The human exposure of lead has usually detected the amount of lead in the whole blood, however, this method has a shortcoming to give the information on the short-term exposure to lead. In that sense, it is desirable to estimates the level of lead in plasma to draw the chronic bio-marker of lead exposure even though it is difficult to measure lead of several ng/L. An inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) method was developed for determining lead in plasma as the chronic bio-marker of lead of workers. To minimize the contamination of lead from the environment, we constructed class 1,000 clean room and compared the amount of floating dust before and after the operation of the clean room. The limit of detection (LOD) and the limit of quantification (LOQ) of lead in fetal bovine serum were 4.3 ng/L and 12.2 ng/L by NIOSH method (statistical calculation method) and 7.0 ng/L and 22.1 ng/L by signal/noise ratio, respectively. The accuracy was in a range of 92.3-101.3%, and the precision of the assay was less than 4% in the samples spiked in the concentration of 20 ng/L and 2,000 ng/L. The method was simple, reproducible and sensitive enough to permit reliable analysis of lead to the ng/L level in plasma and/or serum. The method was also useful for the biological monitoring of chronic exposure to lead.
SqueeSAR is a new technique to combine Persistent Scatterer (PS) and Distributed Scatterer (DS) for deformation monitoring. Although many PSs are available in urban areas, SqueeSAR analysis can be beneficial to increase the PS density in not only natural targets but also smooth surfaces in urban environment. The height of each targets is generally required to remove topographic phase in interferometric SAR processing. The result of PSInSAR analysis to use PS only is not affected by DEM resolution because the height error of initial input DEM at each PSs is precisely compensated in PS processing chain. On the contrary, SqueeSAR can be affected by DEM resolution and precision since it includes spatial average filtering for DS targets to increase a signal-to-noise ratio (SNR). In this study we observe the effect of DEM resolution on deformation measurement by PSInSAR and SqueeSAR. With ALOS-1 PALSAR L-band data, acquired over Daejeon city, Korea, two different DEM data are used in InSAR processing for comparison: 1 m LIDAR DEM and SRTM 1-arc (~30 m) DEM. As expected the results of PSInSAR analysis show almost same results independently of the kind of DEM, while the results of SqueeSAR analysis show the improvement in quality of the time-series in case of 1-m LIDAR DSM. The density of InSAR measurement points was also improved about five times more than the PSInSAR analysis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.2
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pp.105-112
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2018
To determine the position of receiver, the GPS (Global Positioning System) uses position information of satellites and pseudo ranges based on signals. These are reflected by surrounding structures and multipath errors occur. This paper proposes a method for multipath error reduction using digital images to enhance the accuracy. The goal of the study is to calculate the shielding environment of receiver using image processing and apply it to GPS positioning. The proposed method, firstly, performs a preprocessing to reduce the effect of noise on images. Next, it uses hough transform to detect the outline of building roofs and determines mask angles and permissible azimuth range. Then, it classifies the satellites according to the condition using the image processing results. Finally, base on point positioning, it computes the receiver position by applying a weight model that assigns different weights to the classified satellites. We confirmed that the RMSE (Root Mean Square Error) was reduced by 2.29m in the horizontal direction and by 15.62m in the vertical direction. This paper showed the potential for the hybrid of GPS positioning and image processing technology.
Deep neural networks(DNN), which are used as approximation functions in reinforcement learning (RN), theoretically can be attributed to realistic results. In empirical benchmark works, time difference learning (TD) shows better results than Monte-Carlo learning (MC). However, among some previous works show that MC is better than TD when the reward is very rare or delayed. Also, another recent research shows when the information observed by the agent from the environment is partial on complex control works, it indicates that the MC prediction is superior to the TD-based methods. Most of these environments can be regarded as 5-step Q-learning or 20-step Q-learning, where the experiment continues without long roll-outs for alleviating reduce performance degradation. In other words, for networks with a noise, a representative network that is regardless of the controlled roll-outs, it is better to learn MC, which is robust to noisy rewards than TD, or almost identical to MC. These studies provide a break with that TD is better than MC. These recent research results show that the way combining MC and TD is better than the theoretical one. Therefore, in this study, based on the results shown in previous studies, we attempt to exploit a random balance with a mixture of TD and MC in RL without any complicated formulas by rewards used in those studies do. Compared to the DQN using the MC and TD random mixture and the well-known DQN using only the TD-based learning, we demonstrate that a well-performed TD learning are also granted special favor of the mixture of TD and MC through an experiments in OpenAI Gym.
