The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.1
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pp.45-50
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2015
In this paper, we confirm the effective adaptive algorithm for tha active noise contorl (ANC) though the performance comparison between adaptive algorithms. Generally, the normalized least mean square (NLMS) algorithm has been widely used for an adaptive algorithm thanks to its simplicity and having a fast convergence speed. However, the convergence performance of the NLMS algorithms is often deteriorated by colored input signals. To overcome this problem, the affine pojection (AP) algorithm that updates the weight vector based on a number of recent input vectors can be used for allowing a higher convergence speed than the NLMS algorithm, but it is computationally complex. Thus, the proper algorithm were determined by the comparison between NLMS and AP algorithms regarding as the convergence performance and complexity. Simulation results confirmed that the noise reduction performance of NLMS algorithm was comparable to AP algorithm with low complexity. Therefore the NLMS algorithm is more effective for ANC system.
The purpose of this study to understand collaborative process and the capabilities of the firm impact on innovation performance in convergence environment. To achieve the purpose, research model was empirically tested with a survey from 162 employees from 4 Korea manufacturing companies and 1 USA company. The data obtained from the survey were analyzed using Partial Least Squares (PLS). As a result, collaboration process, learning capability and operation capability have significant and positive impact on innovation performance. It is a meaningful result that the collaboration process improve the innovation performance of firms through the operation capability and the learning capability.
Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.
This study is a descriptive research study to investigate the effect of core basic nursing practice education on clinical competence of nursing students. The data was collected from 169 3rd and 4th grade students in the Department of Nursing, College of Nursing, G province. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, multiple regression. Core experience is negatively correlated with performance confidence (r=.446, p<.001) was negatively correlated with clinical performance (r=-.206, p=.001). It was found to have a negative correlation with (r=-.346, p<.001). In this study, the factors affecting clinical performance were self-confidence (${\beta}=-.317$, p<.001), and clinical performance was 11.3%. Therefore, effective practical education program for improving clinical performance is needed for smooth practical education of nursing students.
The purpose of this descriptive research conducted among 125 pediatric nurses was to get basic data for nursing educational program on peripheral intravenous catheterization. The collected data using Protocol of Pediatric Peripheral Intravenous Infusion of Choi et. al.(2016) and Core Basic Nursing skills & Protocol ; Intravenous Infusion of Korean Accreditation Board of Nursing Education(2017) were analyzed using SPSS 21.0. Nursing performance of pediatric nurses was the lowest in education, and the highest in side effect management. There were significant differences in subarea of nursing performance according to general characteristics. There was a positive correlation between education and nursing performance(r=.486, p<.001), and factors influencing nursing performance were education(${\beta}=.472$), working department(${\beta}=.216$) and marital status(${\beta}=.169$)(adj $R^2=0.314$, p<.001). These results can be used as basic data on nursing educational program on peripheral intravenous catheterization for pediatric nurses after repeated study by expanding the number of subjects.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.731-742
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2022
PIPO is the latest domestic lightweight block cipher announced in ICISC'20, which is characterized by being lightweight to facilitate implementation on IoT with limited resources. In this paper, PIPO 64/128-bit and 64/256-bit were implemented using web-based languages such as Javascript and WebAsembly. Two methods of performance evaluation were conducted by implementing bitsice and TLU, and the performance was compared by implementing Looped written using for statements and Unrolled written for statements. It performs performance evaluations in various web browsers such as Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, and Microsoft Edge, as well as OS-specific environments such as Windows, Linux, Mac, iOS, and Android. In addition, a performance comparison was performed with PIPO implemented in C language. This can be used as an indicator for applying PIPO block cipher on the web.
GISEONG LEE;HYEON SEUNG JUNG;JINHO HYUN;CHANHO PAK
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.34
no.2
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pp.178-186
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2023
Three activation methods (constant voltage, current cycling, and hydrogen pumping) were applied to investigate the effects on the performance of the membrane electrode assembly (MEA) loaded with PtCo/C catalyst. The current cycling protocol took the shortest time to activate the MEA, while the performance after activation was the worst among the all activation methods. The constant voltage method took a moderate activation time and exhibited the best performance after activation. The hydrogen pumping protocol took the longest time to activate the MEA with moderate performance after activation. According to the distribution of relaxation time analysis, the improved performance after the activation mainly comes from the decrease of charge transfer resistance rather than the ionic resistance in the cathode catalyst layer, which suggests that the existence of water on the electrode is the key factor for activation.
Kim, Seong-Do;Choi, Jang-Hong;Lee, Joo-Hyun;Koo, Bon-Tae;Kim, Cheon-Soo;Eum, Nak-Woong;Yu, Hyun-Kyu;Jung, Hee-Bum
ETRI Journal
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v.33
no.6
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pp.969-972
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2011
This letter presents a CMOS RF front-end operating in a subthreshold region for low-power Band-III mobile TV applications. The performance and feasibility of the RF front-end are verified by integrating with a low-IF RF tuner fabricated in a 0.13-${\mu}m$ CMOS technology. The RF front-end achieves the measured noise figure of 4.4 dB and a wide gain control range of 68.7 dB with a maximum gain of 54.7 dB. The power consumption of the RF front-end is 13.8 mW from a 1.2 V supply.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.6
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pp.721-727
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2019
The purpose of this study is to investigate the relationship between clinical judgment and nursing performance based on myocardial infarction simulation applied to nursing students. Method: 39 fourth grade nursing students participated in this explanatory study with sampling of accommodations. The Lasater Clinical Judgment Rubric has been used in self-reported clinical trials and satisfaction with judging practices. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test and Pearson's correlation coefficient using SPSS WIN 19. Results: Scenarios with myocardial infarction were scored by self-reported clinical judgment. Total mean score of clinical judgment and total mean value of clinical judgment is 4.17 ± 0.80. Correlation Between Variables After Simulation Practice is highly significant for providing positive clinical judgment and satisfaction with nursing performance. Conclusion: The simulation-based practice associated with adult nursing in myocardial infarction was useful for clinical judgment and nursing performance satisfaction, which improved the core basic skills of nursing students.
A location-aware algorithm is proposed in this study to optimize the system performance of distributed systems for processing big data with low data reliability and application performance. Compared with previous algorithms, the location-aware data block placement algorithm uses data block placement and node data recovery strategies to improve data application performance and reliability. Simulation and actual cluster tests showed that the location-aware placement algorithm proposed in this study could greatly improve data reliability and shorten the application processing time of I/O interfaces in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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