We consider transmission over body area networks. Due to the difficulty in assessing an accurate statistical model valid for multiple scenarios, we advocate a system design technique favoring robustness. Our approach, which is based on results in [12] and generalizes them, examines the variation of a performance metric when the nominal statistical distribution of fading is replaced by the worst distribution within a given Kullback-Leibler divergence from it. The sensitivity of the performance metric to the divergence from the nominal distribution can be used as an indication of the design robustness. This concept is applied by evaluating the error probability of binary uncoded modulation and the outage probability-the first parameter is useful to assess system performance with no error-control coding, while the second reflects the performance when a near-optimal code is used. The usefulness of channel coding can be assessed by comparing its robustness with that of uncoded transmission.
The aim of this study was to investigate influence of body build on body composition, energy metabolic state and insulin concentration of blood. 29 male athletes and 36 male non-athletic students were recruited for the study. Anthropometry including chest depth and breadth, fat mass, fat fee mass, tricep skinfold thickness were measured. fasting glucose, lactate, triglyceride, fee fatty acid, and insulin concentration in serum were measured . Body build was assessed using metric index, which calculated by regression equations of Mohr and Greil. The athletic and non-athletic students were allocated to 3 body build, that is leptomorph, mesomorph, and pyknomorph. Resting metabolic rate was calculated. Respiratory quotient was determined through ratio of measured VO$_2$, and V$CO_2$. Most non-athletes have a leptomorphic body build, in contrast to athletes mesomorphic type. The body build type influenced body composition differently between non-athletic group and athletic group. Weight, body mass index, body fat mass and fat mass proportion (%), and fat-free mass increased from leptomorph to pyknormorph in non-athletic group. Pyknormorphic athletes have a significant higher body mass index, fat mass, fat free mass than other body build type. Serum glucose, triglyceride, lactate, insulin showed significant differences only in non-athletic group between leptomorph and mesomorph. RMR increased significantly from leptomorph to mesomorph in non-athletes. There was no significant difference of RQ among 3 body build types in both athletes and non-athletes. This study gives a coherent data on body build and body composition for athletes and non-athletes students. The influence of body builds on energy metabolic status of serum was different between athletes and non-athletes.
대량의 물품이 생산되고 유통되는 현대 사회에서 개인에게 다양하고 편리한 서비스를 제공하기위해서 다방면에서 연구가 진행되고 있다. 상품을 구입 시에 사용자가 사용하는 스마트카드에 개인의 신체 치수 정보가 담겨있다면 그 사용자는 카드를 reader하는 기기에 접속하기만 하면 사용자가 필요로 하는 물품을 추천 받을 수 있을 것이다. 사람의 신체는 모든 부분을 식별할 수 있는 다양한 물리적 측정 기준을 가지고 있다. 이에 맞물려 스마트카드는 신체 식별정보 저장하기위한 적절한 저장장치이고, 관련된 컨텐츠와 자바 애플릿의 검색 및 업데이트가 용이하다는 장점이 있다. 이 논문의 연구 과제는 브라우저와 자바 임베디드 스마트카드사이의 접근 인터페이스를 설계하는 것이다.
The skin is the body's first line of defense against external infection. When a skin disease strikes, the skin's protective role is compromised, necessitating quick diagnosis and treatment. Recently, as artificial intelligence has advanced, research for technical applications has been done in a variety of sectors, including dermatology, to reduce the rate of misdiagnosis and obtain quick treatment using artificial intelligence. Although previous studies have diagnosed skin diseases with low incidence, this paper proposes a method to classify common illnesses such as warts and corns using a convolutional neural network. The data set used consists of 3 classes and 2,515 images, but there is a problem of lack of training data and class imbalance. We analyzed the performance using a deep metric loss function and a cross-entropy loss function to train the model. When comparing that in terms of accuracy, recall, F1 score, and accuracy, the former performed better.
