Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.
Ku, Garam;Lee, Hyun-In;Kim, SuJi;Shin, Mi-Rae;Lee, AhReum;Park, Hae-Jin;Roh, Seong-Soo;Seo, Young Bae
The Korea Journal of Herbology
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제33권5호
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pp.89-103
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2018
Objectives : This study is aimed to compare the changes in Antioxidative capacity of Liriopis Tuber by steaming process and to compare the effects in hyperlipidemia induced rats fed high cholesterol diet between Simvastatin and Liriopis Tuber by steaming process. Methods : The SD rats were divided into six groups: normal diet (Nor), high cholesterol diet (Veh), high cholesterol diet plus Simvastatin 5 mg/kg (Sim), high cholesterol diet plus LT0 extract 200 mg/kg (LT0), high cholesterol diet plus LT6 extract 200 mg/kg (LT6) and high cholesterol diet plus LT9 extract 200 mg/kg (LT9). We compared the total cholesterol (TC), triglyceride (TG), high density lipoprotein cholesterol (HDL), low density lipoprotein cholesterol (LDL) contents and reactive oxygen species (ROS) from each serums. Protein expression in liver tissues related to antioxidant and cholesterol was analyzed. Results : The Antioxidant activity of Liriopis Tuber increased by steaming process. In vivo, TC, TG, LDL-c, atherogenic index (AI) and cardiac risk factor (CRF) decreased and HDL-c increased with increasing steaming frequency. aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT), creatinine, and blood urea nitrogen (BUN) decreased with increasing steaming frequency. ROS decreased only in LT9, and SOD, catalase and glutathione peroxidase (GPx) increased with increasing steaming frequency. phospho-AMP-activated protein kinase (p-AMPK) increased and sterol regulatory element-binding protein 2 (SREBP-2), Phospho-Acetyl-CoA Carboxylase (p-ACC) and HMG-CoA reductase (HMGCR) decreased with increasing steaming frequency. Liver staining showed a decrease in hepatic fat accumulation of LT9. LT9 showed significant results in all experiments. Conclusions : LT9 showed significance of anti-lipid effect and improved fatty liver of hyperlipemia induced rats fed on high cholesterol diet, In conclusion, LP9 can be effectively used for the treatment of hyperlipidemia.
In this paper, gain enhancement of a double dipole quasi-Yagi antenna using a meanderline array structure was studied. A 4×1 meanderline array structure consisting of a meanderline conductor- shaped unit cell is located above the second dipole of the double dipole quasi-Yagi antenna. It was designed to have gain over 7 dBi in the frequency range between 1.70 and 2.70 GHz in order to compare the performance with the case using a conventional strip director. As a result of comparison, the average gain of the double dipole quasi-yagi antenna with the proposed meander line array structure was larger compared to the case with the conventional strip director. A double dipole quasi-Yagi antenna using the proposed meanderline array structure was fabricated on an FR4 substrate and its characteristics were compared with the simulation results. Experiment results show that the frequency band for a VSWR less than 2 was 1.55-2.82 GHz, and the frequency band for gain over 7 dBi was measured to be 1.54-2.83 GHz. The frequency bandwidth with gain over 7 dBi increased, and average gain also slightly increased, compared to the conventional case using a strip director.
Naval ships that are navigating always have the possibility of colliding, but there is no clear maneuvering procedure for collision avoidance, and there is a tendency to depend entirely on the intuitive judgment of the Officer Of Watch (OOW). In this study, we conducted a questionnaire survey when and how to avoid collision for the OOW in a Constant Bearing, Decreasing Range (CBDR) situation wherein the naval ships encountered obstacles. Using the results of the questionnaire survey, we analyzed the CBDR situation of encountering obstacles, and how to avoid collision in day/night. The most difficult to maneuver areas were Pyeongtaek, Mokpo, and occurred mainly in narrow channels. The frequency appeared on average about once every four hours, and there were more of a large number of ships encountering situations than the 1:1 situation. The method of check of collision course confirmation was more reliable with the eye confirmation results, and priority was given to distance at closest point of approach (DCPA) and time at closest point of approach (TCPA). There was not a difference in DCPA between the give-way ship and stand-on ship, but a difference between day and night. Also, most navigators prefer to use maneuvering & shifting when avoiding collisions, and steering is 10-15°, shifting ±5knots, and the drift course was direction added stern of the obstacles to the direction of it. These results will facilitate in providing officers with standards for collision avoidance, and also apply to the development of AI and big data based unmanned ship collision avoidance algorithms.
