Each year Malaria affects over 200 million people worldwide. Particularly, African continent is highly hit by this disease. According to many researches, this continent is ideal for Anopheles mosquitoes which transmit Malaria parasites to thrive. Rainfall volume is one of the major factor favoring the development of these Anopheles in the tropical Sub-Sahara Africa (SSA). However, the surveillance, monitoring and reporting of this epidemic is still poor and bureaucratic only. In our paper, we proposed a method to fast monitor and report Malaria instances by using Social Network Systems (SNS) and precipitation volume in Nigeria. We used Twitter search Application Programming Interface (API) to live-stream Twitter messages mentioning Malaria, preprocessed those Tweets and classified them into Malaria cases in Nigeria by using Support Vector Machine (SVM) classification algorithm and compared those Malaria cases with average precipitation volume. The comparison yielded a correlation of 0.75 between Malaria cases recorded by using Twitter and average precipitations in Nigeria. To ensure the certainty of our classification algorithm, we used an oversampling technique and eliminated the imbalance in our training Tweets.
The branch of electronics that uses an organic solar cell or conductive organic polymers in order to yield electricity from sunlight is called photovoltaic. Regarding this crucial issue, an artificial intelligence-based predictor is presented to investigate the vibrational behavior of the organic solar cell. In addition, the generalized differential quadrature method (GDQM) is utilized to extract the results. The validation examination is done to confirm the credibility of the results. Then, the deep neural network with fully connected layers (DNN-FCL) is trained by means of Adam optimization on the dataset whose members are the vibration response of the design-points. By determining the optimum values for the biases along with weights of DNN-FCL, one can predict the vibrational characteristics of any organic solar cell by knowing the properties defined as the inputs of the mentioned DNN. To assess the ability of the proposed artificial intelligence-based model in prediction of the vibrational response of the organic solar cell, the authors monitored the mean squared error in different steps of the training the DNN-FCL and they observed that the convergency of the results is excellent.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.12
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pp.1-7
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2021
The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator's hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator's hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.
The Seaborne Trade Volume accounts for 97% of the total. This means that the port operation management system can improve port efficiency, reducing operating costs, and the manager who manages all operations at the port needs to check and respond quickly when delays of work and equipment support is needed. Based on the real-time location information confirmation of yard automation equipment used the existing system GPS, the real-time location information confirmation system is a GPS system of the tablet, rather than a port operation system that monitors location information for the entered information, depending on the completion of the task or the start of the task. Network configurations also reduce container processing delays by using commercial LTE services that do not have shading due to containers in the yard also reduce container processing delays. Trough introduction of smart devices using Android or IOS and container processing scheduling utilizing artificial intelligence, we will build a minimum delay system with Smart Device usage of container processing applications and optimization of container processing schedule. The adoption of smart devices and the minimization of container processing delays utilizing artificial intelligence are expected to improve the quality of port services by confirming the processing containers in real time to consumers who are container information demanders.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.5
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pp.94-104
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2000
The accuracy and reliability of the target tracking is very critical issue in the design of automotive collision warning radar A significant problem in multi-target tracking (MTT) is the target-to-measurement data association If an incorrect measurement is associated with a target, the target could diverge the track and be prematurely terminated or cause other targets to also diverge the track. Most methods for target-to-measurement data association tend to coalesce neighboring targets Therefore, many algorithms have been developed to solve this data association problem. In this paper, a new multi-target data association method based on order statistics is described The new approaches. called the order statistics probabilistic data association (OSPDA) and the order statistics joint probabilistic data association (OSJPDA), are formulated using the association probabilities of the probabilistic data association (PDA) and the joint probabilistic data association (JPDA) filters, respectively Using the decision logic. an optimal or near optimal target-to-measurement data association is made A computer simulation of the proposed method in a heavy cluttered condition is given, including a comparison With the nearest-neighbor CNN). the PDA, and the JPDA filters, Simulation results show that the performances of the OSPDA filter and the OSJPDA filter are superior to those of the PDA filter and the JPDA filter in terms of tracking accuracy about 18% and 19%, respectively In addition, the proposed method is implemented using a developed digital signal processing (DSP) board which can be interfaced with the engine control unit (ECU) of car engine and with the d?xer through the controller area network (CAN)
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.11
