This paper proposes a new topology with active switched-capacitor and switched-inductor impedance network, which can obtain a high boost factor with small shoot-through time. The proposed topology uses an active switched capacitor and switched-inductor impedance network in order to couple the main circuit and input dc source for boosting the output voltage. The proposed topology contains all advantages of the classical Z-source inverter. Comparing with other topologies, the proposed topology uses lesser component and the voltage boost inversion ability significantly increases. The theoretical analysis, pulse width modulation control strategies, and a comparison with classical ZSI have been given in this paper. Both simulation and experimental results will be presented to verify the advantages of the proposed topology.
For on-line partial discharge (PD) monitoring of rotating machines, a novel sensor is proposed, which can be installed on the power lead inside the terminal box of the machine. The sensor has been designed to have high capacitance, and minimal reflection of measured pulses. As a sensitivity of the sensor, transfer impedance $Z_t$ has been measured and compared to conventional coupler-type sensors. A simple method is presented for measuring $Z_t$ of coupler sensors, using a vector network analyzer and a practical lead-cable of rotating machine. Through this method, it became possible to measure the $Z_t$ of coupler sensors including the installation environment of them. The $Z_t$ of the proposed sensor is higher than that of same sized other conventional couplers at frequencies between 30 and 92 MHz. Another sensitivity test has been performed using a PD calibrator as a test pulse source. The proposed sensor has higher measured peak voltage than the conventional coupler type sensors when the same charges were input.
Precise prediction of the radiation interaction position in scintillators plays an important role in medical and industrial imaging systems. In this research, the incident position of the gamma rays was predicted precisely in a plastic rod scintillator by using attenuation technique and multilayer perceptron (MLP) neural network, for the first time. Also, this procedure was performed using nonlinear regression (NLR) method. The experimental setup is comprised of a plastic rod scintillator (BC400) coupled with two PMTs at two sides, a $^{60}Co$ gamma source and two counters that record count rates. Using two proposed techniques (ANN and NLR), the radiation interaction position was predicted in a plastic rod scintillator with a mean relative error percentage less than 4.6% and 14.6%, respectively. The mean absolute error was measured less than 2.5 and 5.5. The correlation coefficient was calculated 0.998 and 0.984, respectively. Also, the ANN technique was confirmed by leave-one-out (LOO) method with 1% error. These results presented the superiority of the ANN method in comparison with NLR and the other methods. The technique and set up used are simpler and faster than other the previous position sensitive detectors. Thus, the time, cost and shielding and electronics requirements are minimized and optimized.
With the release of numerous open driving datasets, the demand for domain adaptation in perception tasks has increased, particularly when transferring knowledge from rich datasets to novel domains. However, it is difficult to solve the change 1) in the sensor domain caused by heterogeneous LiDAR sensors and 2) in the environmental domain caused by different environmental factors. We overcome domain differences in the semi-supervised setting with 3-stage model parameter training. First, we pre-train the model with the source dataset with object scaling based on statistics of the object size. Then we fine-tine the partially frozen model weights with copy-and-paste augmentation. The 3D points in the box labels are copied from one scene and pasted to the other scenes. Finally, we use the knowledge distillation method to update the student network with a moving average from the teacher network along with a self-training method with pseudo labels. Test-Time Augmentation with varying z values is employed to predict the final results. Our method achieved 3rd place in ECCV 2022 workshop on the 3D Perception for Autonomous Driving challenge.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.1-6
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2023
Text mining (TM) is most widely used to process the various unstructured text documents and process the data present in the various domains. The other name for text mining is text classification. This domain is most popular in many domains such as movie reviews, product reviews on various E-commerce websites, sentiment analysis, topic modeling and cyber bullying on social media messages. Cyber-bullying is the type of abusing someone with the insulting language. Personal abusing, sexual harassment, other types of abusing come under cyber-bullying. Several existing systems are developed to detect the bullying words based on their situation in the social networking sites (SNS). SNS becomes platform for bully someone. In this paper, An Enhanced text mining approach is developed by using Ensemble Algorithm (ETMA) to solve several problems in traditional algorithms and improve the accuracy, processing time and quality of the result. ETMA is the algorithm used to analyze the bullying text within the social networking sites (SNS) such as facebook, twitter etc. The ETMA is applied on synthetic dataset collected from various data a source which consists of 5k messages belongs to bullying and non-bullying. The performance is analyzed by showing Precision, Recall, F1-Score and Accuracy.
전사조절인자로서 잘 알려져 있는 cAMP receptor protein(CRP)은 cAMP와 DNA에 결합하는 특별한 활성을 가지고 있으며, cAMP-CRP complex를 형성하여 수많은 유전자의 발현조절에 관여한다. 이러한 측면에서 cAMP-CRP의 조절은 어떤 면에서 총체적 조절체계라고까지 한다.본 연구는 Serratia 균주에서 crp 유전자의 분자적 특성 및 cAMP에 의한 발현조절을 받는 분자기구를 해석하고자 유전자를 클로닝하고 발현을 확인하였다. MacConkey 배지에서 maltose를 탄소원으로 충분히 이용하지 못하는 대장균 TP2139(${\Delta}crp$,${\Delta}lac$를 숙주로 이용하고, 염색체 DNA를 library로 작성하여 얻은 형질전환체 약 일만개의 콜로니에서 red colony를 나타내는 5종류의 양성 클론을 얻었다. 이들 클론을 Southern 방법으로 확인한 결과 3kh의 단편을 가진 pCKB12클론이 crp유전자를 coding하고 있음을 확인하였다. glpD-lacZ 융합 plasmid인 pLDC6의 BamHI부위에 pCKB12의 3kb 단편을 삽입시킨 재조합 plasmid pLDC6-Scrp를 작성하여, 클로닝된 Serratia의 crp유전자가 대장균에서 유전자 전사조절에 미치는 영향을 확인한 결과 cAMP-CRP 복합체 형성에 의한 전사조절 기능이 확인되어졌다.
3C 84 (NGC 1275) is one of the most famous radio galaxies and a lot of VLBI observations have been conducted to date because of its brightness and proximity (z = 0.0176; 1 mas = 0.36 pc). The source is entering a significantly active phase with long-term increase in radio flux at cm wavelengths since 2005, and the increased activity at very-high-energy (VHE) gamma rays. In order to study properties of sub-pc-scale structure and the circumnuclear environment in 3C 84, we have conducted multi-epoch VLBI observations with the Korean VLBI Network (KVN) at 86 and 129 GHz, and monthly monitoring by the KVN and VERA Array (KaVA) at 43 GHz from 2015 August. Following the report in the previous KAS meeting (cf. 2016 KAS Autumn Annual Meeting, [구 GC-10]), we present further results mainly on the basis of twelve-epoch observations with KaVA at 43 GHz. Through the monthly monitoring with KaVA, we found that peak intensity of the pc-scale southern lobe (C3) was increased from $2.60\;Jy\;beam^{-1}$ in 2015 October to $9.80\;Jy\;beam^{-1}$ in 2016 June, corresponding to a flux increase of 3.7 times in eight months. We also detected change in direction of motion of C3 from transversal to outward with respect to C1, concurrently with the beginning of its flux increase in 2015 October. We consider that these phenomena are due to interaction of C3 with the ambient medium, and are related to the gamma-ray flare which has been detected with VHE gamma-ray telescopes such as MAGIC and VERITAS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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