With external air pollution forcing many people indoors, new methods of facilitating healthier indoor life are necessary. This study, therefore, investigates the effects of indoor oxygen concentration and respiration methods on biosignals and cognitive ability. The study included twenty healthy subjects who inhaled air through a mask from a gas delivery system. All subjects were asked to perform three types of breathing (nasal, oral, and oral breathing with high oxygenation) and respond to cognitive stimuli (rest close eye, rest open eye, 1-back and 2-back working memory tasks). The changes in cognitive load according to respiration were analyzed by measuring response time, accuracy, and biosignals to stimuli. The result showed that, in all three respirations, heart rate significantly increased with the increase in cognitive load. Also, in oral respiration, the airway respiration rate significantly increased according to the increase in cognitive load. The change appeared to compensate for insufficient oxygen supply in oral respiration during cognitive activity. Conversely, there was no significant change in airway respiration rate during oral respiration with a high concentration oxygen supply as in nasal respiration. This result suggests that a high concentration oxygen supply might play a role in compensating for insufficient oxygen concentration or inefficient oxygen inhalation, such as oral respiration. Based on the results of this study, a follow-up study is necessary to determine the impact of changes in the autonomic nervous system, such as stress and emotions, to find out more precise and comprehensive effects of oxygen concentration and breathing type.
In this paper, a numerical method for analyzing coupling between high-altitude electromagnetic pulse (HEMP) as external field and a shielded twisted pair (STP) cable is proposed, which is based on an expanded chain matrix. Load responses of electromagnetic (EM) field excitation in uniform transmission line (TL) are solved by Baum-Liu-Tesche (BLT) equations in frequency domain, however, it is difficult to apply BLT equations to solve load responses of STP cable because the iteratively changing configuration of each twisted pairs are involved in cable. To avoid this problem and decrease memory and CPU time, we proposed the expanded chain matrix modeling method that is calculated using ABCD parameters, and applied multi-conductor transmission line (MTL) theory to consider the EMP coupling effectiveness of each twisted pairs. The results implemented by the proposed method are presented and compared with those obtained by the finite-difference time domain (FDTD) method as a kind of 3D full wave analysis.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.11
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pp.976-983
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2002
We presents a modified variable dimension filter with input estimation for maneuvering target tracking. The conventional variable dimension filter with input estimation(VDIE) consists of the input estimation(IE) technique and the variable dimension(VD) filter. In the VDIE, the IE technique is used for estimation of a maneuver onset time and its magnitude in the least square sense. The detection of the maneuver is declared according to the estimated magnitude of the maneuver. The VD filter structure is applied for the adaptation to the maneuver of the target after compensating the filter parameter with respect to the estimated maneuver when the detection of the maneuver is declared. The VDIE is known as one of the best maneuvering target tracking filter based on a single filter. However, it requires too much computational burden since the IE technique is performed at every sampling instance and thus it is computationally inefficient. We propose another variable dimension filter with input estimation named 'Modified VDIE' which combines VD filter with If technique. Modified VDIE has less computational load than the original one by separating maneuver detection and input estimation. Simulation results show that the proposed VDIE is more efficient and outperforms in terms of computational load.
In this paper, we consider the methodology of efficient resource usage, specially web clustering system. We develope an algorithm that distributes the load on the web cluster system to use the system resources, such as system memory equally. The response time is chosen as a performance measure on the various clustering models. And based on the concurrent user to the web cluster system, the response time is also examined as the number of users increases. Simulation experience with this algorithm shows that the response time seems to have a good results compare to those with the other algorithm. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases. The usage of developed algorithm is more useful when the system consists of many different sub-systems, a heterogeneous clustering system.
This paper contains detailed descriptions of a dynamic time-history modal analysis to calculate deflection, inter-storey drift and storey shear demand in single-storey and multi-storey buildings using an EXCEL spreadsheet. The developed spreadsheets can be used to obtain estimates of the dynamic response parameters with minimum input information, and is therefore ideal for supporting the conceptual design of tall building structures, or any other structures, in the early stages of the design process. No commercial packages, when customised, could compete with spreadsheets in terms of simplicity, portability, versatility and transparency. An innovative method for developing the stiffness matrix for the lateral load resistant elements in medium-rise and high-rise buildings is also introduced. The method involves minimal use of memory space and computational time, and yet allows for variations in the sectional properties of the lateral load resisting elements up the height of the building and the coupling of moment frames with structural walls by diaphragm action. Numerical examples are used throughout the paper to illustrate the development and use of the spreadsheet programs.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.8
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pp.1914-1924
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2014
In this paper, a small-area cell array method of reducing number of SL drivers requiring large layout areas, where the SL drivers supplying programming currents are routed in the row direction in stead of the column direction for eFuse OTP memory IPs having less number of rows than that of columns such as a cell array of four rows by eight columns, and a core circuit are proposed. By adopting the proposed cell array and core circuit, the layout area of designed 32-bit eFuse OTP memory IP is reduced. Also, a V2V ($=2V{\pm}10%$) regulator necessary for RWL driver and BL pull-up load to prevent non-blown eFuse from being blown from the EM phenomenon by a big current is designed. The layout size of the designed 32-bit OTP memory IP having a cell array of four rows by eight columns is 13.4% smaller with $120.1{\mu}m{\times}127.51{\mu}m$ ($=0.01531mm^2$) than that of the conventional design with $187.065{\mu}m{\times}94.525{\mu}m$ ($=0.01768mm^2$).
