IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.2
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pp.51-58
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2023
This paper proposes a deep learning method for estimating the heart rate from facial videos. Our proposed method estimates remote photoplethysmography (rPPG) signals to predict the heart rate. Although there have been proposed several methods for estimating rPPG signals, most previous methods can not be utilized in low-power single board computers due to their computational complexity. To address this problem, we construct a lightweight student model and employ a knowledge distillation technique to reduce the performance degradation of a deeper network model. The teacher model consists of 795k parameters, whereas the student model only contains 24k parameters, and therefore, the inference time was reduced with the factor of 10. By distilling the knowledge of the intermediate feature maps of the teacher model, we improved the accuracy of the student model for estimating the heart rate. Experiments were conducted on the UBFC-rPPG dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, we collected our own dataset to verify the accuracy and processing time of the proposed method on a real-world dataset. Experimental results on a NVIDIA Jetson Nano board demonstrate that our proposed method can infer the heart rate in real time with the mean absolute error of 2.5183 bpm.
Numerous methods have been proposed in predicting formability of sheet metals based on microstructural and macro-scale properties of sheets. However, there are limited number of papers on the optimization problem to increase formability of sheet metals. In the present study, we aim to use novel optimization algorithms in neural networks to maximize the formability of sheet metals based on tensile curve and texture of aluminum sheet metals. In this regard, experimental and numerical evaluations of effects of texture and tensile properties are conducted. The texture effects evaluation is performed using Taylor homogenization method. The data obtained from these evaluations are gathered and utilized to train and validate an artificial neural network (ANN) with different optimization methods. Several optimization method including grey wolf algorithm (GWA), chimp optimization algorithm (ChOA) and whale optimization algorithm (WOA) are engaged in the optimization problems. The results demonstrated that in aluminum alloys the most preferable texture is cube texture for the most formable sheets. On the other hand, slight differences in the tensile behavior of the aluminum sheets in other similar conditions impose no significant decreases in the forming limit diagram under stretch loading conditions.
Chunping Wang;Keming Chen;Abbas Yaseen Naser;H. Elhosiny Ali
Earthquakes and Structures
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v.24
no.2
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pp.127-140
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2023
The vibration of microtubule in human cells is the source of electrical field around it and inside cell structure. The induction of electrical field is a direct result of the existence of dipoles on the surface of the microtubules. Measuring the electrical fields could be performed using nano-scale sensors and the data could be transformed to other computers using internet of things (IoT) technology. Processing these data is feasible by artificial intelligence-based methods. However, the first step in analyzing the vibrational behavior is to study the mechanics of microtubules. In this regard, the vibrational behavior of the microtubules is investigated in the present study. A shell model is utilized to represent the microtubules' structure. The displacement field is assumed to obey first order shear deformation theory and classical theory of elasticity for anisotropic homogenous materials is utilized. The governing equations obtained by Hamilton's principle are further solved using analytical method engaging Navier's solution procedure. The results of the analytical solution are used to train, validate and test of the deep neural network. The results of the present study are validated by comparing to other results in the literature. The results indicate that several geometrical and material factors affect the vibrational behavior of microtubules.
Kaloop, Mosbeh R.;Bardhan, Abidhan;Hu, Jong Wan;Abd-Elrahman, Mohamed
Advances in nano research
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v.13
no.5
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pp.499-512
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2022
This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m3, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.
This paper presents design and operational characteristics of 150 MW pulse power system for high current pulse forming network to control trigger time. The system is composed of two capacitor bank modules. Each capacitor bank module consist of a trigger vacuum switch, 9k 33kJ capacitor, an energy dump circuit, a crowbar circuit and a pulse shaping inductor and is connected in parallel. It is controlled by trigger controller to select operational module and determine triggering time. Pspice simulation was conducted about determining parameters of components such as crowbar circuit, capacitor, pulse forming inductor, trigger vacuum switch and predicting results of experiment circuit. The result of the experiment was in good agreement with the result of the simulation. The various current shapes with 300~650 us pulse width is formed by sequential firing time control of capacitor bank module. The maximum current is about 40 kA during simultaneous triggering of two capacitor bank modules. The developed 150 MW pulse power system can be applied to high current pulse power system such as rock fragmentation power sources, Rail gun, Coil gun, nano-powers, high power microwave.
