using an MPP. In order to evaluate the performance of our call admission control mechanism, we measure the metrics such as the blocking probability of our call admission control mechanism, we measure the metrics such as the blocking probability of new calls, dropping probability of hand-off calls, and bandwidth utilization. The simulation results show that the performance of our mechanism is superior to that of the existing mechanisms such as NR-CAT1, FR-CAT1, and AR-CAT1.
Association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is utilizing the acquired knowledge to provide marketing strategies such as catalogue design, cross-selling and shop allocation. However, this requires too much time and high cost to only extract the actionable and profitable knowledge from tremendous numbers of discovered patterns. In currently available literature, a number of interest measures have been devised to accelerate and systematize the process of pattern evaluation. Unfortunately, most of such measures, including support and confidence, are prone to yielding impractical results because they are calculated only from the sales frequencies of items. For instance, traditional measures cannot differentiate between the purchases in a small basket and those in a large shopping cart. Therefore, some adjustment should be made to the size of market baskets because there is a strong possibility that mutually irrelevant items could appear together in a large shopping cart. Contrary to the previous approaches, we attempted to consider market basket's size in calculating interest measures. Because the devised measure assigns different weights to individual purchases according to their basket sizes, we expect that the measure can minimize distortion of results caused by accidental patterns. Additionally, we performed intensive computer simulations under various environments, and we performed real case analyses to analyze the correctness and consistency of the devised measure.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.4
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pp.129-134
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2018
Recently, the artificial neural network (ANN) model is a promising technique in the prediction, numerical control, robot control and pattern recognition. We predicted the outside temperature of greenhouse using ANN and utilized the model in greenhouse control. The performance of ANN model was evaluated and compared with multiple regression model(MRM) and support vector machine (SVM) model. The 10-fold cross validation was used as the evaluation method. In order to improve the prediction performance, the data reduction was performed by correlation analysis and new factor were extracted from measured data to improve the reliability of training data. The backpropagation algorithm was used for constructing ANN, multiple regression model was constructed by M5 method. And SVM model was constructed by epsilon-SVM method. As the result showed that the RMSE (Root Mean Squared Error) value of ANN, MRM and SVM were 0.9256, 1.8503 and 7.5521 respectively. In addition, by applying the prediction model to greenhouse heating load calculation, it can increase the income by reducing the energy cost in the greenhouse. The heating load of the experimented greenhouse was 3326.4kcal/h and the fuel consumption was estimated to be 453.8L as the total heating time is $10000^{\circ}C/h$. Therefore, data mining technology of ANN can be applied to various agricultural fields such as precise greenhouse control, cultivation techniques, and harvest prediction, thereby contributing to the development of smart agriculture.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.7
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pp.1770-1780
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1997
Our problem is improvement of image quality because it is inevitable cell loss of image data when traffic congestion occurs. If cells are discarded indiscriminately in transmission of MPEG video data, it occurs severe degradation in quality of service(QOS). In this paper, to solve this problem, we propose two method. The first, we analyze the traffic characteristics of an MPEG encoder and generate high priority and low priority data stream. During network congestion, only the least low priority cells are dropped, and this ensures that the high priority cells are successfully transmitted, which, in turn, guarantees satisfactory QoS. In this case, the prioritization scheme for the encoder assigns components of the data stream to each priority level based on the value of a parameter ${\beta}$. The second, Number of high priority cells are increased when value of ${\beta}$ is large. It occurs the loss of high priority cell in the congestion. To prevent it, this paper is regulated to data stream rate as buffer occupancy with UPC controller. Therefore, encoder's bandwidth can be calculated renegotiation of the encoder and networks. In this paper, the encoder's bandwidth requirements are characterized by a usage parameter control (UPC) set consisting of peak rate, burstness, and sustained rate. An adaptive encoder rate control algorithm at the Networks Interface Card(NIC) computes the necessary UPC parameter to maintain the user specified quality of service. Simulation results are given for a rate-controlled VBR video encoder operating through an ATM network interface which supports dynamic UPC. These results show that dynamic bandwidth renegotiation of prioritized data stream could provided bandwidth saving and significant quality gains which guarantee high priority data stream.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.22
no.6
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pp.114-122
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2018
This study presents the emergency assessment method about seismic safety of cable-supported bridges using seismic acceleration sensors installed on the primary structural elements of them. The structural models of bridges are updated iteratively to make their dynamic characteristics to be similar to those of real bridges based on the comparison of their natural frequencies with those of real bridges estimated from acceleration data measured at ordinary times by the seismic acceleration sensor. The displacement at the location of each seismic acceleration sensor is derived by seismic analysis using design earthquake, and the peak value of them is determined as the disaster management criteria in advance. The displacement time history is calculated by the double integration of the acceleration time history which is recorded at each seismic acceleration sensor and filtered by high cut(low pass) and low cut(high pass) filters. Finally, the seismic safety is evaluated by the comparison of the peak value in calculated displacement time history with the disaster management criteria determined in advance. The applicability of proposed methodology is verified by performing the seismic safety assessment of 12 cable-supported bridges using the acceleration data recorded during Gyeongju earthquake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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