A prerequisite for deriving the abundance estimates from acoustic surveys for commercially important fish species is the identification of target strength measurements for selected fish species. In relation to these needs, the goal of this study was to construct a data bank for converting the acoustic measurements of target strength to biological estimates of fish length and to simultaneously obtain the target strength-fish length relationship. Laboratory measurements of target strength on 15 commercially important fish species were carried out at five frequencies of 50, 70, 75, 120 and 200 kHz by single and split beam methods under the controlled conditions of the fresh and the sea water tanks with the 389 samples of dead and live fishes. The target strength pattern on individual fish of each species was measured as a function of tilt angle, ranging from $-45^{\circ}$ (head down aspect) to $+45^{\circ}$ (head up aspect) in $0.2^{\circ}$ intervals, and the averaged target strength was estimated by assuming the tilt angle distribution as N $(-5.0^{\circ},\;15.0^{\circ})$. The TS to fish length relationship for each species was independently derived by a least-squares fitting procedure. Also, a linear regression analysis for all species was performed to reduce the data to a set of empirical equations showing the variation of target strength to a fish length, wavelength and fish species. For four of the frequencies (50, 75, 120 and 200 kHz), an empirical model for fish target strength (TS, dB) averaged over the dorsal sapect of 602 fishes of 10 species and which spans the fish length (L, m) to wavelength (\Lambda,\;m)$ ratio between 5 and 73 was derived: $TS=19.44\;Log(L)+0.56\;Log(\Lambda)-30.9,\;(r^2=0.53)$.
Objectives: To assess the risk of pushing or pulling the yarn-carrying cart, the survey was performed in some fiber manufacturing factories. Methods: We selected 6 fiber-twisting factories which agreed to in-site survey of their workplace. To measure both initial and sustained forces of the push-pull tasks, Chatillon CSD500 dynamometer(2004, Ametek, USA) was used. The mean of 3 tests for the same cart was adopted as the measured forces. Height and width of cart, weight of spooled yarns, and distance of movement were also measured. Inspection of cart wheel, moving path, and the actual hand position while moving was done. Results: More than one pushing or pulling task exceeded the push-pull force limits of design goal in 5 factories. Though the cart was not loaded the heaviest weight in the factory, the measured push or pull force exceeded the limits several times. A few cart wheels were worn out and tangled with pieces of yarn. It was also observed some holes in the moving path. Conclusions: While the push-pull task is not included in the 11 scopes of over-burdened work notified by Korean government, it should be recognized as risk factor of work-related musculoskeletal disorders. The maintenance work such as regular change and frequent cleaning of cart wheel, the use of fitting wheel, and flattening of bumpy floor through the moving path should be advised importantly in the worksite management of work-related musculoskeletal disorders.
Exposure to Diesel Particulate Matter (DPM) potentially causes adverse health effects (e.g. respiratory symptoms, lung cancer). Due to a lack of data on Elemental Carbon (EC) exposure levels in underground copper ore mining (unlike other underground mining industries such as non-metallic and coal mining), this case study aims to provide individual miners' EC exposure levels, and information on their work practices including use of personal protective equipment. EC measurement was carried out during different work activities (i.e. drilling, driving a loader, plant fitting, plant operation, driving a Specialized Mining Vehicle (SMV)) as per NIOSH Method 5040. The copper miners were working 10 h/day and 5 days/week. This study found that the most significant exposures to EC were reported from driving a loader (range $0.02-0.42mg/m^3$). Even though there were control systems (i.e. water tanks and DPM filters) on the diesel vehicles, around 49.5% of the results were over the adjusted recommendable exposure limit ($0.078mg/m^3$). This was probably due to: (1) driver's frequently getting in and out of the diesel vehicles and opening the windows of the diesel vehicles, and (2) inappropriate maintenance of the diesel vehicles and the DPM control systems. The use of the P2 type respirator provided was less than 19.2%. However, there was no significant difference between the day shift results and the night shift results. In order to prevent or minimize exposure to EC in the copper ore mine, it is recommended that the miners are educated in the need to wear the appropriate respirator provided during their work shifts, and to maintain the diesel engine and emission control systems on a regular basis. Consideration should be given to a specific examination of the diesel vehicles' air-conditioning filters and the air ventilation system to control excessive airborne contaminants in the underground copper mine.
We present [Fe II] 1.64 ${\mu}m$ imaging observations for jets and outflows from young stellar objects over the northern part (-24'${\times}$45') of the Carina Nebula, a typical evolved massive star forming region. The observations were performed with IRIS2 of Anglo-Autralian Telescope and the seeing was -1.5". Several jets and outflows features are detected at seven different regions, and one new Herbig-Haro Object is identified. The [Fe II] features have knotty and elongated shapes, and distribute around the triangular area formed by the star clusters Tr 14, Tr 15, and Tr 16, which contain many massive stars. The [Fe II] feature shows a highest detection rate (3.2 %) for the earliest stage YSOs, and the rate decreases as the stage evolves. The low detection rate (1.5 %) of [Fe II] features from the numerous YSOs seem to be related with the severe radiation environment of the Carina Nebula. The outflow rate shows reasonable relations with the physical parameters of the corresponding YSOs-derived from the SED fitting-such as the accretion luminosity, the stellar mass, the stellar age, the disk accretion rate, etc.
