In underwater communications, to compensate performance degradation induced from rapidly changing channel transfer characteristic, multi-band communication method which allocate the same data to different frequency bands is used. However, the multi-band configuration may have worse performance than the single-band one because performance degradation in a particular band affects the output from the entire bands. This problem can be solved through a receiving end that analyzes error rates of each band, sets threshold values and allocates lower weights to inferior bands. Therefore, this paper proposed a weighting algorithm based on estimated Bit Error Rate (BER) which analyzes reliability of received data based on the performance difference between demodulated and decoded data. Employing turbo codes with coding rate of 1/3, we evaluate the performance of the proposed weighted multi-band transmission model in real underwater environments based on optimal simulation parameters. Through the sea trial experiment, we confirmed error performance was improved by applying the proposed weighting algorithm.
This paper presents the results of a sea trial for long range underwater acoustic communication conducted in the East Sea in November 2020. Signals were collected through a moving transmitter and 16 vertically arranged receivers, and the range between the transmitter and receiver was about 20 km. The signal in the experiment is a conventional Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS) method and a superimposed DSSS method that increases data rate by superimposing of multiple circulated Pseudo Noise (PN) sequences for each symbol. The results show that the uncoded bit error rate averaged over 16 channels to which the channel coding technique was not applied was 0.0005 for the conventional direct sequence spreading method, and was 0.00124 for the superimposed direct sequence spreading method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.977-985
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2021
The LiDAR sensor is attracting attention as a key sensor for autonomous driving vehicle. LiDAR sensor provides measured three-dimensional lengths within range using LASER. However, as much data is provided to the external system, it is difficult to process such data in an external system or processor of the vehicle. To resolve these issues, we develop integrated processing system for LiDAR sensor. The system is configured that client receives data from LiDAR sensor and processes data, server gathers data from clients and transmits integrated data in real-time. The test was carried out to ensure real-time processing of the system by changing the data acquisition, processing method and process driving method of process. As a result of the experiment, when receiving data from four LiDAR sensors, client and server process was operated using background or multi-core processing, the system response time of each client was about 13.2 ms and the server was about 12.6 ms.
In river design, consideration of bed shear stresses is necessary to secure stability of levee and floodplain. In this study distributions of bed shear stresses in compound open channels are analyzed through numerical simulation for various width and depth. LES solver in OpenFOAM is applied to 12 cases of compound channel shapes considering secondary flow which effects distributions of bed shear stresses. By the results time averaged velocity distributions, secondary currents, and distributions of bed shear stresses are analyzed. Overall distributions of bed shears in floodplain show that higher shear stresses are seen in left of floodplain and the shears decrease toward right of floodplain. However, high local variations in shear stresses are shown due to the secondary flow effects. In shallow floodplain, bed shear stresses show low value below 0.8 times of averaged bed shear. In deep floodplain, bed shear stresses show high value over 1.2 - 1.4 times of averaged bed shear.
Purpose: This study examined the most efficient exercise position to activate the gluteus medius (GM) and tensor fascia latae (TFL) in hip abduction in side-lying (HA-SL), clam in side-lying (CL-SL), and sling bridging in side-lying (SB-SL), which are the most representative GM exercises. Methods: Twenty-four healthy male adults aged from 20 to 40 years, whose body mass index was under 25, participated in this experiment. While all participants conducted three different positions with a counterbalanced manner, such as in AB, CL, and BR, activation of the GM and TFL was measured using 8-channel wireless EMG. Exercise was performed for 10 seconds three times in total with a five minute-break session. Results: Significant differences in GM and TFL activation were observed among the three positions (p<0.05). The highest activation of 60.69 was observed in BR followed in order by 46.03 and 12.92 in HA-SL and CL, respectively. TFL activation in HA-SL was 42.01, followed in order by 35.98 and 14.01 in BR and CL, respectively. On the other hand, there was no significant difference in TFL muscle activation between BR and HA-SL. Conclusion: These findings suggest that both BR and HA-SL in GM can be done selectively. CL has remarkably low muscle activation in GM and TFL, which makes it less valuable in GM and TFL exercise. In conclusion, selective BR and HA-SL exercise should be applied to maximally and effectively activate the GM.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.769-772
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2014
