Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.
Background: Plyometric exercise is an exercise exerting forceful power in a brief period using isotonic activation. It is effective to improve reaction of muscle, agility, endurance and athletics performance. Weight training is an exericse improving muscular strength, endurance and respirating ability applying diversely in frequency and load of exercise Plyometric exercise and Weight training is to facilitate the athletics performance though improving the function of lower limb muscle, there is a difference that Plyometic jump squats is the way to improve agility and Weight training is the way to improve muscular strength. Therefore, it is necessary to know how this difference effects on athletics performance as measuring ankle, ROM, and jumping ability. Design: Randomized controlled trial. Method: This study was conducted with the voluntary participation of 40 university students, who were randomly assigned to jump squat and calf raise groups (n=20 per group). For each subject, we measured the range of motion of the ankle joint before and after exercise, as well as a standing broad jump and vertical jump test performance. We compared the performance indices before and after exercises using paired t-tests, and between groups using independent-samples t-tests. Conclusions: Both jump squat and calf raise exercises improved ankle joint dorsiflexion and plantar flexion, as well as standing broad jump and vertical jump height performance. However, there were no significant differences before versus after exercise, or between exercise types. Although jump squats and calf raises have different purposes, it is thought that, in combination, these exercises improve performance more effectively than either alone, and that such a combined exercise program improves the quality of training in both the general public and athletes in various sports.
Jawarishe Jalinoos (JJ) is an orally used formulation available in semisolid dosage form, prepared with powdered plant materials mixed in honey or sugar syrup. It has many admirable pharmacological effects and used in Unani medicine to treat various acute and chronic disorders since ancient times. The ICH Harmonised Tripartite Guideline stated that photostability testing should be an essential part of stability testing to confirm that light exposure does not result in an unacceptable change in drugs substance and finished products. To date, the effect of light on JJ is not studied, in this study photostability evaluation of JJ was carried out. The test sample was manufactured with genuine ingredients in the in-door pharmacy of the National Institute of Unani Medicine. JJ was packed in two transparent polyethylene terephthalate airtight containers. The first sample was analysed at zero-day and the second sample was placed in a stability chamber subjected to light challenge with an overall illumination of 1.2 million lux hours combined with near ultraviolet energy of 200-watt hours per square meter by using option 2, along with 30±2℃ temperature and relative humidity 70±5%. Analysis of both finished products showed no considerable changes in organoleptic characters. Less than 5% variation was observed in physicochemical parameters. HPTLC fingerprinting showed justifiable variation. Microbial load and specific counts were within the limit prescribed by WHO. As no unacceptable changes were noted in JJ subjecting to light challenge, it is concluded that JJ is a photostable Unani compound formulation.
사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 다양한 기술과 결합하여 일상생활의 전반으로 빠르게 자리 잡았다. 빠른 속도로 사회 전반에 자리 잡은 데 반해 보안에 대한 고려는 상대적으로 미흡하여 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. IoT 환경의 모든 기기는 인터넷에 연결되어 일상생활과 밀접하게 활용되고 있기에 사이버 공격으로 인한 피해도 심각하다. 따라서 보다 안전한 IoT 환경에서의 서비스를 위해 네트워크 보안 프로토콜을 이용한 암호화 통신이 반드시 고려되어야 한다. 대표적인 네트워크 보안 프로토콜에는 IETF에서 정의한 TLS(Transport Layer Protocol)가 있다. 본 논문은 제한된 자원 특성을 갖는 IoT 기기에서 대표적인 네트워크 보안 프로토콜인 TLS의 부하를 예측하기 위하여 IoT 기기 오픈 플랫폼 환경에서 TLS 버전 1.2와 버전 1.3에 대한 성능 측정 결과를 분석한다. 또한 버전 1.3에서 지원하는 주요 암호화 알고리즘의 성능을 분석하여 IoT 기기 사양에 따라 적합한 네트워크 보안 프로토콜 속성을 설정할 수 있는 기준을 제시하고자 한다.
