A Holter monitor is used for ECG monitoring of ambulatory daily life in hospital. However, the use of this apparatus causes skin allergies and discomfort in patients because of the attachment gel and tapes used to attach disposable electrodes to the skin. In this study, the development of tight-fitting clothing connected to a portable Holter monitor was proposed. In addition, the use of conductive fabrics as electrodes was proposed; this will enable the use of garments in u-health care for measuring ECG signals. The male subjects were university students in the ages of 20 to 24. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using seven Likert scales. A Likert type scale was used for the evaluation and a 7 point score indicates that it provided the best fit as a tight-fitting upper clothing. Clothing pressure was measured using an air-pack-type pressure sensor (model AMI 3037-2) at 4 locations (the conductive fabric electrode) As results, a male basic sloper for upper clothing was developed and that pattern was manipulated to the tight fit pattern by considering the reduction rate of the percentage stretch in the fabric. The developed tight-fitting garment was superior in terms of subjective sensation and 6t. The mean pressure of the garment with reduction rates of 40% in width and of 50% in length was 8.45gf/$cm^2$. A conductive fabric electrode was developed by considering the sewing method and the developed electrode was detected well. The ECG data were recorded for 13 hr 19 min 44 sec and the artifacts in the ECG signals were recorded for 9 hr 3 min 46 sec (total time: 22 hr 23 min 23 sec). The artifacts data were obtained during heavy activities.
최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.
본 논문에서는 국제 통신 프로토콜이 적용된 스마트미터를 개발하였다. 스마트미터는 전력 공급 사업자와의 데이터 교환을 위해 양방향 통신 및 제어 기술, 전기 기기의 등록 및 해제를 위한 통신 프로토콜이 요구된다. 스마트미터의 통신 프로토콜은 미국과 유럽을 중심으로 표준화가 진행되고 있으며, 본 논문에서 제안하는 스마트미터의 통신 프로토콜은 북미방식인 ANSI C12.22 표준을 채택하여 적용하였다. 스마트미터는 또한 전력 사용자에게도 실시간으로 소비 전력 정보와 요금 정보를 제공해야 하며, 사용자는 이 정보를 바탕으로 적절하게 수요반응을 할 수 있어야한다. 본 논문에서는 스마트미터에서 측정되는 전력량이 실시간으로 사용자에게도 보고될 수 있도록 하였으며, IHD(In Home Display)를 윈도우즈 소프트웨어로 구현하여 개발된 스마트미터와의 연동을 실현하였다.
Present electric grids are advanced to integrate smart grids, distributed resources, high-speed sensing and control, and other advanced metering technologies. Cybersecurity is one of the challenges of the smart grid and nuclear plant digital system. It affects the advanced metering infrastructure (AMI), for grid data communication and controls the information in real-time. The research article is emphasized solving the nuclear and smart grid hardware security issues with the integration of field programmable gate array (FPGA), and implementing the latest Time Authenticated Cryptographic Identity Transmission (TACIT) cryptographic algorithm in the chip. The cryptographic-based encryption and decryption approach can be used for a smart grid distribution system embedding with FPGA hardware. The chip design is carried in Xilinx ISE 14.7 and synthesized on Virtex-5 FPGA hardware. The state of the art of work is that the algorithm is implemented on FPGA hardware that provides the scalable design with different key sizes, and its integration enhances the grid hardware security and switching. It has been reported by similar state-of-the-art approaches, that the algorithm was limited in software, not implemented in a hardware chip. The main finding of the research work is that the design predicts the utilization of hardware parameters such as slices, LUTs, flip-flops, memory, input/output blocks, and timing information for Virtex-5 FPGA synthesis before the chip fabrication. The information is extracted for 8-bit to 128-bit key and grid data with initial parameters. TACIT security chip supports 400 MHz frequency for 128-bit key. The research work is an effort to provide the solution for the industries working towards embedded hardware security for the smart grid, power plants, and nuclear applications.
Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.
;The electronic state calculations for various types of ceramic materials have beell performed by the use of $DV-X\;{\alpha}$ cluster method. The molecular orbital levels and wave functions for model clusters have been computed to study the electronic properties ami chemical bonding of the ceramics. For ${\beta}-sialon(Si_{6-z}Al_zO_zN_{8-z})$ which is a high temperature structural material based on ${\beta}-Si_3N_4$, we have made model cluster calculations to estimate the strength of chemical bonding between atoms by the Mulliken population analysis. It is found that the covalent bonding between Si and N atoms is very strong in pure ${\beta}-Si_3N_4$, but the covalency around solute atom is considerably weakened when Si atom is substituted by AI. This tendency is enhanced by an additional substitution of oxygen atom for N. The result calculated can well explain the experimental data of changes in mechanical properties such as the reductions of Young's modulus and Vickers hardness with increment of z-value in ${\beta}-sialon$. Various model clusters for transition metal oxides which show many interesting physical and chemical properties have also been calculated. High-valent perovskite-type iron oxides EMFe0_3E(M=Ca and Sr) possess very interesting magnetic and chemical properties. In these oxides, iron exists as $Fe^{4+}$ state, but the experimental measurement of Mossba~er effect suggests that disproportionation $2Fe^{4+}=Fe^{3+}+Fe^{5+}$ takes place for $CaFe0_3$ at low temperatures. The model cluster calculations for these compounds indicated the existence of considerably strong covalent bonding of Fe-O. The calculations of hyperfine interaction at iron neucleus show very good agreement with the experimental Mossbauer measurements. The result calculated also implies that the disproportionation reaction is strongly possible by assuming the quenching of breathing phonon mode at low temperatures.tures.
