Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.15-23
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2017
This paper reports a SOC(State-of-Charge) estimation method using the extended Kalman filter(EKF) algorithm, which can allow real-time implementation and reduce the error of the model and be robust against noise, to accurately estimate and evaluate the charging/discharging state of the EV(Electric Vehicle) battery. The battery was modeled as the first order Thevenin model for the EKF algorithm and the parameters were derived through experiments. This paper proposes the changed method, which can have the SOC to 0% ~ 100% regardless of the aging of the battery by replacing the rated capacity specified in the battery with the maximum chargeable capacity. In addition, This paper proposes the EKF algorithm to estimate the non-linearity interval of the battery and simulation result based on Ah-counting shows that the proposed algorithm reduces the estimation error to less than 5% in all intervals of the SOC.
Kim, Jung-Guk;Jung, Seok-Hoon;Kwon, Chul-Ki;Ham, Kwang-Geun;Kim, Eung-Ju;Park, Hee-Nam;Kim, Young-Hoon;Heo, Woong
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.25
no.2
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pp.119-127
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2004
In this paper, an automatic external biphasic defibrillator that removes ventricular fibrillation efficiently with a low discharging energy has been developed. The system is composed of software including a fibrillation detection algorithm and a system control algorithm, and hardware including a high voltage charging/discharging part and a signal processing part. The stability of the developed system has been confirmed through continuous charging/discharging test of 160 times and the detection capability of the real-time fibrillation detection algorithm has been estimated by applying a total of 30 various fibrillation signals. In order to verify the clinical efficiency and safety, the system has been applied to five pigs before and after fibrillation inductions. Also, we have investigated the system efficiency in removing fibrillation by applying two different discharging waveforms, which have the same energy but different voltage levels.
Virtual Reality is the technique which makes the man experience the similar interaction behavior to the experience in the real world through virtual space. The users participating in the 3D virtual space using virtual reality technique can have the various experiences in the space desired without restrictions on time and space and then it has been applied in many application areas such as video industry, entertainment simulator, medical treatment, construction and design. The area of video among them has been highlighted as a high-added value industry. Therefore this study classifies video industry into four including movie, broadcasting, advertisement and internet and is to examine their characteristics, application cases and developmental potential. In the industry using virtual reality technique in video industry, it is implied for special elect in the area of movie and for providing the various graphic virtual word to audiences with the introduction of virtual studio and character in the area of broadcasting. It can give audiences a synergy effect by inserting 3D advertisement into virtual space in the area of advertisement. Also the implementation of 3D virtual reality such as virtual museum, virtual model house, virtual home shopping and entertainment on the web is possible with the emergence of Virtual Reality Modeling Language (VRML) and it plays the roles of more entertainments. Accordingly, this study is to seek the application methods using virtual reality technique in video industry.
The evaluation of safety of simulated maneuvers is frequently analysed by so called goal-line or point of interest in Korea. For the purpose of warning the risk in the proximity measure composed of only the goal-line analysis, this paper utilized Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology(KIMFT) which houses a real-time, full-mission shiphandling simulator to examine the goal-line and in-length analyses in the outbound channel of Kwangyang port as an example. It used a 15,000 TEU container ship as a model under environmental conditions of the northwestly 26-knot wind and 2.2-knot ebb current. The result of two analyses showed the probability invading the channel boundary obtained by the goal-line analysis is a little greater than that of the in-length analysis. Therefore it was acknowledged that the proximity measure by the goal-line analysis alone may be followed by some risk. In addition, this paper was to suggest the closest distance to channel boundary from the ship's edge as one of proximity measures, instead of using the ship's deviation from the centerline of channel.
Kim, Moon-Ja;Cha, Woo-Suk;Cho, In-Jun;Cho, Gi-Hwan
The KIPS Transactions:PartC
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v.8C
no.6
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pp.831-838
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2001
Mobile information service aims to provide some degree of effective information for real life activities of mobile users. Due to the user mobility and actual realism, it becomes very important technical issue to support an adaptive information service methodology to current situations of the terminal and/or user. This paper deals with a prefetching scheme for location-aware, out of the various context-aware which can be considered in mobile information service. It makes use of the velocity-based mobility model to shape the terminal and/or user's mobility behavior. Based on the moving speed and direction, the prefetching zone is proposed to define the number of prefetched information, so as to limit effectively the prefetched information whilst to preserve the location-aware adaptability. Using a simulator, the proposed scheme has been evaluated in the effectiveness point of view. The idea in this paper is expected to be able to extended to the other mobile service contexts, such as service time, I/O types of mobile terminals, network bandwidth.
