Improving practicality of SLAM requires various sensors to be fused effectively in order to cope with uncertainty induced from both environment and sensors. In this case, combining sonar and vision sensors possesses numerous advantages of economical efficiency and complementary cooperation. Especially, it can remedy false data association and divergence problem of sonar sensors, and overcome low frequency SLAM update caused by computational burden and weakness in illumination changes of vision sensors. In this paper, we propose a SLAM method to join sonar sensors and stereo camera together. It consists of two schemes, extracting robust point and line features from sonar data and recognizing planar visual objects using multi-scale Harris corner detector and its SIFT descriptor from pre-constructed object database. And fusing sonar features and visual objects through EKF-SLAM can give correct data association via object recognition and high frequency update via sonar features. As a result, it can increase robustness and accuracy of SLAM in indoor environment. The performance of the proposed algorithm was verified by experiments in home -like environment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.12
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pp.1015-1020
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2016
An advantage of electric vehicles is that they are environmentally sustainable because they do not emit exhaust gases, such as $CO_2$ or Nox. A disadvantage is the low power performance of the motor and battery source, necessitating a reduction in the weight of the vehicle to increase efficiency. Another disadvantage is that the rechargeable battery enables an electric vehicle to only run for a limited number of miles before requiring electric charging. To solve these problems, the hybrid vehicle has been developed by combining environmental sustainability with the high performance of a conventional internal combustion engine. In this study, an electric UTV (Utility Terrain Vehicle) was transformed into a hybrid vehicle system by outfitting the vehicle with a drive auxiliary power system including a 125 cc internal combustion engine. This modification enabled us to extend the range of the hybrid UTV from 50km to 100km per one electric charging.
The physiomic approach is now widely used in the diagnosis of cardiovascular diseases. There are two possible methods for cardiovascular physiome: the traditional mathematical model and the machine learning (ML) algorithm. ML is used in almost every area of society for various tasks formerly performed by humans. Specifically, various ML techniques in cardiovascular medicine are being developed and improved at unprecedented speed. The benefits of using ML for various tasks is that the inner working mechanism of the system does not need to be known, which can prove convenient in situations where determining the inner workings of the system can be difficult. The computation speed is also often higher than that of the traditional mathematical models. The limitations with ML are that it inherently leads to an approximation, and special care must be taken in cases where a high accuracy is required. Traditional mathematical models are, however, constructed based on underlying laws either proven or assumed. The results from the mathematical models are accurate as long as the model is. Combining the advantages of both the mathematical models and ML would increase both the accuracy and efficiency of the simulation for many problems. In this review, examples of cardiovascular physiome where approaches of mathematical modeling and ML can be combined are introduced.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2399-2413
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2021
A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.
The design of safe and economical structures depends on the reliable live load from load survey. Live load surveys are traditionally conducted by randomly selecting rooms and weighing each item on-site, a method that has problems of low efficiency, high cost, and long cycle time. This paper proposes a deep learning-based method combined with Internet big data to perform live load surveys. The proposed survey method utilizes multi-source heterogeneous data, such as images, voice, and product identification, to obtain the live load without weighing each item through object detection, web crawler, and speech recognition. The indoor objects and face detection models are first developed based on fine-tuning the YOLOv3 algorithm to detect target objects and obtain the number of people in a room, respectively. Each detection model is evaluated using the independent testing set. Then web crawler frameworks with keyword and image retrieval are established to extract the weight information of detected objects from Internet big data. The live load in a room is derived by combining the weight and number of items and people. To verify the feasibility of the proposed survey method, a live load survey is carried out for a meeting room. The results show that, compared with the traditional method of sampling and weighing, the proposed method could perform efficient and convenient live load surveys and represents a new load research paradigm.
Journal of Korean Academic Society of Home Health Care Nursing
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v.30
no.1
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pp.69-83
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2023
Purpose: This study aimed to present Blue Ocean strategies by deriving the strategic elements of a visiting nursing center and conducting a survey on the importance and satisfaction of care clients. Methods: First, a FGI was conducted targeting the head of the visiting nursing center to derive its strategic elements. Subsequently, importance and satisfaction surveys on the derived strategy elements were analyzed, an IPA matrix was derived, and an as-is ERRC Blue Ocean strategy was established. Kano's Three-Factor Theory was used to derive a competitive position matrix and establish a to-be ERRC Blue Ocean strategy. The Blue Ocean Strategy for Visiting Nursing Center Management is presented in this study. Results: Four as raise factors were derived from combining the results of the as-is, to-be ERRC strategy element analysis: retention of competent nurses, education in medication management, maintenance of high customer satisfaction, and prompt handling of customer complaints. Additionally, the customer's health condition evaluation was derived. Conclusion: Blue Ocean Strategies can be used to analyze, derive, and establish management strategies in various nursing-related entrepreneurship fields.
