Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.3
s.303
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pp.47-52
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2005
Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a representative symptom of sleep disorder caused by the obstruction of upper airway. Because OSA causes not only excessive daytime sleepiness and fatigue, hypertension and arrhythmia but also cardiac arrest and sudden death during sleep in the severe case, it is very important to detect the occurrence and the frequency of OSA. OSA is usually diagnosed through the laboratory-based Polysomnography (PSG) which is uncomfortable and expensive. Therefore researches to improve the disadvantages of PSG are needed and studies for the detection of OSA using only one or two parameters are being made as alternatives to PSG. In this paper, we developed an algorithm for the detection of OSA based on Heart Rate Variability (HRV). The proposed method is applied to the ECG data sets provided from PhysioNet which consist of learning set and training set. We extracted features for the detection of OSA such as average and standard deviation of 1 minute R-R interval, power spectrum of R-R interval and S-peak amplitude from data sets. These features are applied to the input of neural network. As a result, we obtained sensitivity of $89.66\%$ and specificity of $95.25\%$. It shows that the features suggested in this study are useful to detect OSA.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.39
no.3
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pp.18-31
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2002
In this study, we introduce a concept of advanced neurofuzzy polynomial networks(ANFPN), a hybrid modeling architecture combining neurofuzzy networks(NFN) and polynomial neural networks(PNN). These networks are highly nonlinear rule-based models. The development of the ANFPN dwells on the technologies of Computational Intelligence(Cl), namely fuzzy sets, neural networks and genetic algorithms. NFN contributes to the formation of the premise part of the rule-based structure of the ANFPN. The consequence part of the ANFPN is designed using PNN. At the premise part of the ANFPN, NFN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation learning rule. The parameters of the membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted with the use of genetic optimization. As the consequence structure of ANFPN, PNN is a flexible network architecture whose structure(topology) is developed through learning. In particular, the number of layers and nodes of the PNN are not fixed in advance but is generated in a dynamic way. In this study, we introduce two kinds of ANFPN architectures, namely the basic and the modified one. Here the basic and the modified architecture depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of PNN structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the ANFPN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed ANFPN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.
In reality, it is a green revolution of the entire agricultural matrix in Korea that integrated pest control plays an important role in the possible breakthrough in rice self-sufficiency. In paddy agroecosystem as man-modified environment, rice is newly established every year by transplantation under diverse water regimes which affect a microclimate. Standing water benefits rice by regulating the microclimate, but it favors the multiplication of certain pets through the amelioration of the microclimate. Further, the introduction of high yielding varieties with the changing of cultural practices results in changing occurrence pattern of certain pests. In general, japonica type varieties lack genes resistant to most of the important pests and insect-borne virus diseases, whereas indica type possesses more genes conferring varietal resistance. Thus, this differences among indica type, form the background of different approaches to pest management. The changes in rice cultivation such as double cropping, growing high-yielding varieties requiring heavy fertilization, earlier transplanting, intensvie-spacing transplanting, and intensive pesticide use as a consequence of the adoption of improves rice production technology, have intensified the pest problems rather than reduced them. The cultivation of resistant varieties are highly effective to the pest, their long term stability is threathened because of the development of new biotypes which can detroy these varieties. So far, three biotypes of N. lugens are reported in Korea. Since each resistant variety is expected to maintain several years the sequential release of another new variety with a different gene at intervals is practised as a gene rotation program. Another approach, breeding multilines that have more than two genes for resistance in a variety are successfully demonstrated. The average annual rice losses during the last 15 years of 1977-’91 are 9.3% due to insect pests without chemical control undertaken, wehreas there is a average 2.4% despite farmers’insecticide application at the same period. In other words, the average annual losses are prvented by 6.9% when chemical control is properly employed. However, the continuous use of a same group of insecticides is followed by the development of pest resistance. Resistant development of C. suppressalis, L. striatellus and N. cincticeps is observed to organophosphorous insecticides by the mid-1960s, and to carbamates by the early 1970s in various parts of the country. Thus, it is apparent that a scheduled chemical control for rice production systems becomes uneconomical and that a reduction in energy input without impairing the rice yield, is necessarily improved through the implementation of integrated pest management systems. Nationwide pest forecasting system conducted by the government organization is a unique network of investigation for purpose of making pest control timely in terms of economic thresholds. A wise plant protection is expected to establish pest management systems in appropriate integration of resistant varieties, biological agents, cultural practices and other measures in harmony with minimizing use of chemical applications as a last weapon relying on economic thresholds.
