It is occurred bus arrival time errors when a bus arrives at a bus stop because of a variety of traffic condition such as traffic signal cycle, the time to get on and off a bus, a bus-only lane and so on. In this paper, bus delay time which is occurred as the result of traffic condition was estimated with Markov Chain process and bus arrival time at each bus stop was predicted with it. As the result of the study, it is confirmed to improve accuracy than the method of bus arrival time prediction with existing method (weighed moving average method) in case predicting bus arrival time using 7 by 7 and 9 by 9 matrixes.
Objectives : This study aimed to explore the passive multi-channel time series analysis method by measuring bio-potentials of acupuncture point and the peripheral region Methods : Bio-potential was measured at ST36 and the peripherical region of ST36 of 5 healthy volunteers at three times. The diagram of the potential changes over time were smoothed by moving average method and similarities of ST36 and the other points were calculated. Results : In the normal weight group, bio-potential similarity tended to decrease in proportion to the distance from the acupuncture point. In the obesity group, bio-potential similarity appeared in a very wide area. Bio-potential similarity had positive correlation with BMI value. Conclusions : The passive multi-channel time series analysis method showed the possibility be appropriate for the electrical characteristics study of meridians.
To reduce the secondary damage caused by leakage accidents in plant piping systems, a constant surveillance system is necessary. To ensure leaks are promptly addressed, the surveillance system should be able to detect not only the leak itself, but also the location of the leak. Recently, research to develop new methods has been conducted using cameras to detect leakage and to estimate the location of leakage. However, existing methods solely estimate whether a leak exists or not, or only provide two-dimensional coordinates of the leakage location. In this paper, a method using multiple cameras to detect leakage and estimate the three-dimensional coordinates of the leakage location is presented. Leakage is detected by each camera using MADI(Moving Average Differential Image) and histogram analysis. The two-dimensional leakage location is estimated using the detected leakage area. The three-dimensional leakage location is subsequently estimated based on the two-dimensional leakage location. To achieve this, the coordinates (x, z) for the leakage are calculated for a horizontal section (XZ plane) in the monitoring area. Then, the y-coordinate of leakage is calculated using a vertical section from each camera. The method proposed in this paper could accurately estimate the three-dimensional location of a leak using multiple cameras.
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.
It is clear that the women's participation in social activity is dramatically increased in civilian field as well as military profession. Because of the characteristics of military nursing service, there are many difficulties. Frequent move, medical insurance, baby care. and the education are typical forms of difficulties for nurse officers in the military. The purpose of this research is to contribute to the perfect execution of nursing service. guarantee the active attitude for research and improve the combat strength by solving those private and economic problems. The method of research was analysis of question survey and the review of related literatures. The subject of research was 300 active nurse officers who work at the Army Hospitals. The survey was conducted 14 days from Oct 15 to Oct 28. The collected data was processed by computer using SPSS(Statistical Package of Social Science). Frequencies and percentages were used to examine the demographic characteristics of subject, and T-test was also used in the case of necessity. The result showed as follows; As the general characteristics of subject group; 28.7 years of average age, 73.6 months of service period, 63.4% of married. In regard of specialty; General 57.7%. Intensive Care 12.7% and Psychiatries 8.8%. The dissatisfactory factors about military welfare system were the difficulties in children education (36.9%). disadvantages on the civil medical insurance system (27.3%), and little chance of self education and development (21.5%). The problems in performing their duties were shown as dwelling instability due to frequent move (67.7%), and bring up children (14.2%). The reasons for resigning their job were shown as the instability of living status (64.2%), bring up children (18.8%) and dissatisfaction to the service (11.2%). The residential status was shown that military offered houses (45.2%), rental houses (29.3%) and own houses(14.64). The average numbers of moving residencies were; 3-4 time(34.6%), less than 2 times(33.1%), and 5-7 times(21.5%). Higher than 94.7% of the subject group spent more than 50.000 Won. In regard of education, they wanted to attend graduate school with their own expense(26.2%), computer science(20%) and Office Job Training(20%). The ways of taking care of children were mother-in-low(49.6%), mother(14.6%), and others(25%). The average expenditure per month for children were 20-30 hundred Won(44.2%), 10-20 hundred Won(25%) and 30-40 hundred Won(22.3%). The places of children care selected were public or occupational care center(56.2%), religious organization(20.8%), and other center managed by social organizations(10.4%). The result of survey for general welfare of nurse officers are as follows; By and large they seem to be satisfied with their job. however. there are some dissatisfactory factors. They are children care facilties, promotion. income. welfare facilities. disadvantage in medical insurance and civil hospitals. house purchase. unfair chances in specialty training. influence on promotion by educational status. and insufficient role for their children and husbands. As conclusion. the recommendations for improving nursing service are as follows; 1. Children care center managed by occupation 2. Dormitory system for children by military personnel 3. Equal opportunities in education according to ability 4. Reasonable moving price according to the distance and scope of family and extra allowance
