본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
The purpose of this study was to investigate drivers' postures in different car pedal systems and skilled levels under fatigue. Twenty four subjects participated in this experiment. For three-dimensional analyses, six cameras (Proreflex MCU-240, Qualisys) were used to acquire raw data. The parameters were calculated and analyzed with Visual-3D. In conclusion, ROAs of two leg-pedal system were less than one leg pedal system by pattern analysis. Through statistical tests, skilled levels have effects on ROAs(X, Y, Z) of ankle joint at breaking a pedal and ROAs(Y, Z) of ankle joint at accelerating a pedal. Also, car pedal systems have effects on ROAs(Y, Z) of ankle joint, and ROA(Z) of knee joint at accelerating a pedal. In addition, skilled levels and car pedal systems (cross effects) have an effect on ROA(Z) of ankle joint. These findings suggested that we should improve a present single pedal system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
Pongamia (Pongamia pinnata L.) as a source of non-edible oil, is potential tree species for biodiesel production. For several reasons, both technical and economical, the potential of P. pinnata is far from being realized. The exploitation of genetic diversity for crop improvement has been the major driving force for the exploration and ex situ/in situ conservation of plant genetic resources. However, P. pinnata improvement for high oil and seed production is not achieved because of unsystematic way of tree improvement. Performance of P. pinnata planted by Karnataka Forest Department was assessed based on yield potential by collecting 157 clones out of 264 clones established by Karnataka Forest Department research wing under different research circles/ranges. It was evident that the all the seed and pod traits were significantly different. Further, selection of superior germplasm based on oil and pod/seed parameters was achieved by application of Mahalanobis statistics and Tocher's technique. On the basis of D2 values for all possible 253 pairs of populations the 157 genotypes were grouped into 28 clusters. The clustering pattern showed that geographical diversity is not necessarily related to genetic diversity. Cluster means indicated a wide range of variation for all the pod and seed traits. The best cluster having total oil content of more than 34.9% with 100 seed weight of above 125 g viz. Cluster I, II, III, IX, XV, XIX, XXI, XXIII, XXVI and XXVII were selected for clonal propagation.
This study conducted the measurements of air flow rate for blower systems with experiment and numerical. A new airflow rate test method is suggested, with which it is possible to accurate measurements and calculate the air flow rate for blower systems. The blower(axial fan) is an industrial fluid machine device that supplies a large amount of air by driving an impeller with an electric motor, and it is widely used throughout the industry such as steel, power plant, chemical, semiconductor, LC D, food, and cement. The airflow from the blower is for exchanging the heat in the cooling unit or heat exchanger. The temperature of coolants and hydraulic oil primarily depends on the amount of airflow rate through the cooling package so its accurate estimation is very important. Moreover, it required a larger investment in time and cost since it could not be executed until the system is actually made. Therefore, this research is intended to examine the phenomenon of air flow pattern when testing air flow rate, suggested new test method, and show the result of the validation test.
Recently, the global automobile industry is aiming for a transition from internal combustion locomotives to zero-emission vehicles. Electric vehicles powered by battery energy can operate at peak performance and improve fuel economy by applying multiple motors or multi-speed transmissions. In order to design a two-speed transmission, it is necessary to evaluate and analyze the application system and performance of electric vehicles. In this study, control performance optimization of a twostage battery electric vehicle equipped with an AMT-based automatic transmission was performed and performance according to control pattern changes was analyzed. In order to improve the operating efficiency of the motor, the shift control that sets the optimal operating point according to the vehicle speed and required torque was derived from the motor efficiency map. The performance of battery energy consumption and transmission loss energy according to the hysteresis interval was analyzed and optimized. The hysteresis interval applied to the optimal shift map acted as a factor in reducing the frequency and loss of shifts. It has been shown that keeping the hysteresis interval at about 4 km/h can reduce energy consumption while reducing the number of shifts.
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
With the growing field and growing interest in transparent organic light-emitting diodes (TOLED) in the industry, various attempts are being made to improve the transmittance and performance of TOLED. TOLEDs are expected to be used in next-generation displays such as mixture reality (MR) displays, displayable windows, televisions, etc. This study presents a mesh TOLED with better transmittance and luminescence characteristics than existing TOLEDs through an in-situ vacuum deposition method that does not require additional processes such as photolithography and etching. In this study the mesh TOLED's cathode consists of Mg: Ag 1:9 electrode. Mesh patterns are interconnected with a 6 nm layer of interlayer. We approached transmittance improvement up to 30% at 555 nm at the cathode electrode with similar current injection character, also we improved lumination characteristics up to 23% at 7 V driving condition.
수중음향렌즈 시스템은 해저를 탐사하여 고해상도의 영상을 얻어내는 시스템의 하나로 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성한다. 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성함으로써 복잡도를 낮추고 구동전력을 절감시킨다. 음향렌즈로부터 들어오는 빔을 배열센서로 수신하려면 음향렌즈의 빔패턴을 분석하여 센서간격을 설정하는 문제를 해결해야 한다. 여기서 SIR (Signal to Interference Ratio)을 사용하여 센서간격과 빔패턴과 영상 품질과의 관계를 분석한다. 빔패턴의 모양에 따라 SIR은 변하므로 대체로 센서간격이 넓으면 사이드로브의 영향이 감소하므로 SIR이 개선된다. 사이드로브의 크기가 크면 전반적으로 SIR이 악화된다. Apodization 함수에 따라 빔패턴의 메인로브의 폭과 모양과 사이드로브의 모양과 준위가 바뀐다. 따라서 적절한 apodization 함수를 적용하여 SIR을 개선한다. 본 논문에서 예시된 빔패턴의 경우 센서간격이 13mm에서 SIR이 0-10dB로 안정이 되지만, 그 값이 높지 않다. 따라서 Chebyshev 함수를 적용하여 37mm 이상의 구간에서 80dB의 SIR을 얻는다. 센서간격이 더 작은 경우는 Hann 함수나 triangular 함수가 좋은 성능을 나타냈다.
기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n2)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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