데이타 브로드캐스트 방식은 향후 차세대 이동통신에서 널리 사용될 것으로 예상되는 데이터 전송 방식이다. 이러한 데이타 브로드캐스트 방식에 있어, 그 전송 에러의 정정은 전방향에러교정기법(FEC: Forward Error Correction)을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 먼저 브로드 캐스트 및 멀티캐스트(BCMCS: Broadcast and Multicast services) 환경에서 에러교정을 위해 사용하고 있는 에러제어블록 (ECB: Error Control Block)의 가변성을 살펴보았으며, 통신 구조상 MAC 계층에 위치하고 있는 Reed-Solomon 정정 방식에 있어, 무선채널의 수신 상태가 그 복구 성능에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 또한, 다양한 실험을 통해 에러제어블록의 크기 변화와 그에 따른 에러복구 성능 및 서비스 지연시간사이의 상호 연관 관계를 파악하였다. 본 논문에서는 이러한 실험 결과를 토대로 실시간 응용이 요구하는 서비스 품질을 만족하면서도 서비스 지연시간을 최소화할 수 있는 에러복구기법을 제안하였다. 제안하는 에러복구기법은 모바일 사용자의 무선 수신 상태를 고려하여, 에러제어블록의 크기를 동적으로 조절함으로써 서비스 지연시간을 단축한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 다양한 채널 환경의 변화에 능동적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 원통형 대책 구조물의 설치변화가 토석류의 흐름에 미치는 영향을 확인하기 위해, 대책 구조물을 설치 가능한 소형수로를 제작한 후에 실내모형실험을 실시하였다. 실험은 수로 내에 설치된 구조물의 높이와 종방향 열의 개수를 변화시켜가면서 수행하였다. 대책 구조물이 설치된 수로 측면과 상부에는 초고속 카메라와 레이저 수위센서를 설치하여, 토석류가 구조물을 통과하기 전 후의 흐름변화를 측정하였다. 이를 바탕으로 대책구조물 설치에 따른 토석류의 에너지 저감효과를 비교, 분석하였다. 실험결과, 원통형 대책 구조물의 설치는 토석류의 유속과 흐름깊이를 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 구조물의 설치높이와 종방향 열의 개수가 증가할수록 그 영향은 더욱 커지는 것으로 나타났다.
심혈관계 질환 환자가 발생 하였을 때, 환자의 뇌와 내부 장기를 보호하고 생존율을 높이기 위해서는 사건발생 이후 신속하게 응급 의료 서비스를 제공하여 경과 시간을 줄이는 것이 가장 중요하다. 뿐만 아니라 심폐소생술의 실시를 위한 판단은 경동맥의 맥을 직접 짚는 '경동맥 촉진법'은 실시자의 주관적인 판단과 약해진 심혈관 기능에 따른 뇌혈류 차단을 할 수 있다. 본 연구는 개발된 다중 초음파 도플러 채널 쌍과 산소포화도 측정 모듈이 결합된 패치형 프로브를 이용하여 경동맥의 혈류 속도, 맥박, 산소포화도를 생체 내 실험을 통해 정성적으로 측정하였다. 따라서 본 시스템은 응급 상황에서 정량적이고 신속하게 환자의 심폐 기능을 모니터링 하여 심폐소생술 판단 여부를 객관적으로 제공하여 응급 상황 시 심혈관계 질환 환자의 생존률을 높일 수 있는 차세대 진단 기기로 활용 될 수 있다.
HADAX는 열차제어컴퓨터의 시리얼 통신변환장치로서 선로변 신호설비와 역의 신호설비 및 열차제어컴퓨터 등 여러 신호설비와 연결되어 있으며 열차제어를 위한 제어정보 및 신호설비의 상태정보를 전송한다. 그리고 스플리터 인터페이스를 통해 여러 대의 전자연동장치와 정보를 전송하고 있다. HADAX는 여러 신호 장치들과 시리얼 통신으로 인터페이스하고 있어 통신 접속 장애가 빈번히 발생하여 이중계 구성, 외부 스플리터 통합, 통신카드의 다채널화 등 성능개선이 필요하다. 성능이 개선된 HADAX 장치는 기존 장치와 외함의 치수와 커넥터의 호환성을 가져야 하며 이중계 절체, 스플리터 통합에 대한 성능을 검증하여야 한다. 따라서 기존에 구축된 신호설비와 연결하여 스플리터 통합 구성으로 진로제어시험, 이중계 절체시험, 다채널 통신시험을 통해 HADAX의 성능을 검증하였다.
이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
The carbonaceous materials have attracted much attention for utilization of anode materials for lithium-ion batteries. Among them, hollow carbon spheres have great advantages (high specific capacity and good rate capability) to replace currently used graphite anode materials, due to their unique features such as high surface areas, high electrical conductivities, and outstanding chemical and thermal stability. Herein, we have synthesized various sizes of hollow carbon spheres by a facile hardtemplate method and investigated the anode properties for lithium-ion batteries. The obtained hollow carbon spheres have uniform diameters of 350 ~ 600 nm by varying the template condition, and they do not have any cracks after the optimization of the process. Increasing the diameter of hollow carbon spheres decreases their specific capacities, since the larger hollow carbon spheres have more useless spaces inside that could have a disadvantage for lithium storage. The hollow carbon spheres have outstanding rate and cyclic performance, which is originated from the high surface area and high electrical properties of the hollow carbon spheres. Therefore, hollow carbon spheres with smaller diameters are expected to have higher specific capacities, and the noble channel structures through various doping approaches can give the great possibility of high lithium storage properties.