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.33
no.3
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pp.93-100
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2021
Since the IB (Immersed Boundary) method, which can perform coupling analysis with objects and fluids having an impermeable boundary of arbitrary shape on a fixed grid system, has been developed, the IB method in various CFD models is increasing. The representative IB methods are the directing-forcing method and the ghost cell method. The directing-forcing type method numerically satisfies the boundary condition from the fluid force calculated at the boundary surface of the structure, and the ghost-cell type method is a computational method that satisfies the boundary condition through interpolation by placing a virtual cell inside the obstacle. These IB methods have a disadvantage in that the computational algorithm is complex. In this study, the simplified immersed boundary (SIB) method enables the analysis of temporary structures on a fixed grid system and is easy to expand to three proposed dimensions. The SIB method proposed in this study is based on a one-field model for immiscible two-phase fluid that assumes that the density function of each phase moves with the center of local mass. In addition, the volume-weighted average method using the density function of the solid was applied to handle moving solid structures, and the CIP method was applied to the advection calculation to prevent numerical diffusion. To examine the analysis performance of the proposed SIB method, a numerical simulation was performed on an object falling to the free water surface. The numerical analysis result reproduced the object falling to the free water surface well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.5
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pp.28-34
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2008
The real-time biomedical signal monitoring is a very important factor to realize the ubiquitous healthcare environment. Most of these devices for monitoring the biomedical information get the PPG signal from the user, and these signals are utilized for monitoring their health. It is inconvenient to get the PPG because the user should wear the finger probe with his finger for measuring the PPG signal. Also it is difficult to get the PPG correctly, because of the motion artifacts from the movement of the user. In this paper, we develop the watch type biomedical signal monitoring system without the finger probe, and propose the new algorithm for reducing the motion artifacts from the PPG signal. We designed the system which gets the PPG from the sensor on the wrist band strip. As compared with the finger probe type, this system we proposed is more affected by the motion artifacts. So to filter this motion artifacts, we propose the new method; the improved PMAF(Periodic Moving Average Filter) method.
In this paper, a mechanism connecting all weighted migration routes with minimum cost with EGOSST is proposed. Weighted migration routes may be converted to weighted input edges considered as not only traces but also traffics or trip frequencies of moving object on communication lines, roads or railroads. Proposed mechanism can be used in more wide and practical area than mechanisms considering only moving object traces. In our experiments, edge number, maximum weight for input edges, and detail level for grid are used as input parameters. The mechanism made connection cost decrease average 1.07% and 0.43% comparing with the method using weight minimum spanning tree and weight steiner minimum tree respectively. When grid detail level is 0.1 and 0.001, while each execution time for a connecting solution increases average 97.02% and 2843.87% comparing with the method using weight minimum spanning tree, connecting cost decreases 0.86% and 1.13% respectively. This shows that by adjusting grid detail level, proposed mechanism might be well applied to the applications where designer must grant priority to reducing connecting cost or shortening execution time as well as that it can provide good solutions of connecting migration routes with weights.
Meseret, S.;Tamir, B.;Gebreyohannes, G.;Lidauer, M.;Negussie, E.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.28
no.9
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pp.1226-1234
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2015
The development of effective genetic evaluations and selection of sires requires accurate estimates of genetic parameters for all economically important traits in the breeding goal. The main objective of this study was to assess the relative performance of the traditional lactation average model (LAM) against the random regression test-day model (RRM) in the estimation of genetic parameters and prediction of breeding values for Holstein Friesian herds in Ethiopia. The data used consisted of 6,500 test-day (TD) records from 800 first-lactation Holstein Friesian cows that calved between 1997 and 2013. Co-variance components were estimated using the average information restricted maximum likelihood method under single trait animal model. The estimate of heritability for first-lactation milk yield was 0.30 from LAM whilst estimates from the RRM model ranged from 0.17 to 0.29 for the different stages of lactation. Genetic correlations between different TDs in first-lactation Holstein Friesian ranged from 0.37 to 0.99. The observed genetic correlation was less than unity between milk yields at different TDs, which indicated that the assumption of LAM may not be optimal for accurate evaluation of the genetic merit of animals. A close look at estimated breeding values from both models showed that RRM had higher standard deviation compared to LAM indicating that the TD model makes efficient utilization of TD information. Correlations of breeding values between models ranged from 0.90 to 0.96 for different group of sires and cows and marked re-rankings were observed in top sires and cows in moving from the traditional LAM to RRM evaluations.
In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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