The highly porous cellulosic aerogels were prepared by freeze-drying method using sodium hydroxide-urea aqueous solution in the process of dissolution, gelation, regeneration and organic solvent substitution. The structural characteristics of porous aerogel were analyzed using scanning electron microscopy and nitrogen adsorption apparatus. As a result, the dissolving pulp was completely dissolved, but filter papers and holocellulose were divided into two layers (dissolved and undissolved parts) in the process of centrifugation. The structure of aerogel from dissolved pulp showed porous pores in the surface and net-shaped network in the inner part. Aerogels from filter paper and holocellulose had the condensed porous network surface and the open-pore nano-fibril network inner structure. Undissolved form of fibers was observed in the aqueous solution of aerogel from holocellulose. The BET value ($S_{BET}$) of aerogel from dissolved pulp was ranged in 260~326 $m^2/g$, and it was decreased with the increase of concentration. Whereas, the $S_{BET}$ value of aerogel from filter paper (198~418 $m^2/g$) was increased with the increase of concentration. The $S_{BET}$ value of aerogel from holocellulose were 137 $m^2/g$ at 2% (w/w) of cellulose, and it was increased to maximum 401 $m^2/g$ at 4% (w/w) of cellulose. Then, it was decreased at 5% (w/w) of cellulose.
Trung, Pham Minh;Mariappan, Vinayagam;Cha, Jae Sang
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.1
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pp.74-82
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2019
The revolution of industry 4.0 is enabling us to build an intelligent connection society called smart cities. The use of renewable energy in particular solar energy is extremely important for modern society due to the growing power demand in smart cities, but its difficult to monitor and manage in each buildings since need to be deploy low energy sensors and information need to be transfer via wireless sensor network (WSN). The Internet of Things (IoT) / low-power wide-area (LPWA) is an emerging WSN technology, to collect and monitor data about environmental and physical electrical / electronics devices conditions in real time. However, providing power to IoT sensor end devices and other public electrical loads such as street lights, etc is an important challenging role because the sensor are usually battery powered and have a limited life time. In this paper, we proposes an efficient solar energy-based power management scheme for smart city based on IoT technology using LoRa wide-area network (LoRaWAN). This approach facilitates to maintain and prevent errors of solar panel based energy systems. The proposed solution maximizing output the power generated from solar panels system to distribute the power to the load and the grid. In this paper, we proved the efficiency of the proposed system with Simulink based system modeling and real-time emulation.
Sujin Kim;Yunkwon Nam;Min-jeong Kim;Seung-hyun Kwon;Junhyeok Jeon;Soo Jung Shin;Soyoon Park;Sungjae Chang;Hyun Uk Kim;Yong Yook Lee;Hak Su Kim;Minho Moon
Journal of Ginseng Research
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v.47
no.2
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pp.302-310
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2023
Background: The most common type of dementia, Alzheimer's disease (AD), is marked by the formation of extracellular amyloid beta (Aβ) plaques. The impairments of axons and synapses appear in the process of Aβ plaques formation, and this damage could cause neurodegeneration. We previously reported that non-saponin fraction with rich polysaccharide (NFP) from Korean Red Ginseng (KRG) showed neuroprotective effects in AD. However, precise molecular mechanism of the therapeutic effects of NFP from KRG in AD still remains elusive. Methods: To investigate the therapeutic mechanisms of NFP from KRG on AD, we conducted proteomic analysis for frontal cortex from vehicle-treated wild-type, vehicle-treated 5XFAD mice, and NFP-treated 5XFAD mice by using nano-LC-ESI-MS/MS. Metabolic network analysis was additionally performed as the effects of NFP appeared to be associated with metabolism according to the proteome analysis. Results: Starting from 5,470 proteins, 2,636 proteins were selected for hierarchical clustering analysis, and finally 111 proteins were further selected for protein-protein interaction network analysis. A series of these analyses revealed that proteins associated with synapse and mitochondria might be linked to the therapeutic mechanism of NFP. Subsequent metabolic network analysis via genome-scale metabolic models that represent the three mouse groups showed that there were significant changes in metabolic fluxes of mitochondrial carnitine shuttle pathway and mitochondrial beta-oxidation of polyunsaturated fatty acids. Conclusion: Our results suggested that the therapeutic effects of NFP on AD were associated with synaptic- and mitochondrial-related pathways, and they provided targets for further rigorous studies on precise understanding of the molecular mechanism of NFP.
