This paper proposes a real-time method to recognize shoulder elevation motions by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double threshold values. To achieve real-time, we implement a EMG signal processing hareware embedded band-rejection filter, low-pass filter, full rectifier and moving average circuits. And a high speed microprocessor is used for implementing the double thresholds method. The available shoulder motions for the human-computer interface are elevation of left, right and both shoulders. From experimental results we show that the proposed real-time processing hardware and double thresholds method are useful for the real-time EMG-based human-computer interface.
This paper suggests a revision method for historical fault data using Proportional Aging Reduction(PAR) to consider maintenance effect in time-varying failure rate. In order to product time-varying failure rate, the historical fault data are necessary. However, the maintenance record could be left out in historical data by spot operator's mistake. In this case, the failure rate is produced less than the average failure rate for increasing equipments' life-time by maintenance effect. Hence, it is necessary for new time-varying failure rate to extract maintenance effect from the existing fault data. In this paper, the revision method to reduce equipments' life-time, adversely using PAR among three techniques to consider maintenance effect.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.31-43
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2008
Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classily large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.89-97
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1997
To extract time-varying evoked potential (EP), segement latency corrected average method is presented. This method is composed of three steps. First, adaptive filtering for reducing the effect of artifacts and removing background noise is performed. Next, validated intervals of individual segments are aligned, and latency components are detected by cross-correlation between the previously obtained and measured EPs within the intervals. Finally, after the detected latency component, responses of segments are groupe and averaged, the shole corrected EP signal is obtained. In the experiments, the resutls of the conventional methods including simple averaging, Woody's method, and peak component latency corrected averaging are obtained, the results compared with the present method for evaluating performance. Therefore, the presented method confirms that it reflects the latency variations of fundamental peaks and gets the improved EP.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.05a
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pp.491-494
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2005
This study was carried out to examine application of surface adiabatic curing method in slightly cold weathering period. So, early aged freezing damage and compressive strength of concrete were examined through temperature analysis of construction concrete. Temperature analysis was carried out according to the average temperature, concrete placement completion time and surface adiabatic curing method. Analysis results show that additional curing plans are demanded in concrete construction below 0$^{circ}C$, surface adiabatic curing method is could apply in the average temperature more than -2$^{circ}C$ and curing method as heating are needed under -2$^{circ}C$.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.65-72
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2011
When an expressway intersects another expressway, a unique connector needs to be designed between the two consecutive exit ramps. In such a case, it is important to design a connector such that there is enough distance for drivers to find their way safely. A current design manual in Korea prescribes the minimum length of the connector as 240 m. In this research, we have suggested a method for calculating the minimum length of a connector in order to check the feasibility of the currently prescribed length. For this purpose, we have attempted to determine the total perception-reaction time and lane-changing time required by a driver. For determining the driver's perception-reaction time, we have used the driver's decision time in addition to the conventional 2.5 s of perception-reaction time for stopping sight distances. We have considered both the design speed and the average travel speed for the calculation of the length. To evaluate the accuracy of the new method, we have chosen four sites on expressways for which relatively high accident rates were recorded. As a result, we could verify that the current limit (240 m) was sufficient for drivers to be able to change lanes in the given specific geometry. However, the prescribed limit should be revised in case the drivers' decision time is considered to be their perception-reaction time. All new approaches for calculating the ideal length of a connector have been carried out by taking into account the design speed as well as the average travel speed. Owing to the characteristics of the specific geometry for two consecutive exit ramps and the large difference between the design speed and the average travel speed in the objective areas, it is more realistic to use the proposed method by keeping the decision time equal to a driver's perception-reaction time, in order to determine the ideal distance that should be maintained between two consecutive exit ramps.
A new method of spindle waveform detection is presented for the automated analysis of sleep EEG. The method is based on the combined application of signal conditioning in the time-domain and local spectrum analyzing in the frequency-domain. The overall detection system is implemented and, tested in real-time with a total of 24 hour data obtained from four subjects. The result shows an average agreement of 86.7% with the visually inspected result.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2575-2580
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2013
In this paper, we watch out key measure of the level of transportation service about travel time and delay time. And we measured vehicle traffic by moving vehicle method using CCTV which is one of the travel time measure. We should be measured in place of continuous traffic flow characteristics with wide traffic light interval. In addition, traffic flow on the other side of the interval must be sufficiently identifiable and at the end of this section must be possible U-turn. This method it requires only the driver of the vehicle because of the CCTV measure. In addition, We cannot require time, distance, and traffic equipment that can be recorded. Because equipped with the software to do that. In addition to traffic, average travel time, average space speed, traffic density are also available.
In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.3
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pp.145-150
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2014
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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