Background: Power spectrum analysis method is a powerful noninvasive tool for quantifying autonomic nervous system activity. In this paper, we developed a data acquistion system for estimating the activity of the autonomic nervous system by the analysis of heart rate and respiratory rate variability using power spectrum analysis. Materials and methods: For the detection of QRS peak and measurement of respiratory rate from patient's ECG, we used low-pass filter and impedence method respectively. This system adopt an isolated power for patient's safety. In this system, two output signals can be obtained: R-R interval heart rate) and respiration rate time series. Experimental ranges are 30-240 BPM for ECG and 15-80 BPM for respiration. Results: The system can acquire two signals accurately both in the experimental test using simulator and in real clinical setting. Conclusion: The system developed in this paper is efficient for the acquisition of heart rate and respiration signals. This system will play a role in research area for improving our understanding of the pathophysiologic involvement of the autonomic nervous system in various disease states.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
Jiyoung Oh;Minseong Jin;Zion Park;Seyoon Song;Subin Jeon;Yoojung Lee;Haeji Shin;Chai-Youn Kim
Science of Emotion and Sensibility
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v.26
no.4
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pp.103-114
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2023
Augmented reality (AR) and virtual reality (VR) differ fundamentally, with AR overlaying computer-generated information onto the real world in a nonimmersive way. Despite extensive research on cybersickness in VR, its occurrence in AR has received less attention (Vovk et al., 2018). This study examines cybersickness and discomfort associated with AR usage, focusing on the impact of content intensity and exposure time. Participants viewed 30-minute racing simulation game clips through AR equipment, varying in racing speed to alter content intensity. Cybersickness was assessed subjectively using the Simulator sickness questionnaire (SSQ; Kennedy et al., 1993). Findings revealed a progressive increase in cybersickness with longer exposure, persisting even after removing the AR equipment. Contrarily, content intensity did not significantly influence cybersickness levels. Analysis of the SSQ subscales revealed higher oculomotor (O) scores compared to nausea (N) and disorientation (D), suggesting that discomfort primarily stemmed from oculomotor strain. The study highlights distinct differences in user experience between AR and VR, specifically in subjective responses.
This study was conducted to develop an agent-based computing platform enabling simulation of on-farm produce contamination by enteric foodborne pathogens, which is herein called PPMCS (Preharvest Produce Microbial Contamination Simulator). Also, fecal contamination of preharvest produce was simulated using PPMCS. Although Agent-based Modeling and Simulation, the tool applied in this study, is rather popular in where socio-economical human behaviors or ecological fate of animals in their niche are to be predicted, the incidence of on-farm produce contamination which are thought to be sporadic has never been simulated using this tool. The agents in PPMCS including crop, animal as a source of fecal contamination, and fly as a vector spreading the fecal contamination are given their intrinsic behaviors that are set to be executed at certain probability. Once all these agents are on-set following the intrinsic behavioral rules, consequences as the sum of all the behaviors in the system can be monitored real-time. When fecal contamination of preharvest produce was simulated in PPMCS as numbers of animals, flies, and initially contaminated plants change, the number of animals intruding cropping area affected most on the number of contaminated plants at harvest. For further application, the behaviors and variables of the agents are adjustable depending on user's own scenario of interest. This feature allows PPMCS to be utilized in where different simulating conditions are tested.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.2
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pp.231-238
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2023
Since there is a limit to the physically visible horizon that sensors for autonomous driving can perceive, complementary utilization of digital map data such as a Local Dynamic Map (LDM) along the probable route of an Autonomous Vehicle (AV) is proposed for safe and efficient driving. Although the amount of digital map data may be insignificant compared to the amount of information collected from the sensors of an AV, efficient management of map data is inevitable for the efficient information processing of AVs. The objective of this study is to analyze the efficiency of information use and information processing time of AV according to the expansion of the active section of LDM-based static road and traffic information. To carry out this objective, a microscopic simulator model, VISSIM and VISSIM COM, was employed, and an area of about 9 km × 13 km was selected in the Busan Metropolitan Area, which includes heterogeneous traffic flows (i.e., uninterrupted and interrupted flows) as well as various road geometries. In addition, the LDM information used in AVs refers to the real high-definition map (HDM) built on the basis of ISO 22726-1. As a result of the analysis, as the electronic horizon area increases, while short links are intensively recognized on interrupted urban roads and the sum of link lengths increases as well, the number of recognized links is relatively small on uninterrupted traffic road but the sum of link lengths is large due to a small number of long links. Therefore, this study showed that an efficient range of electronic horizon for HDM data collection, processing, and management are set as 600 m on interrupted urban roads considering the 12 links corresponding to three downstream intersections and 700 m on uninterrupted traffic road associated with the 10 km sum of link lengths, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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