Jeong, Min Chul;Kim, Jung Hoon;Lee, Jee Ha;Kang, Yun Suk;Kong, Jung Sik
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.16
no.3
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pp.31-40
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2012
The irregularity of railway track affects not only the comfort of ride such as noise or vibration but also the safety of train operation. For this reason, it is an interesting research area to design a reliable and sustainable railway track system and to analyze the train movement mechanism based on systematic approaches considering reasons of track irregularity possible in a specific local environment. Irregularity data inspected by EM-120, an railway inspection system in Korea includes unavoidable incomplete and erratic information, so it is encountered lots of problem to analyse those data without appropriate pre-data-refining processes. In this research, for the efficient management and maintenance of railway system, progress rate of standard deviation of irregularity is quantified. During the computation, some important components of railways such as rail joint, ballast, roadbed, and fastener have been considered. Probabilistic distributions of irregularity growth with respect to time are computed to predict the remaining service life of railway track and to be adapted for the safety assessment.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.33
no.3
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pp.95-102
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2015
This study conducted the survey on the resources of traditional villages based on AHP in the subjects with the specialists in Korea and China to seek the resource evaluation standards to apply the preservation and development of traditional villages, and the differences of the importance on the resources among the specialists in both countries. We classified three levels of evaluation items to aim the deductions of the importance and priority in the resources of traditional villages. Upon the analysis results, natural resources were important in the level 1; environmental, historical, facility resources were important in the level 2; and the factors such as air, topography, traditional houses, agricultural landscape, shared community facilities, interchanges between urban and rural areas, family activities, and so on were important in the level 3. The factors that both Korean and Chinese groups evaluated as the most important ones were the same. In terms of overall importance by evaluation items, the factors such as air, water quality, noise, traditional houses, topography, shared community facilities, and so on were rated as relatively important in both Korean and Chinese groups. That is, the traditional villages have the necessity to preserve the cultural resources like their duties, however, it is required to control the natural environment with good quality preferentially. This study results can compare the importance on the resources of traditional village between Korea and China. Moreover, with calculation of the priority and scores for the preservation and management of traditional villages, they are expected to be used as the tool to apply the quantitative data in the evaluation process of traditional village resources in both countries.
This work tackles the problem of conventional reinforcement learning scheme which has a relatively long training time to reduce energy consumption in underwater network. The enhanced scheme adjusts the learning range of reinforcement learning based on distance estimation. It can be reduce the scope of learning. To take account the fact that the distance estimation may not be accurate due to the underwater wireless network characteristics. this research added noise in consideration of the underwater environment. In simulation result, the proposed AQ-NAV scheme has completed learning much faster than existing method. AQ-NAV can finish the training process within less than 40 episodes. But the existing method requires more than 120 episodes. The result show that learning is possible with fewer attempts than the previous one. If AQ-NAV will be applied in Underwater Networks, It will affect energy efficiency. and It will be expected to relieved existing problem and increase network efficiency.
The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) onboard NEXTSat-1 is the near-infrared instrument onboard NEXTSat-1 which is being developed by KASI. The imaging low-resolution spectroscopic observation in the near-infrared range for nearby galaxies, low background regions, star-forming regions and so on will be performed on orbit. After the System Requirement Review, the optical design is changed from on-axis to the off-axis telescope which has a wide field of view (2 deg. ${\times}$ 2 deg.) as well as the wide wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$. The mechanical structure is considered to endure the launching condition as well as the space environment. The design of relay optics is optimized to maintain the uniform optical performance in the required wavelength range. The stray light analysis is being made to evade a light outside a field of view. The dewar is designed to operate the infrared detector at 80K stage. From the thermal analysis, we confirmed that the telescope can be cooled down to around 200K in order to reduce the large amount of thermal noise. Here, we report the current status of the NISS development.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.9
no.4
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pp.427-438
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1998
The bit error rate(BER) performance of Trellis Coded QPSK signal in the presence of cochannel interference (CCI) and Rician fading is investigated. The trellis coded QPSK system adopts Maximum Ratio Combining (MRC) diversity reception and Reed-Solomon code to enhance system performance. Using the derived error probability equation, the error performance of trellis coded QPSK system has been evaluated and shown in figures to discuss as a function of signal power to noise power ratio (SNR), signal power to interference power ratio(SIR), direct to indirect signal power ratio ($K_R$), the number of diversity branch (M), the frame length of Reed-Solomon code (n), the number of error correction symbol (t), and the number of state of trellis encoder. From the results, we know that proposed system is affected by cochannel interference and fading in microcell environment. Also, BER performance of Trellis Coded QPSK system can be improved as increasing either the power of desired signal or the value of SIR. And the BER floor in microcellular system is caused by the cochannel interference and it occurs at high BER when SIR is low. And Reed-Solomon code (n=15, t=2) is more effective to restrain the affection of CCI and fading than MRC diversity reception (M=2).
A gravity meter has been used for exploring subsurface mineral resources and monitoring long-period events such as Earth tides. Recently, researchers found several other intriguing features that we could even detect large teleseismic earthquakes and monitor seismic ambient noise using gravimeters. The zero-length spring suspension technology gives the gPhone (Micro-g LaCoste) excellent low frequency sensitivity, which may have implications for investigating much longer-period natural events (e.g., Earth's hum, tsunami waves, etc.). In this study, we present preliminary results through temporary operation of the gPhone at Geumsan in South Korea for 9 months (Nov. 2008-Jul. 2009). The gPhone successfully recorded large teleseismic events and showed a clear seasonal variation of the Double frequency microseisms during its operation period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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