In this study, a real-time architecture for the detection of clock jumps in the GPS clock behavior is proposed. GPS satellite atomic clocks have characteristics of a second order polynomial in the long term showing sudden jumps occasionally. As satellite clock anomalies influence on GPS measurements which could deliver wrong position information to users as a result, it is required to develop a real time technique for the detection of the clock anomalies especially on the real-time GPS applications such as aviation. The proposed strategy is based on Teager Energy operator, which can be immediately detect any changes in the satellite clock bias estimated from GPS carrier phase measurements. The verification results under numerous cases in the presence of clock jumps are demonstrated.
Idrawahyuni;Gagaring PAGALUNG;Darwis SAID;Grace T. PONTOH
Journal of Distribution Science
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v.22
no.9
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pp.1-12
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2024
Purpose: The purpose of the research is to find out and analyze the direct influence of forensic audits and auditor integrity on Fraud Detection and indirect effects through big data technology and whistleblowing systems in Indonesian BPK. The research method used is a survey research method. Surveys are primary data collection methods by asking 254 individual respondents. The unit of analysis is an individual, namely the BPK RI auditors. Results of this study found a forensic audit has a positive and significant effect on fraud detection, Auditor Integrity has a positive and significant effect on Fraud Detection; and forensic Audit has a positive and significant effect on big data technology, A forensic Audit has a positive and significant effect on the whistleblowing system, Integrity auditor has a positive and significant effect on big data technology, The whistleblowing system has a positive and significant effect on fraud detection, Big data technology has a positive and significant effect on fraud detection, The whistleblowing system has a positive and significant effect on fraud detection. Similar to how we used cross-sectional data, future research is urged to use an interview-based qualitative approach to avoid typical technique bias.
This paper develops and analyzes a new multiple-hypothesis Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithm as a candidate for future standard architecture. The proposed algorithm can handle simultaneous multiple failures as well as a single failure. It uses measurement residuals and satellite observation matrices of several consecutive epochs for Failure Detection and Exclusion (FDE). The proposed algorithm redueces the Minimum Detectable Bias (MDB) via the Relative RAIM (RRAIM) scheme. Simulation results show that the proposed algorithm can detect and filter out multiple failures in tens of meters.
A small loop-loop multi-frequency electromagnetic(EM) induction method is a useful technique to map a resistivity distribution efficiently and non-destructively. However, for quantitative interpretation and depth sounding, the quality of measured data is crucial. In this paper, we propose a bias correction of measured data by using background noise measurements to obtain reliable data, and propose an evaluation technique of apparent that can provide a resistivity image easily. We have performed small loop-loop EM measurements to detect water saturation in a man-made test site. The application of our proposed techniques to the measured data was successful.
Kim, Jeongsoo;Lee, Chan-Woo;Park, Seung-Hwa;Lee, Jong-Hyun;Hong, Chang-Hee
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.320-330
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2020
Fire is difficult to achieve good performance in image detection using deep learning because of its high irregularity. In particular, there is little data on fire detection in underground utility facilities, which have poor light conditions and many objects similar to fire. These make fire detection challenging and cause low performance of deep learning models. Therefore, this study proposed a fire detection model using deep learning and estimated the performance of the model. The proposed model was designed using a combination of a basic convolutional neural network, Inception block of GoogleNet, and Skip connection of ResNet to optimize the deep learning model for fire detection under underground utility facilities. In addition, a training technique for the model was proposed. To examine the effectiveness of the method, the trained model was applied to fire images, which included fire and non-fire (which can be misunderstood as a fire) objects under the underground facilities or similar conditions, and results were analyzed. Metrics, such as precision and recall from deep learning models of other studies, were compared with those of the proposed model to estimate the model performance qualitatively. The results showed that the proposed model has high precision and recall for fire detection under low light intensity and both low erroneous and missing detection capabilities for things similar to fire.