The device reliability in amorphous InGaZnO under NBS(Negative Bias Stress) and hot carrier stress with different gate overlap has been characterized. Amorphous InGaZnO thin film transistor has been measured. and is channel $width=104{\mu}m$, $length=10{\mu}m$ with gate overlap $length=0,1,2,3{\mu}m$. The device reliability has been analyzed by I-V characteristics. From the experiment results, threshold voltage variation has been increased with increasing of the gate overlap length after hot carrier stress. Also, threshold voltage variation has been decreased and Hump Effect has been observed later with increasing of the gate overlap length after NBS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3729-3749
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2021
At present, deep convolution network-based salient object detection (SOD) has achieved impressive performance. However, it is still a challenging problem to make full use of the multi-scale information of the extracted features and which appropriate feature fusion method is adopted to process feature mapping. In this paper, we propose a new adjacency auxiliary network (AANet) based on multi-scale feature fusion for SOD. Firstly, we design the parallel connection feature enhancement module (PFEM) for each layer of feature extraction, which improves the feature density by connecting different dilated convolution branches in parallel, and add channel attention flow to fully extract the context information of features. Then the adjacent layer features with close degree of abstraction but different characteristic properties are fused through the adjacent auxiliary module (AAM) to eliminate the ambiguity and noise of the features. Besides, in order to refine the features effectively to get more accurate object boundaries, we design adjacency decoder (AAM_D) based on adjacency auxiliary module (AAM), which concatenates the features of adjacent layers, extracts their spatial attention, and then combines them with the output of AAM. The outputs of AAM_D features with semantic information and spatial detail obtained from each feature are used as salient prediction maps for multi-level feature joint supervising. Experiment results on six benchmark SOD datasets demonstrate that the proposed method outperforms similar previous methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.9
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pp.37-47
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2021
In this paper, we propose a new deep learning model for tongue segmentation with improved accuracy compared to the existing model by diversifying the receptive field in the U-net. Methods such as parallel convolution, dilated convolution, and constant channel increase were used to diversify the receptive field. For the proposed deep learning model, a tongue region segmentation experiment was performed on two test datasets. The training image and the test image are similar in TestSet1 and they are not in TestSet2. Experimental results show that segmentation performance improved as the receptive field was diversified. The mIoU value of the proposed method was 98.14% for TestSet1 and 91.90% for TestSet2 which was higher than the result of existing models such as U-net, DeepTongue, and TongueNet.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.3
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pp.465-470
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2021
A robust speech recognition technology is required that does not degrade the performance of speech recognition and the quality of the speech when speech recognition is performed in an actual environment of the speech mixed with noise. With the development of such speech recognition technology, it is necessary to develop an application that achieves stable and high speech recognition rate even in a noisy environment similar to the human speech spectrum. Therefore, this paper proposes a speech enhancement algorithm that processes a noise suppression based on the MMSA-STSA estimation algorithm, which is a short-time spectral amplitude method based on the error of the least mean square. This algorithm is an effective nonlinear speech enhancement algorithm based on a single channel input and has high noise suppression performance. Moreover this algorithm is a technique that reduces the amount of distortion of the speech based on the statistical model of the speech. In this experiment, in order to verify the effectiveness of the MMSA-STSA estimation algorithm, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by comparing the input speech waveform and the output speech waveform.
Chinese society faces increasing outbreaks of labor disputes, may of which are usually characterized as 'the highest level since the establishment of PRC'. Guangdong Province is the hottest place for increasing labor disputes as well as for flexible responses by the local government and labor agencies. Interest-pursuit bargaining model becomes one of the outstanding characteristics for recent labor disputes in Guangdong Province. Chinese central government promulgated well-managed policy package for labor dispute settlement in 2015. Guangdong Province government went one step further by introducing to institutionalize labor dispute settlement. To channel labor dispute conflicts into manageable direction, reliability and capacity of bottom level trade unions become much more essential for the authorities than before. Guangdong Confederation of Trade Unions leads some important experiments of trade union reforms. Employment of 'social cadres' of trade unions by local trade union organizations is the most outstanding experiment to satisfy increasing needs from bottom level ordinary workers who don't have efficient union organizations. It needs to be seen whether changing labor policies go beyond the limits of 'security priority principle'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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