This study was carried out to examine the association of age, nutrient intake, alcohol drinking and smoking on serum lipid and apolipoprotein levels in 100 healthy adults (54 males and 46 females). The serum total cholesterol, low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) (p<0.05), apolipoprotein B (Apo B) levels, LDL-C:high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) ratio, Apo B:apolipoprotein(Apo A-I) ratio and atherogenic index (AI) (p<0.001) were significantly higher in males than females, but HDL-cholesterol level was significantly lower (p<0.01) in males than females. The plasma ascorbic acid concentration had no difference in both genders. Most of nutrient intakes except Ca, vitamin A and vitamin $B_2$ were higher than RI (Recommended intake) in both males and females. The meal frequency per day was significantly higher (p<0.01) in males than females, while meal speed, the heaviest meal, meal quantity and meal regularity had no significant differences. The rates of drinking and smoking were significantly higher (p<0.01) in males (59.3%, 37.2%) than females (17.3%, 6.9%). The age was positively correlated with triglyceride level in males (p<0.05), and with total cholesterol (p<0.001), LDL-cholesterol (p<0.001), Apo B (p<0.01), LDL-C:HDL-C ratio (p<0.01), Apo B:Apo A-I ratio (p<0.05) and AI (p<0.01) in females. The levels of serum lipid and apolipoprotein were more correlated with protein intake than other macronutrient intakes in males, while those in females were more correlated energy, carbohydrate and lipid intakes than protein intake. The effect of drinking on serum lipid and apolipoprotein levels was bigger in males than females, while the effect of smoking on those was bigger in females than males. The plasma ascorbic acid concentration was positively correlated with HDL-cholesterol (p<0.05), Apo A-I levels (p<0.001), whereas negatively correlated with Apo B:Apo A-I ratio (p<0.05) in males. And that was positively correlated with HDL-cholesterol (p<0.05) in females. These results suggest that moderate macronutrient intake, less alcohol consumption and non-smoking were necessary to maintain healthy lipid profile with aging in adults.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제25권6호
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pp.25-33
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2020
In this paper, the purpose is to verify the impact of performance expectations, effort expectations, social impact, individual innovation and perceived value on the intent of use and the behavior of use. Used Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to verify the applicability of this model in China, and established the research model by adding two new variables to UTAUT according to the situation of the Chinese market. To achieve this goal, 345 questionnaires were collected for experienced music creators using artificial intelligence nuggets in China by means of Internet research. The collected data were analyzed through frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and structural equation analysis through SPSS V. 22.0 and AMOS V 22.0. The verification of the hypotheses presented in the research model identified the decisive influence factors on the use of artificial intelligence music acceptance by Chinese users. The study is innovative in that it attempts to verify the applicability of UTAUT in the Chinese context. In the construction of the user acceptance model of AI music, three influencing factors will have an effect on users' intentions, and according to the degree of effect, from largest to smallest, they are respectively Perceived Innovativeness, Performance Expectancy and Effort Expectancy. This paper will also provide some management advices, i.e. improving the utility and usability of AI music, encouraging users with individual innovativeness, developing competitive and attractive pricing policies, increasing publicity, and prioritizing word-of-mouth advertising.