The purpose of this study was to evaluate the effect of adhesive curing timing on the direction of polymerization shrinkage of light-curing composite resin. In this study, the curing times of adhesive and composite resin were measured by differential scanning calorimeter(DSC). 28 extracted human molars were embedded in clear resin and box-type cavities were prepared. Based on DSC data, the experimental teeth were divided into 4 groups. Group 1: no bond; Group 2: late curing; Group 3: Intermediate curing; Group 4: Early curing. After treating with adhesive, the buccal cavities were filled with Z-100 hybrid composite resin and the lingual ones were filled with AEliteflo flowable composite resin. The depressions at the surface were measured by surface profilometer, then the specimens were embedded in clear resin and sectioned. Impressions were obtained and used to get epoxy resin replicas. The epoxy replicas were gold-coated and observed under SEM. Average Maximum Gap(AMG), Gap Proportion(GP), Average Marginal Index(AMI) were used to compare the shrinkage gap of each group. The results were statistically analyzed using the Kruskal-Wallis One Way ANOVA, Student-Newman-Keuls method. The results of this study were as follows. 1. Average Maximum Gap, Gap Proportion, Average Marginal Index and depression at the surface or Z-100 hybride composite resin were smaller than those of AEliteflo flowable composite resin(P<0.05). 2. When the bonding between composite resin and tooth structure was strong, the shrinkage gap was small, and depression at the surface was deep(P<0.05). 3. In the well-bonded group, light-curing composite resin shrank toward bonded cavity wall, not toward light source. The result suggested that the direction of polymerization shrinkage was affected by the quality of bonding in the dentin-resin interface. The strong was the bonding between composite resin and tooth structure, the smaller was the gap and the deeper was the depression at the surface. Then the flow to compensate the polymerization shrinkage proceeded from surface to bonded cavity wall.
This study develops tight-fitting upper clothing to measure electrocardiography (ECG) data. Taking into consideration the elasticity of the clothing, we made 4 experimental clothes by applying to each a weft reduction rate of 40%, 50%, 60%, and 70%. The 4 experimental clothes were used to measure resting ECG, exercise ECG, and post-exercise ECG for 4 men in their 20s. We compared clothing pressures using sensors on the human body and on a dressform. Subjective wear sensations of the 4 experimental clothes were evaluated using a subjective 7-point scale (with 7 being most excellent). We measured clothing pressures by using the air type pressure (AMI 3037-2) for upper and lower chest sensors in the developed tight-fitting upper clothing. The lower chest sensor showed that the clothing pressure on a human body and dressform changed consistently as the weft reduction rate decreased. The upper chest sensor showed inconsistent changes in clothing pressure as the weft reduction rate decreased. The wearing-test result for preliminary subjects showed that the lower chest sensor was more stable than the upper chest sensor; therefore, we inserted the sensor at the lower chest position before performing ECG. Except for Subject 4, the resting ECGs were stably measured for 3 subjects (Subject 1, Subject 2, and Subject 3) in all the developed clothes (A clothing, B clothing, C clothing, and D clothing). However, D clothing showed stable ECG values after exercise. The results of the experiment showed that we could measure ECG without difficulty using clothes with a weft reduction rate of 40% when the movement was not intense; however, tight-fitting upper clothing with a weft reduction rate of 70% was necessary to measure exercise ECG and post-exercise ECG values.
As field of application of AMI, AMR uses the power line as the primary means of communication. PLC has a big merit without installation of the new network for communication in a field using the power line which is the existing equipment. However, there is a serious obstacle in commercialization for the instability by noise and communication environment. Therefore, the technical method for maintaining the communication state which overcome such demerit and was stabilized is required essentially. PLC routing technology is applied with the alternative plan now. The routing technology currently managed by field includes many problems by applying the algorithm of an elementary level. PLC routing path search problem can be modeled with the problem of searching for optimal solution as similar to such as optimal routing problem and TSP(Travelling salesman problem). In this paper, in order to search for a PLC routing path efficiently and to choose the optimal path, GA(Genetic Algorithm) was applied. Although PLC was similar in optimal solution search as compared with typical GA, it also has a difference point by the characteristic of communication, and presented the new methodology over this. Moreover, the validity of application technology was verified by showing the experimental result to which GA is applied and analyzing as compared with the existing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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