The exponential growth of Web users requires the web serves with high expandability and reliability. It leads to the excessive transmission traffic and system overload problems. To solve these problems, cluster systems are widely studied. In conventional cluster systems, when the request size is large owing to such types as multimedia and CGI, the particular server load and response time tend to increase even if the overall loads are distributed evenly. In this paper, a cluster system is proposed where each Web server in the system has different contents and loads are distributed efficiently using the Web server resource information such as CPU, memory and disk utilization. Web servers having different contents are mutually connected and managed with a network file system to maintain information consistency required to support resource information updates, deletions, and additions. Load unbalance among contents group owing to distribution of contents can be alleviated by reassignment of Web servers. Using a simulation method, we showed that our method shows up to $50\%$ about average throughput and processing time improvement comparing to systems using each LC method and RR method.
Recently, there has been a growing interest in the processing of continuous queries over multiple data streams. When the arrival rates of tuples exceed the memory capacity of the system, a load shedding technique is used to avoid the system becoming overloaded by dropping some subset of input tuples. In this paper, we propose an effective load shedding algorithm for multi-way windowed joins over multiple data streams. Most previous load shedding algorithms estimate the productivity of each tuple, i.e., the number of join output tuples produced by the tuple, based on its "join attribute value" and drop tuples with the lowest productivity. However, the productivity of a tuple cannot be accurately estimated from its join attribute value when the join attribute values are unique and do not repeat, or the distribution of the join attribute values changes over time. For these cases, we estimate the productivity of a tuple based on its "arrival order" on data streams, rather than its join attribute value. The proposed method can effectively estimate the productivity of a tuple even when the productivity of a tuple cannot be accurately estimated from its join attribute value. Through extensive experiments and analysis, we show that our proposed method outperforms the previous methods in terms of effectiveness and efficiency.
In this paper, four types of deposition control processes such as temperature, pressure, input/output(I/O), and gas were replaced by the Internet of Things(IoT) to analyze the data load and sequence procedure before and after the application of it. Through this analysis, we designed the load balancing in the sensing area of the deposition process by creating the sequence diagram of the deposition process. In order to do this, we were modeling of the sensor I/O according to the arrival process and derived the result of measuring the load of CPU and memory. As a result, it was confirmed that the reliability on the deposition processes were improved through performing some functions of the equipment controllers by the IoT. As confirmed through this paper, by applying the IoT to the deposition process, it is expected that the stability of the equipment will be improved by minimizing the load on the equipment controller even when the equipment is expanded.
This paper describes the possibility of human physiological data, especially brain-wave activity, to detect cognitive overload, a phenomenon that may occur while learner uses an e-learning system. If it is found that cognitive overload to be detectable, providing appropriate feedback to learners may be possible. To illustrate the possibility, while engaging in cognitive activities, cognitive load levels were measured by EEG (electroencephalogram) to seek detection of cognitive overload. The task given to learner was a computerized listening and recall test designed to measure working memory capacity, and the test had four progressively increasing degrees of difficulty. Eight male, right-handed, university students were asked to answer 4 sets of tests and each test took from 61 seconds to 198 seconds. A correction ratio was then calculated and EEG results analyzed. The correction ratio of listening and recall tests were 84.5%, 90.6%, 62.5% and 56.3% respectively, and the degree of difficulty had statistical significance. The data highlighted learner cognitive overload on test level of 3 and 4, the higher level tests. Second, the SEF-95% value was greater on test3 and 4 than on tests 1 and 2 indicating that tests 3 and 4 imposed greater cognitive load on participants. Third, the relative power of EEG gamma wave rapidly increased on the 3rd and $4^{th}$ test, and signals from channel F3, F4, C4, F7, and F8 showed statistically significance. These five channels are surrounding the brain's Broca area, and from a brain mapping analysis it was found that F8, right-half of the brain area, was activated relative to the degree of difficulty. Lastly, cross relation analysis showed greater increasing in synchronization at test3 and $4^{th}$ at test1 and 2. From these findings, it is possible to measure brain cognitive load level and cognitive over load via brain activity, which may provide atimely feedback scheme for e-learning systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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