To analyze the possibility for the genetic improvement at the early period at 60 days of age in tilapia, Oreochromis niloticus. Genetic parameters on eight traits, total length (TL), standrad length (SL), head length (HL), body depth (BD), body height at the origin of dorsal fin (BH1), length from the origin of dorsal fin to the origin of dorsal fin (BH2), snout length (SNL), and body weight (BW), were estimated by sib analysis. Heritabilities estimated from sire, dam and full-sib components were moderately high in all metric traits, ranged 0.08$\~$0.70, 0.22$\~$0.41 and 0.18$\~$0.55, respectively. Those of SL from sire, dam, and full-sib component were estimated as 0.13, 0.22, and 0.18, respectively, Besides BH1, BH2 also showed high heritabilities, $h^2_s$ (0.08), $h^2_d$ (0.38) and $h^2_{s+d}$ (0.23), indicating that it would be a new production-related metric trait for selection. Among the metric traits, phenotypic and genetic correlation coefficients were ranged from 0,86 to 0.97 and from 0.90 to 0.99, respectively. Thus, genetic improvement would be possible at the early growth rate by the individual selection in tilapia.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.2
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pp.185-190
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2015
The purpose of this study is developing the quantify the seat belt pulling Noise index and evaluation method. This paper presents the objective method to evaluate the emotional feeling about the pulling Noise of the seat belt. The physical quantification is required to objectively evaluate the emotional feeling of the pulling Noise. This is called the "Noise metric." The Noise metric is should correlated to the subjective rating of the pulling Noise. The pulling Noise index is developed throughout the linear regression of the Noise metric and the subjective rating. The developed index is used for the objective evaluation of the emotional feeling about the pulling Noise of a seat belt throughout the modification of seat belt components.
Energy consumption is a key issue in body sensor networks (BSNs) since energy-constrained sensors monitor the vital signs of human beings in healthcare applications. In this paper, packet size optimization for BSNs has been analyzed to improve the efficiency of energy consumption. Existing studies on packet size optimization in wireless sensor networks cannot be applied to BSNs because the different operational characteristics of nodes and the channel effects of in-body and on-body propagation cannot be captured. In this paper, automatic repeat request (ARQ), forward error correction (FEC) block codes, and FEC convolutional codes have been analyzed regarding their energy efficiency. The hop-length extension technique has been applied to improve this metric with FEC block codes. The theoretical analysis and the numerical evaluations reveal that exploiting FEC schemes improves the energy efficiency, increases the optimal payload packet size, and extends the hop length for all scenarios for in-body and on-body propagation.
Junhee JUNG;Seohyun YANG;Emmanuel KIMITO;Dohyeong KIM;Chansik PARK;Dongmin LEE
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.463-470
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2024
Recent wearable devices can measure workers' physical and mental stress levels in the workplace, enabling timely interventions or adjustments to improve safety, well-being, and productivity. However, stress is a subjective metric, response and recovery from stress varies depending on the individual's physical condition. This study is a preliminary study to test whether there are relationships between stress and physical conditions (i.e., body compositions) of individual workers. To find the relationship between various body compositions of the participants and their stress levels, Spearman correlation coefficients and linear regression analysis were conducted. The results showed a significant relationship between workers' stress level and their body composition. This suggests that by utilizing easily measurable body composition, customized stress monitoring for individual workers can be achieved, contributing to the prevention of construction accidents and the creation of a safer construction site.
This paper presents the system widely used for extraction of human body recognition system in the field of bio-metric identification. The Human body recognition system is used in many fields. This biological is appled to the human recognition in banking and the access control with security. The important algorithm of the identification software usese hand lines and hand shape geometry. We used the simple algorithm and recognizing the person by their hand image from the input camera. The geometrical characteristics in hand shape such as length of finger to whole hand length thickness of finger to length, etc are used.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.1
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pp.189-196
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1990
In the present study, a new method of generating boundary-fitted coordinates systems controlled by control function is introduced. Application of the method to a three-dimensional simply-connected region is the demonstrated. The numerical grid generation has following feat ures, (a) The generated boundary fitted coordinates is well concentrated in near wall region and satisfied orthogonality, (b) The grid control function is fully automatic and well controlled in sharp convex boundary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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