As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.
The purpose of this study was to examine the correlation between the shape of the foot and foot abrasion. and to provide preliminary data for shoe manufacturing by comparing the length of a woman's feet and the shoe size. The Martin calibrator and measuring tapes were utilized to measure the shapes of 163 female college students' feet. Indirect measurements were also obtained by line drawing of the feet for additional analysis. Brief questionnaires about what type of shoes are worn were given to the subjects of the study. Data analysis was presented by frequency, percentage, and standard deviations. Factor analysis and correlation co-efficiency of data was conducted on the significance level of p〈.05. The results of the study are as follows (1) The average number of days per week in which the subjects wear ladies' shoes per week were 4.5. Little over half of the subjects (53.87% ) answered that they wear heeled shoes for more than 8 hours per day. The most preferred height of a ladies'shoe heel was between 2 cm and 4 cm, as replied by 41.0% of the subjects. (2) The foot area where abrasion occurs most often was around the heel (51.2%) and the middle part of the sole (50.9%) (3) Factors correlated to the heel abrasion included the circumference and the breadth of the foot. The abrasion on the side of the first toe of mid-sized feet was most affected by the angle of the first the and inner foot line. The height of the foot heel was a significant factor for the abrasion near the anklebone. In conclusion, the abrasion resulted from the inappropriate fitting of the shoe and the foot. Also, the circumference and the width factors were more influential rather than the foot length. Therefore, more database on this should be systemized and available to the footwear manufacturers and the customers for more practical use of shoe size and public education.
Several applications of body scanning technology have been commercialized or are currently under development. The virtual fit from 3D scans is most advanced form of virtual try-on. This article is an analysis of the comparison of user preferences for domestic versus foreign 3D virtual try-on systems. For this study, domestic i-Fashion Mall (www.ifashionmall.co.kr) and a Canadian company, My Virtual Model (www.mvm.com) were selected as the most representative online retailers that offer a virtual try-on system. The respondents were comprised of 70 Korean female college students in the age group 20-29. A five point Likert scale was used to evaluate the degree of the preference of virtual avatar and try-on images. T-test, cross table, and a chi-square independence test were conducted for data analysis. The results are as follow. 1. The representation about current looks according to each virtual fit image indicates that MVM is more accurate than i-Fashion Mall. 2. About decision confidence, respondents have decision confidence in i-Fashion Mall in the case of the avatar image; however, respondents have confidence in MVM or the fit image. 3. There were no significant differences in among waist size groups in accuracy, trust of each avatar image, while there were significant differences among waist size groups in the accuracy and trust of each virtual fit image. 4. About ease of use, respondents answered that i-Fashion Mall is superior to MVM. 5. The respondents prioritized the ‘fitting report’ of i-Fashion Mall and ‘Weight loss’ of MVM over other functionalities.
As global interest in clothing spreads over the smart clothing which arouses high added-value in the apparel industry, this study is to develop a smart jacket with an electrically-vibrating device maintaining excellent appearance and comfort. The vibrating device has a massage function that could relieve muscle pain near shoulders and neck. The purposes of this research are to develop jacket pattern for men in their thirties considering body shapes and fashion trend, to develop a wearable device that is composed of motor and controller and integrate it into a jacket, and to assess the external appearance and functional satisfaction of the smart jacket through the wearing test. The results are as follows: 1. In order to develope an appropriate jacket pattern for men in their thirties, several patterns were assessed for their fitting comfort. The final pattern was completed after making alterations some parts, and showed high satisfaction as 3.6(on a five-point scale) in all categories. 2. A vibrating device was developed by connecting motor, controller, battery and switch. Developing this device, focus was maximizing the strength of motor and minimizing the heat generated from motor and controller. Snaps were placed between inner and outer cloth of jacket so that the vibrating device could be easily attachable and detachable. The motor was located around Trapezius where muscles often get stiff. A switch was designed to be used in selecting the modes of Strong, Weak, and Cross Tapping. 3. The wearing test was conducted to examine outer appearance, comfort for motion, and functionality of the smart jacket. The results of assessing outer appearance showed that the location for attaching the vibrating device was not noticeable but looked natural, and there is almost no change in outer appearance when the vibrating device operates. The result of assessing comfort of action revealed that wearer's satisfaction was high in all categories about activity, wearer's comfort, etc. The result also showed that wear's satisfaction for effects of vibrating massage, easiness in using the device, heat generation was not less than 3.5 in all categories except a category about noise.
본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
Doan, Trung Nghia;Kim, Sunwoong;Vo, Le Cuong;Lee, Hyuk-Jae
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.256-266
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2016
Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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