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pp.1123-1129
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2015
A pair of two-way valves typically is used in automotive washing machines, where the water flow direction is frequently reversed and highly pressurized clean water is sprayed to remove the oil and dirt remaining on machined engine and transmission blocks. Although this valve system has been widely used because of its competitive price, its application is sometimes restricted by surging effects, such as pressure ripples occurring in rapid changes in water flow caused by inaccurate valve control. As an alternative, one three-way reversing valve can replace the valve system because it provides rapid and accurate changes to the water flow direction without any precise control device. However, a cavitation effect occurs because of the complicated bottom plug shape of the valve. In this study, the cavitation index and percent of cavitation (POC) were introduced to numerically evaluate fluid flows via computational fluid dynamics (CFD) analysis. To reduce the cavitation effect generated by the bottom plug, the optimal shape design was carried out through a parametric study, in which a simple computer-aided engineering (CAE) model was applied to avoid time-consuming CFD analysis and difficulties in achieving convergence. The optimal shape design process using full factorial design of experiments (DOEs) and an artificial neural network meta-model yielded the optimal waist and tail length of the bottom plug with a POC value of less than 30%, which meets the requirement of no cavitation occurrence. The optimal waist length, tail length and POC value were found to 6.42 mm, 6.96 mm and 27%, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2347-2352
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2011
driver for safety always check the status of their vehicle, and it is essential to understand. But if you want to know the status of the driver of the vehicle in specialist referral time and money because it costs the operator shall be paid.IT technoligy with the development of the various features of your phone to check the status of the vehicle was able to do. However, the car' existing phone system, car diagnostic expertise must be learned because it will reveal the status of the vehicle do not have the expertise to not highlight the need for diagnostic. To reflect these points in smartphone users to easily use their own vehicles at a time to determine the status of a system that is required. In this paper, OBD-II protocol conversion WiFi OBD-II connector, retrieving information from the driver of the vehicle replacement cycle of consumables required vehicle inspection, vehicle problems in real-time diagnostic information to the user ease of use shows the iPhone implementation in the automotive supply was implemented based on the smartphone.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.12
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pp.1871-1876
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2010
The reduction of vehicle interior noise has been the main interest of NVH engineers. The driver's perception of the vehicle noise is strongly affected by the psychoacoustic characteristics of the noise and the SPL. The existing methods to evaluate the SQ for vehicle interior noise are linear regression analysis of subjective SQ metrics by statistics and the estimation of subjective SQ values by neural network. However, these methods strongly depend on jury tests, this leads to difficulties. To reduce the important of the jury tests, we suggest a new method using the Mahalanobis distance for SQ evaluation. And, the optimal characteristic values that influenced the results of sound quality evaluation on the basis by main effect. Finally, we developed a new method based on the MD method to evaluate sound quality. The result of noise evaluation revealed that the sound quality could be well improved by changing the structural characteristics of the vehicle.
Park, Dong-Jin;Ryu, In-Hwan;Byun, Ki-Hoon;Lee, Sang-Min;Kwon, Jang-Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.12
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pp.1267-1279
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2014
In this paper, we suggest the development of object detection systems for the safety of the ship through the study of the properties of short-range radar. Many of the short-range radars developed for special purpose like cars has cheaper price advantages but it is not proper to every application. In order to overcome such obstacles we need to analysis data from experiments in various environments and feature analysis of the device is essential. Also, the data clustering algorithms to display correct classified moving objects is necessary. In this paper we propose the advanced fast moving object detection system using short range radars with better detection accuracy. And we proposed a clustering algorithm using the value of the RCS and the speed and trajectory information of the radar data that are reflected.
FlexRay is a new standard of network communication system which provides a high speed serial communication, time triggered bus and fault tolerant communication between electronic devices for future automotive and ship applications. FlexRay communication controller(CC) is the core of the FlexRay protocol specification. In this paper, we first design the FlexRay CC protocol specification and function parts using SDL(Specification and Description Language). Then, the system is re-designed using Verilog HDL based on the SDL source. The FlexRay CC system was synthesized using Samsung $0.35{\mu}m$ technology. It is shown that the designed system can operate in the frequency range above 80 MHz. In addition, to show the validity of the designed FlexRay system, the FlexRay system is combined with sound source localization system in Robot applications. The combined system is implemented using ALTERA Excalibur ARM EPXA4F672C3. It is shown that the implemented system operates successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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