University books are an important information resource. University book resources can be shared not only in the traditional paper form, but also electronic form under the background of the Internet. In order to better manage the sharing of electronic book resources in universities, this study put forward three resource sharing strategies: centralized sharing strategy, distributed sharing strategy, and centralized-distributed sharing strategy by analyzing the combined development of books and the Internet as well as the significance and development of book resource sharing. The centralized sharing strategy, however simple, was difficult to handle large traffic; while the resource nodes were independent and self-consistent, the distributed sharing strategy was not easy to find and had a high repetition rate. Combining the advantages of both strategies, the centralized-distributed sharing strategy was more suitable for the heterogeneous form of university book sharing. Finally, a teaching resources sharing platform for university libraries was designed based on the strategy of centralized and distributed sharing, and three interfaces including platform login, resource search, and resource release were displayed. The results of the simulated comparison experiment showed that centralized and distributed sharing strategies had limitations in resource searching and had low efficiencies; the efficiency of the centralized strategy reduced with an increase in search subjects; however, the centralized-distributed sharing strategy was able to search more resources efficiently and main stability.
Foam reduces the mobility of gas phase in porous media to overcome gravity override and to divert acid into desired layers in the petroleum industry and to enhance the efficiency of environmental remediation. Recent experimental studies on foam show that foam exhibits a remarkably different flow rheology depending on the flow regime. This study, for the first time, focuses on the issues of foam diversion process under the conditions relevant to groundwater remediation, combining results from laboratory linear-flow experiments and a simple numerical model with permeability contrasts. Linear flow tests performed at two different permeabilities (k = 9.1 and 30.4 darcy) confirmed that two flow regimes of steady-state strong foams were also observed within the permeability range of shallow geological formations. Foam exhibited a shear-thinning behavior in a low-quality regime and near Newtonian rheology in a high-quality regime. Data taken from linear flow tests were incorporated into a simple numerical model to evaluate the efficiency of foam diversion process in the presence of permeability contrasts. The simple model illustrated that foam in the high-quality regime exhibited a successful diversion but foam in the low-quality regime resulted in anti-diversion, implying that only foam in the high-quality regime would be applicable to the diversion process. Sensitivity study proved that the success of diversion process using foam in the high-quality regime was primarily controlled by the limiting capillary pressures (${P_c}{^*}$) of the two layers of interest. Limitations and implications are also discussed and included.
A pilot scale experiment was performed for a year to develop a two-phase anaerobic process for piggery wastewater treatment (COD: 6,000mg/L, BOD: 4,000mg/L, SS: 500mg/L, pH 8.4, alkalinity 6,000mg/L). The acidogenic reactor had a total volume of 3㎥, and the methanogenic reactor, an anaerobic up-flow sludge filter, combining a filter and a sludge bed, was also of total volume 3㎥(1.5㎥ of upper packing material). Temperatures of the acidogenic and methanogenic reactors kept at 20$^{\circ}C$ and 35$^{\circ}C$, respectively. When the pH of the acidogenic reactor was controlled at 6.0-7.0 with HCl, the COD removal efficiency increased from 50 to 80% over a period of six months, and as a result, the COD of the final effluent fell in the range of 1,000-1,500 mg/L. BOD removal efficiency over the same period was above 90%, and 300 to 400 mg/L was maintained in the final effluent. The average SS in the final effluent was 270 mg/L. The methane production was 0.32㎥ CH$_4$/kg COD(sub)removed and methane content of the methanogenic reactor was high value at 80-90%. When the pH of the acidogenic reactor was not controlled over the final two months, the pH reached 8.2 and acid conversion decreased compared with that of pH controlled, while COD removal was similar to the pH controlled operation. Without pH control, the methane content in the gas from methanogenic reactor improved to 90%, compared to 80% with pH control.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.8
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pp.768-775
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2011
Since error compensation schemes guaranteeing high reliability are required in wireless communication systems for the transmission of the large amount of data, as an efficient error compensation scheme the turbo HARQ scheme combining automatic repeat request and turbo coding has been studied in many places in the literature. In the case of conventional turbo HARQ schemes, the transmitter recognizing NAK signals repetitively sends the whole unit packet to the receiver although the received packet can be partially correctable. Through two successive processes, selection of uncorrectable error data and retransmission of only the relevant parts of the information data, transmission efficiency can be improved. In this paper, we present an error data selection criterion for retransmission using the sign transitions of A Posteriori values and propose a tubo HARQ scheme based on the partial retransmission technique. Through a computer simulation, we show and analyze the performance of the proposed scheme with transmission efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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