A novel flat steel plate-concrete-corrugated steel plate (FS-C-CS) sandwich panel was proposed for resisting impact load. The failure mode, impact force and displacement response of the FS-C-CS panel under impact loading were studied via drop-weight impact tests. The combined global flexure and local indentation deformation mode of the FS-C-CS panel was observed, and three stages of impact process were identified. Moreover, the effects of corrugated plate height and steel plate thickness on the impact responses of the FS-C-CS panels were quantitatively analysed, and the impact resistant performance of the FS-C-CS panel was found to be generally improved on increasing corrugated plate height and thickness in terms of smaller deformation as well as larger impact force and post-peak mean force. The Finite Element (FE) model of the FS-C-CS panel under impact loading was established to predict its dynamic response and further reveal its failure mode and impact energy dissipation mechanism. The numerical results indicated that the concrete core and corrugated steel plate dissipated the majority of impact energy. In addition, employing end plates and high strength bolts as shear connectors could prevent the slip between steel plates and concrete core and assure the full composite action of the FS-C-CS panel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
Martakis, Panagiotis;Movsessian, Artur;Reuland, Yves;Pai, Sai G.S.;Quqa, Said;Cava, David Garcia;Tcherniak, Dmitri;Chatzi, Eleni
Smart Structures and Systems
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제29권1호
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pp.251-266
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.
Broad studies have addressed the issue of structural element damage identification, however, rubber bearing, as a key component of load transmission between the superstructure and substructure, is essential to the operational safety of a bridge, which should be paid more attention to its health condition. However, regarding the limitations of the traditional bearing damage detection methods as well as few studies have been conducted on this topic, in this paper, inspired by the model updating-based structural damage identification, a two-stage bearing damage identification method has been proposed. In the first stage, we deduce a novel bearing damage localization indicator, called element relative MSE, to accurately determine the bearing damage location. In the second one, the prior knowledge of bearing damage localization is combined with sailfish optimization (SFO) to perform the bearing damage estimation. In order to validate the feasibility, a numerical example of a 5-span continuous beam is introduced, also the noise robustness has been investigated. Meanwhile, the effectiveness and engineering applicability are further verified based on an experimental simply supported beam and actual engineering of the I-40 Bridge. The obtained results are good, which indicate that the proposed method is not only suitable for simple structures but also can accurately locate the bearing damage site and identify its severity for complex structure. To summarize, the proposed method provides a good guideline for the issue of bridge bearing detection, which could be used to reduce the difficulty of the traditional bearing failure detection approach, further saving labor costs and economic expenses.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
Xueyan Liu;Ruirui Sun;Linpeng Li;Wenjing Li;Tao Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2550-2572
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2023
Epidemiological survey is an important means for the prevention and control of infectious diseases. Due to the particularity of the epidemic survey, 1) epidemiological survey in epidemic prevention and control has a wide range of people involved, a large number of data collected, strong requirements for information disclosure and high timeliness of data processing; 2) the epidemiological survey data need to be disclosed at different institutions and the use of data has different permission requirements. As a result, it easily causes personal privacy disclosure. Therefore, traditional access control technologies are unsuitable for the privacy protection of epidemiological survey data. In view of these situations, we propose a black box-assisted fine-grained hierarchical access control scheme for epidemiological survey data. Firstly, a black box-assisted multi-attribute authority management mechanism without a trusted center is established to avoid authority deception. Meanwhile, the establishment of a master key-free system not only reduces the storage load but also prevents the risk of master key disclosure. Secondly, a sensitivity classification method is proposed according to the confidentiality degree of the institution to which the data belong and the importance of the data properties to set fine-grained access permission. Thirdly, a hierarchical authorization algorithm combined with data sensitivity and hierarchical attribute-based encryption (ABE) technology is proposed to achieve hierarchical access control of epidemiological survey data. Efficiency analysis and experiments show that the scheme meets the security requirements of privacy protection and key management in epidemiological survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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