A preparation process's conditions of aqueous sol which contains anatase-type nano titania particles with photocatalyic properties was established by using Yoldas process, so called, DCS(Destabilization of Colloidal Solution) process in this study. And crystal size change and phase transformation of titania particles in aqueous titania sol depending on reaction conditions was investigated by a light scattering method and XRD analysis of frozen dried powders, respectively. This sol with photo catalytic nano titania particles was used to the following hydrophilic hybrid coating film's fabrication and its properties was evaluated. Subsequently, for coating film using the above mentioned aqueous titania sol, non-aqueous titania sol was prepared without any chemical additives and its time stability according to aging time was investigate. By using the above mentioned aqueous titania sol and non-aqueous sol, a complex oxide coating sol for metal and ceramic substrate and a organic-inorganic hybrid coating sol for polymer substrate was prepared and it's hydrophilicity depending on UV irradiation conditions was evaluated. As a conclusions, the following results were obtained. (1)Aqueous titania sol The average particle size of titania in formed aqueous titania sol was distributed between 20$\sim$90nm range depending on reaction conditions. And the crystal phase of titania powders obtained by frozen drying method was changed from amorphous state to anatase and subsequently transformed to rutile crystal phase and it is attributed to concentration gradient in aqueous sol. (2)Non-aqueous titania sol Non-aqueous titania sol was prepared using methanol as a solvent and a little distilled water for hydrolysis and nitric acid as a catalyst were used. The obtained non-aqueous titania sol was stable at room temperature for 20 days. Additionally, non-aqueous titania sol with addition of chealating reagent such as acethylaceton and ethylene glycol prolonged the stability of sol by six months. (3)Complex sol and hybrid sol with super hydrophilicity The above mentioned aqueous titania sol as a main photocataylic component and non-aqueous titania sol as a binder for coating process was used to prepare a complex sol used for metal, ceramic and wood material substrate and also to prepare the organic-inorganic hybrid sol for polymer substrate such as polycarbonate and polyethylene, in which process APMS(3-Aminopropyltrimethoxysilane), GPTS(3-Glycidoxypropyl-trimethoxysilane) as a hydrophilic silane compound and HEMA(2-Hydroxyethyl methacrylate) as a forming network in hybrid coating film were used. The hybrid coating film such as prepared through this process showed a superhydrophilicity below 1$10^{\circ}$ depending on processing conditions and a pencil's hardness over 6 H.
Kim, Bang-Hyun;Jung, Yong-Doc;Kim, Tea-Kyu;Kim, Jong-Hyun
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.414-418
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2006
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들이 갖고 있는 문제점을 해결한 시뮬레이터를 개발하고, 센서 네트워크의 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH, TEEN, APTEEN의 전력소모량을 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다. 따라서 각각의 라우팅 프로토콜을 실제 센서 보드에서 동작하는 응용 프로그램으로 구현하고, 컴파일된 실행 이미지를 작업부하로 사용하여 시뮬레이션 하였다. 라우팅 프로그램들은 ETRI의 센서 네트워크 운영체제인 Nano-Q+ 1.6.1을 기반으로 구현되었으며, 하드웨어 플랫폼은 옥타컴의 센서 보드인 Nano-24이다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 센서 네트워크는 그 사용 목적에 따라 라우팅 프로토콜을 적절히 선택해야 한다는 것을 알 수 있다. 즉, LEACH는 주기적으로 네트워크의 상황을 체크해야 하는 경우에 적합하고, TEEN은 환경의 변화를 수시로 감지해야 하는 경우에 적합하다. 그리고 APTEEN은 전력소모량과 기능 측면을 모두 고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를 영상화 및 정량화 하였고, 흡연에 의한 선조체내 도파민 유리는 흡연시 흡수된
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[게시일 2004년 10월 1일]
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