Estuarine dams are a recent and global phenomenon. While estuarine dams can provide the benefit of improved freshwater resources, they can also alter estuarine processes. Due to the wide range of estuarine types and estuarine dam configurations, the effect of estuarine dams on estuaries is not well understood in general. To develop a systematic understanding of the effect of estuarine dam location and freshwater discharge interval on a range of estuarine types (strongly stratified, partially mixed, periodically stratified, and well-mixed), this study used a coupled hydrodynamic-sediment dynamic numerical model (COAWST) and compared flow, sediment transport, and morphological conditions in the pre- and post-dam estuaries. For each estuarine type, scenarios with dam locations at 20, 55 and 90 km from the mouth and discharge intervals of a discharge every 0.5, 3, and 7 days were investigated. The results were analyzed in terms of change in tide, river discharge, estuarine classification, and sediment flux mechanism. The estuarine dam location primarily affected the tide-dominated estuaries, and the resonance length was an important length scale affecting the tidal currents and Stokes return flow. When the location was less than the resonance length, the tidal currents and Stokes return flow were most reduced due to the loss of tidal prism, the dead-end channel, and the shift from mixed to standing tides. The discharge interval primarily affected the river-dominated estuaries, and the tidal cycle period was an important time scale. When the interval was greater than the tidal cycle period, notable seaward discharge pulses and freshwater fronts occurred. Dams located near the mouth with large discharge interval differed the most from their pre-dam condition based on the estuarine classification. Greater discharge intervals, associated with large discharge magnitudes, resulted in scour and seaward sediment flux in the river-dominated estuaries, and the dam located near the resonance length resulted in the greatest landward tidal pumping sediment flux and deposition in the tide-dominated estuaries.
Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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제55권8호
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pp.498-507
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2012
Background and Objectives We aimed to develop a Korean version of the velopharyngeal insufficiency (VPI) speech corpus system. Subjects and Method After developing a 3-channel simultaneous speech recording device capable of recording nasal/oral and normal compound speech separately, voice data were collected from VPI patients aged more than 10 years with/without the history of operation or prior speech therapy. This was compared to a control group for which VPI was simulated by using a french-3 nelaton tube inserted via both nostril through nasopharynx and pulling the soft palate anteriorly in varying degrees. The study consisted of three transcriptors: a speech therapist transcribed the voice file into text, a second transcriptor graded speech intelligibility and severity and the third tagged the types and onset times of misarticulation. The database were composed of three main tables regarding (1) speaker's demographics, (2) condition of the recording system and (3) transcripts. All of these were interfaced with the Praat voice analysis program, which enables the user to extract exact transcribed phrases for analysis. Results In the simulated VPI group, the higher the severity of VPI, the higher the nasalance score was obtained. In addition, we could verify the vocal energy that characterizes hypernasality and compensation in nasal/oral and compound sounds spoken by VPI patients as opposed to that characgerizes the normal control group. Conclusion With the Korean version of VPI speech corpus system, patients' common difficulties and speech tendencies in articulation can be objectively evaluated. Comparing these data with those of the normal voice, mispronunciation and dysarticulation of patients with VPI can be corrected.
Yueheng Mao;Bin Song;Zhiyong Zhang;Wenhou Yang;Yu Lan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1433-1449
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2023
In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.
Hyung-Joo Choi;Hyojun Park;Bo-Wi Cheon;Kyunghoon Cho;Hakjae Lee;Yong Hyun Chung;Yeon Soo Yeom;Sei Hwan You;Hyun Joon Choi;Chul Hee Min
Journal of Radiation Protection and Research
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제49권1호
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pp.29-39
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2024
Background: The gamma emission tomography (GET) device has been reported a reliable technique to inspect partial defects within spent nuclear fuel (SNF) of pin-by-pin level. However, the existing GET devices have low accuracy owing to the high attenuation and scatter probability for SNF inspection condition. The purpose of this study is to design and optimize a Yonsei single-photon emission computed tomography version 2 (YSECT.v.2) for fast inspection of SNF in water storage by acquisition of high-quality tomographic images. Materials and Methods: Using Geant4 (Geant4 Collaboration) and DETECT-2000 (Glenn F. Knoll et al.) Monte Carlo simulation, the geometrical structure of the proposed device was determined and its performance was evaluated for the 137Cs source in water. In a Geant4-based assessment, proposed device was compared with the International Atomic Energy Agency (IAEA)-authenticated device for the quality of tomographic images obtained for 12 fuel sources in a 14 × 14 Westinghouse-type fuel assembly. Results and Discussion: According to the results, the length, slit width, and septal width of the collimator were determined to be 65, 2.1, and 1.5 mm, respectively, and the material and length of the trapezoidal-shaped scintillator were determined to be gadolinium aluminum gallium garnet and 45 mm, respectively. Based on the results of performance comparison between the YSECT.v.2 and IAEA's device, the proposed device showed 200 times higher performance in gamma-detection sensitivity and similar source discrimination probability. Conclusion: In this study, we optimally designed the GET device for improving the SNF inspection accuracy and evaluated its performance. Our results show that the YSECT.v.2 device could be employed for SNF inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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