Hydrogenated amorphous carbon (a-C:H) films were deposited by ECR-PECVD (electron cyclotron resonance-plasma enhanced chemical vapor deposition) method with deposition conditions such as ECR plasma source power, gas composition of methane and hydrogen, deposition time and substrate bias voltage. The hydrogen content in the films has been measured by ERDA (elastic recoil detection analysis) using 2.5 MeV $He^{++}$ ion beam. From the results of AES (Auger electron spectroscopy), RBS (Rutherford backscattering spectrometry) and ERDA, the composition elements of deposited film were confirmed the carbon atom and the hydrogen atom. It was observed by FTIR (Fourier transform infrared) that the hydrogen contents in the film varied according to the deposition conditions. In deposition condition of substrate bias voltage, the hydrogen contents were decreased remarkably because the amount of dehydrogenation in films was increased as the substrate bias voltage increased. In the rest deposition conditions, the hydrogen contents in the film were measured in the range 45~55%.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.224-231
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2001
Hydrogenated amorphous carbon films were deposited by ERC-PECVD with deposition conditions, such as ECR power, gas composition of methane and hydrogen, deposition time, and substrate bias voltage. The characteristics of the film were analyzed using the AES, ERDA, FTIR. Raman spectroscopy and micro hardness tester. From the results of AES and ERDA, the elements in the deposited film were confirmed as carbon and hydrogen atoms. FTIR spectroscopy analysis shows that the atomic bonding structure of a-C:H film consisted of sp³and sp²bonding, most of which is composed of sp³bonding. The structure of the a-C:H films changed from CH₃bonding to CH₂or CH bonding as deposition time increased. We also found that the amount of dehydrogenation in a-C:H films was increased as the bias voltage increased. Raman scattering analysis shows that integrated intensity ratio (I/sub D//I/sub G/) of the D and G peak was increased as the substrate bias voltage increased, and films hardness was increased.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.18
no.4
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pp.109-119
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2023
PURPOSE: The definition and scope of biofeedback are broad and lack a clear framework. Therefore, efforts are needed to clearly understand the exact range and definition of biofeedback based on the research and development conducted to date. Thus, the purpose of this study was to arrive at the definition and scope of biofeedback through a literature review and analysis of its application methods. METHODS: This study is a systematic literature review conducted to understand the various types and effects of biofeedback. International databases such as Google Scholar and PubMed were used. Domestic databases utilized for keyword searches included the Research Information Sharing Service (RISS) and the National Digital Science Library (NDSL). Quality assessment of the selected studies in the selection process was done using the Cochrane risk of bias, and the research was analyzed according to the population, intervention, control, and outcomes (PICO) format. RESULTS: Studies conducted between 2019 and 2021 were selected, with 4 papers falling under physiological classifications and 7 under biomechanical classifications. The quality assessment results showed that random sequence generation, allocation concealment, performance bias, and reporting bias were unclear. Detection bias was moderate, and attrition bias and other biases were low. Out of the 11 papers, 9 dealt with physical function outcomes, 5 with daily life activities, and 3 with mental functions. CONCLUSION: Physiological biofeedback tended to influence psychological factors more than physical functions, while biomechanical biofeedback tended to have a positive impact on physical functions.
Hydrogenated amorphous carbon(a-C:H) films were deposited on p-type Si(100) by DC saddle-field plasma enhanced CVD to investigate the effect of substrate bias on optical properties and structural changes. They were deposited using pure methane gas at a wide range of substrate bias at room temperature and 90 mtorr. The substrate bias voltage ($V_s$) was employed from $V_s=0 V$ to $V_s=400 V$. The information of optical properties was investigated by photoluminescence and transmitance. Chemical bondings of a-C:H have been explored from FT-IR and Raman spectroscopy. The thickness and relative hydrogen content of the films were measured by Rutherford backscattering spectroscopy (RBS) and elastic recoil detection (ERD) technigue. The growth rate of a-C:H film was decreased with the increase of $V_s$, but the hydrogen content of the film was increased with the increase of $V_s$. The a-C:H films deposited at the lowest $V_s$ contain the smallest amount of hydrogen with most of C-H bonds in the of $CH_2$ configuration, whereas the films produced at higher $V_s$ reveal dominant the $CH_3$ bonding structure. The emission of white photoluminescence from the films were observed even with naked eyes at room temperature and the PL intensity of the film has the maximum value at $V_s$=200 V. With $V_s$ lower than 200 V, the PL intensity of the film increased with V, but for V, higher than 200 V, the PL intensity decreased with the increase of $V_s$. The peak energy of the PL spectra slightly shifted to the higher energy with the increase of $V_s$. The optical bandgap of the film, determined by optical transmittance, was increased from 1.5 eV at $V_s$=0V to 2.3 eV at $V_s$=400 V. But there were no obvious relations between the PL peak and the optical gap which were measured by Tauc process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2189-2196
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2009
Theoretical analysis is presented for expending of the usable frequency range of optoelectronic mixing detection in the radio over fiber network system. We define the normalized gain to evaluate the performance of the optical mixing detection, and conform the possibilities of detection for the high frequency signals beyond the cutoff frequency of a photodiode. Optical mixing detection mechanism is analyzed by solving the continuity equation for the carriers of a photodiode. The normalized gain is independent on the signal frequency and the frequency difference between the optical signal and the local signal. Also, the amplitude of the local signal and the bias voltage are needed to be optimized at the same time in order to maximize the normalized gain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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