Park, Won-Hee;Park, Sung-Joon;Kim, Hyo-Jin;Kim, HanSaem;Oh, Sechan
Journal of the Society of Disaster Information
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제17권4호
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pp.733-746
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2021
Purpose: This study was conducted for the purpose of selecting important events from among various events that may pose a risk to railway passengers. For this purpose, opinions of various railroad vehicle passengers and railway operator workers were investigated and analyzed. Method: The survey was conducted on 1,000 men and women in their 20s and 60s and 429 workers at 11 company across the country. A survey was conducted on the dangerous situations that may occur in subways, general railroads and high-speed rail vehicles targeting passengers. For railway operator workers, the questionnaire is limited to subway vehicles. Result: Among the passenger risk factors(abnormal behavior and dangerous situations) selected based on the frequency and importance of occurrence of passenger risk factors, the main risk factors are selected 'car door jamming', 'sexual harassment', 'intoxicating behavior', 'fighting' /assault', 'wandering around', and 'not wearing a mask'. Conclusion: The major risk factors affecting passengers were selected by surveying passengers and railway operators. we plan to develop a CCTV detection system with AI technology that can quickly and continuously detect the major risk factors of railway vehicles selected as a result of this study.
In the new era of the 4th industrial revolution, new jobs using the latest technologies such as big data, cloud, IoT, and AI are increasing. In the field of various industries, talents who can converge IT and industrial fields are needed, but such convergence-type talents are insufficient. This study analyzed the effects of IT convergence startup education on the learning effect and educational performance of trainees preparing for re-employment. A survey was conducted with 160 trainees preparing for reemployment. Frequency analysis, reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed using the analysis tool SPSS 22.0 program. As a result of the study, first, in the IT convergence startup education of trainees who are preparing for re-employment, it was found that the sub-factors such as education content, instructor, and member satisfaction had a positive effect on the learning effect. Second, in the IT convergence start-up education for employment trainees, it was found that the sub-factors such as education contents, instructors, and the satisfaction of learning members had a significant effect on educational performance. It is expected that this study will serve as a basic data for preparing a start-up support system to revitalize start-ups in the IT convergence field.
Kim, Nam Kyun;Park, Chang-Soo;Kim, Hong Kook;Hur, Jin Ook;Lim, Jeong Eun
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제40권5호
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pp.479-487
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2021
In this paper, we propose an Sound Event Detection (SED) model using self-training based on a noisy student model. The proposed SED model consists of two stages. In the first stage, a mean-teacher model based on an Residual Convolutional Recurrent Neural Network (RCRNN) is constructed to provide target labels regarding weakly labeled or unlabeled data. In the second stage, a self-training-based noisy student model is constructed by applying different noise types. That is, feature noises, such as time-frequency shift, mixup, SpecAugment, and dropout-based model noise are used here. In addition, a semi-supervised loss function is applied to train the noisy student model, which acts as label noise injection. The performance of the proposed SED model is evaluated on the validation set of the Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) 2020 Challenge Task 4. The experiments show that the single model and ensemble model of the proposed SED based on the noisy student model improve F1-score by 4.6 % and 3.4 % compared to the top-ranked model in DCASE 2020 challenge Task 4, respectively.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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제14권5호
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pp.19-30
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2018
Visual information understanding is known as one of the most difficult and challenging problems in the realization of machine intelligence. This paper proposes deriving visual verb and construction of ActionNet database as a video database for video semantic understanding. Even though development AI (artificial intelligence) algorithms have contributed to the large part of modern advances in AI technologies, huge amount of database for algorithm development and test plays a great role as well. As the performance of object recognition algorithms in still images are surpassing human's ability, research interests shifting to semantic understanding of video contents. This paper proposes candidates of visual verb requiring in the construction of ActionNet as a learning and test database for video understanding. In order to this, we first investigate verb taxonomy in linguistics, and then propose candidates of visual verb from video description database and frequency of verbs. Based on the derived visual verb candidates, we have defined and constructed ActionNet schema and database. According to expanding usability of ActionNet database on open environment, we expect to contribute in the development of video understanding technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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