It is frequently pointed out that the conventional field survey for natural environment has may limitations in terms of positional accuracy, real-time GIS data acquisition, and economic efficiency. The aim of this research was to develop an on site real-time mapping technique that enables the surveyor to input data in the field. The idea is based upon the recent trends in the field of Telecommunication and Information Technology that uses a GPS, wireless network computing, moving computing, etc. A virtual office approach has been adopted, in which a portable computer is linked to a GPS and field workers record data on the computer at the site and analyse data on site. This field mapping system has shown to be much less susceptible to the positional accuracy than that of th conventional approach. The Graphic User Interface, in particular, were ideally suited to combining positional information with attribute data which changes with every survey points. This interface allows users to interactively display and query GIS layers reproduced from the past survey results. The GIS database stored in the virtual office will serve to carry out a highly reliable survey since it could play a crucial role in identifying temporal and spatial changes occurred in the site. It is expected that integrated utilization of field data among the related agencies would be increased much more than before since the virtual office survey would be a powerful tool to ensure geometric fidelity in GIS database creation process. This paper also discusses the limitations and future direction of the present prototype research.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.2
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pp.189-196
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2012
The heavy moderator acts as the ultimate heat-sink in an operating CANDU reactor. HUKINS has been developed to investigate moderator flow patterns. HUKINS consists of a 38.4-mm-thick cylindrical shell with a 0.95 m inner diameter and 88 sus-tubes that produce a total heat of 10 kW. A chemical visualization method was selected to estimate the occurrence of typical moderator flow patterns. Momentum-dominated flow, mixed flow, and buoyancy-dominated flow are detected under conditions of a heat load of 7.7 kW and input mass flow rates of 4, 7, and 11 L/min. The experimental results are similar to the results of a CFD simulation that consisted of approximately 1.9 million grids and was conducted using the k-${\varepsilon}$ turbulence model. Therefore, both the present experiments and simulations using HUKINS, a 1/8-scale model, represent all three important flow patterns expected in the real CANDU6 reference reactor. Thus, it has been demonstrated that HUKINS could be useful in the study of CANDU6 moderator circulation.
The Cretaceous Poongam sedimentary Basin in Kangwon-do, Korea consists alluvial deposits of conglomerates, sandstones, mudstones or siltstones, and volcaniclastics. The Poongam Basin was formed as a fault margin sag or a transpressional basin developed along a strike-slip fault zone, and received huge amount of clastic sediments from the adjacent fault-scaip. It formed an aggrading alluvial fan system and a volcaniclast-supplied marginal lake environment, while tectonic activity and volcanism attenuated toward the end of basin formation. Following the Folk's classification, the sandstones of the Poongam Basin are identified as lithic wackes or feldspathic wackes. The areal and sequential variation of the mineral composition in the sandstones is not distinct. The results of K-Ar age dating from the intruding andesites, volcaniclastics and volcanic fragments in sedimentary rocks show a range of 70 Ma to 84 Ma. It suggests that volcarism occurred sequentially within a relatively short period as the pre-, syn-, and post-depositional events. It was the short period in the late Cretaceous that the basin had evolved i.e., the basin formation, the sediment input and fill, and the , intrusion and extrusion of volcanic rocks occurred. The Poongam sedimentary sequence is a typical tectonic-controlled coarse sedimentary facies which is texturally immature.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.5
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pp.465-471
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2013
A steam generator in nuclear power plant is a heatexchager which is used to convert water into steam from heat produced in a nuclear reactor core, and the steam produced in steam generator is delivered to the turbine to generate electricity. Because of damage to steam generator tubing may impair its ability to adequately perform required safety functions in terms of both structural integrity and leakage integrity, eddy current testing is periodically performed to evaluate the integrity of tubes in steam generator. This assessment is normally performed during a reactor refueling outage. Currently, the eddy current testing for steam generator of nuclear power plant in Korea is performed in accordance with KEPIC & ASME Code requirements, the eddy current testing system is consists of remote data acquisition unit and data analysis program to evaluate the acquired data. The KEPIC & ASME Code require that the electrical properties of remote data acquisition unit, such as total harmonic distortion, input & output impedance, amplifier linearity & stability, phase linearity, bandwidth & demodulation filter response, analog-to-digital conversion, and channel crosstalk shall be measured in accordance with the KEPIC & ASME Code requirements. In this paper, the measurement requirements of electrical properties for eddy current testing instrument described in KEPIC & ASME Code are presented, and the measurement results of newly developed eddy current testing instrument by KHNP(Korea Hydro & Nuclear Power Co., LTD) are presented.
Effects of two endocrine disrupters (EDs) , nonylphenol (NP) and diethylhexyl phthalate (DEHP), on the population growth and morphology of two freshwater HABs (harmful algal blooms) , Microcystis aeruginosa and Stephanodiscus hantzschii, which frequently evoked the hazard bloom in an eutrophic lakes and reservoirs worldwide, were examined with seven different concentrations of EDs (0.01, 0.05, 0.1, 1,2, 2.5 and 3 ppm). Even at concentration below 0.01 ppm, NP strongly inhibited the algal growth of both M. aeruginosa and S. hantzschii, regardless of the algal growth phase. Morphologically, the algal cell treated with NP gradually lost green color in cytoplasm, became smaller in cell size, and then, was hardly seen in microscopic field. On the other hand, DEHP employed did not affect two algae at all concentrations, and rather stimulated the growth by about 10% with a treatment at 3.00 ppm compared to control. These results indicate that the continuous input of EDs, DEHP into the natural water system plays a crucial role to enhance or help an outbreak of algal bloom in eutrophic waters.
Kim, Teajin;Hong, Jeongshik;Jeon, Yunsu;Park, Jongryul;An, Teayuk
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.23
no.1
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pp.1-22
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2018
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage, mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct value chain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company should be classified according to whether they belong to it's value chain. The establishment of a value chain for a single company can be performed smoothly by experts, but it takes a lot of cost and time to build one which consists of multiple companies. Thus, this study proposes a model that automatically classifies the companies that form a value chain based on actual transaction data. A total of 19 transaction attribute variables were extracted from the transaction data and processed into the form of input data for machine learning method. The proposed model was constructed using the Random Forest algorithm. The experiment was conducted on a automobile parts company. The experimental results demonstrate that the proposed model can classify the client companies of the parent company automatically with 92% of accuracy, 76% of F1-score and 94% of AUC. Also, the empirical study confirm that a few transaction attributes such as transaction concentration, transaction amount and total sales per customer are the main characteristics representing the companies that form a value chain.
Power lines are one of the main obstacles causing an aircraft crash and thus their realtime detection is significantly important during flight. To avoid such flight obstacles, the use of LIDAR has been recently increasing thanks to its advantages that it is less sensitive to weather conditions and can operate in day and night. In this study, we suggest a fast method to detect power lines from LIDAR data for flight obstacle avoidance. The proposed method first extracts non-ground points by eliminating the points reflected from ground surfaces using a filtering process. Second, we calculate the eigenvalues for the covariance matrix from the coordinates of the generated non-ground points and obtain the ratio of eigenvalues. Based on the ratio of eigenvalues, we can classify the points on a linear structure. Finally, among them, we select the points forming horizontally long straight as power-line points. To verify the algorithm, we used both real and simulated data as the input data. From the experimental results, it is shown that the average detection rate and time are 80% and 0.2 second, respectively. If we would improve the method based on the experiment results from the various flight scenario, it will be effectively utilized for a flight obstacle avoidance system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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