Kang, Doo Soo;Oh, Jung Eun;Lee, Sang Yul;Shin, Hee Joon;Bong, Ha Kyung;Choi, Joohyun;Kim, Dae Seong
Particle and aerosol research
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v.14
no.4
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pp.191-203
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2018
IIn this study, we have developed drying systems for reducing the error by humidity on measuring particulate matter (PM) in the ambient air with optical particle measuring instruments. Two types of drying systems were designed: drying systems using heating and dilution methods. In addition, 3 types of drying systems using a heating method were designed: Type A (1 hole), B (3 holes) and C (7 holes). After making them, the laboratory and field tests were carried out to evaluate the developed drying systems. As a result, it was shown that the PM concentrations obtained by PM monitoring devices with drying systems agree well with that of the reference devices. Therefore, it could be concluded that the drying systems can be applied to PM monitoring devices for real-time monitoring of the ambient aerosols.
Most of the pile's vertical static load tests in construction sites are the proof load tests, which is difficult to accurately estimate the ultimate bearing capacity and analyze the reliability of piles. Therefore, a reliability analysis method based on the proof load-settlement (Q-s) data is proposed in this study. In this proposed method, a simple ultimate limit state function based on the hyperbolic model is established, where the random variables of reliability analysis include the model factor of the ultimate bearing capacity and the fitting parameters of the hyperbolic model. The model factor M = RuR / RuP is calculated based on the available destructive Q-s data, where the real value of the ultimate bearing capacity (RuR) is obtained by the complete destructive Q-s data; the predicted value of the ultimate bearing capacity (RuP) is obtained by the proof Q-s data, a part of the available destructive Q-s data, that before the predetermined load determined by the pile test report. The results demonstrate that the proposed method can easy and effectively perform the reliability analysis based on the proof Q-s data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.233-242
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2018
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting feature point based on only R peak through optimal R wave. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30. The achieved scores indicate the average of 99.02% in R wave detection and the rate of 94.85% in PVC classification.
In spatial databases, R-tree is one of the most widely used indexing structures and many variants have been proposed for its performance improvement. Among these variants, Hilbert R-tree is a representative method using Hilbert curve to process large amounts of data without high cost split techniques to construct the R-tree. This Hilbert R-tree, however, is hardly applicable to large-scale applications in practice mainly due to high pre-processing costs and slow bulk-load time. To overcome the limitations of Hilbert R-tree, we propose a novel approach for parallelizing Hilbert mapping and thus accelerating bulk-loading of Hilbert R-tree on GPU memory. Hilbert R-tree based on GPU improves bulk-loading performance by applying the inversed-cell method and exploiting parallelism for packing the R-tree structure. Our experimental results show that the proposed scheme is up to 45 times faster compared to the traditional CPU-based bulk-loading schemes.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.1
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pp.387-394
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2019
Recently, the importance of big data has been increased, and demand for data analysis for the big data is also increased. R language is developed for data analysis, and users are analyzing data by using algorithms of various statistics, machine learning and data mining packages in R language. However, it is difficult to develop an application using R. Early study proposed a method to call R script through another language such as PHP, Java, and so on. However, it is troublesome to write such a development method in addition to R in combination with other languages. In this study, we introduce how to write API using only R language without using another language by using Plumber package. We also propose a solution for security issues related with R API. If we use propose technology for developing web application, we can expect high productivity, easy of use, and easy of maintenance.
With the aim of achieving half the regulated value of EURO-3 Emission Regulations, an ultra low emission motorcycle has been developed based on a motorcycle with an 1800 $cm^3$, horizontal opposed 6-cylinder engine. For the fuel supply system, an electronically controlled fuel injection system was applied. For the emission purification system, three-way catalysts, a feedback control system with a LAF(Linear Air-Fuel ratio) sensor, and a secondary air induction system were applied. To reduce CO and HC emissions during cold starting, an early catalyst activation method combining RACV(Rotary Air Control Valve) and retarded ignition timing was applied. After the catalyst activation, air-fuel ratio was controlled to maximize the purification ratio of the catalyst according to vehicle speed. For the air-fuel ratio control system, the LAF sensor was used. Furthermore, fine adjustment by the LAF feedback control reduced torque fluctuation due to the air-fuel ratio change. As a result, smooth ride feeling was maintained. Owing to these technologies, half the regulated value of EURO-3 has been achieved without any negative impact to the large-scaled motorcycles' drivability. This paper presents the developed ultra low emission technologies including the control method using an LAF sensor.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.7-14
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2021
With the increased attention about healthcare and management of heart diseases, smart healthcare services and related devices have been actively developed recently. R wave is the largest representative signal among ECG signals. R wave detection is very important because it detects QRS pattern and classifies arrhythmia. Several R wave detection algorithms have been proposed with different features, but the remaining problem is their implementation in low-cost portable platforms for real-time applications. In this paper, we propose R wave detection based on optimal threshold and arrhythmia classification through QRS pattern considering complexity in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classify premature ventricular contraction arrhythmia in realtime through QRS pattern. The performance of R wave detection and premature ventricular contraction arrhythmia classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 premature ventricular contraction. The achieved scores indicate the average of 98.72% in R wave detection and the rate of 94.28% in PVC classification.
Ren XiangChao;Kee-Wook Rim;Nam Ji Yeun;Lee KyungOh
Annual Conference of KIPS
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2008.11a
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pp.878-881
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2008
To index the object's trajectory is an important aspect in moving object database management. This paper implements an optimizing index structure named Rend 3D R-tree based on 3D R-Tree. This paper demonstrates the time period update method to reconstruct the MBR for the moving objects in order to decrease the dead space that is produced in the closed time dimension of the 3D R-tree, then a rend method is introduced for indexing both current data and history data. The result of experiments illustrates that given methods outperforms 3D R-Tree and LUR tree in query processes.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.6
no.1
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pp.77-87
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1996
In order to compare the difference of the measurement of delta aminolevulinic acid(${\delta}$-ALA) in urine between HPLC method(HALA) and colorimetric method(CALA), and also to provide useful information for the new diagnostic criteria of ${\delta}$-ALA in urine in lead poisoning, if at all possible in the future, authors studied 234 male lead workers who were selected from 7 storage battery factories, 3 secondary smelting industries, and 2 litharge making industries. Study subjects were selected on the basis of blood Zinc protoporphyrin(ZPP) level from low to high concentration to cover wide range of lead exposure. Study variables for this study were ${\delta}$-ALA measured by two different methods, blood lead(PbB), and blood ZPP. The results were as follows: 1. There was very high correlation between ${\delta}$-ALA measured by two method(r = 0.989 : HALA = -0.8194 + 0.8110 ${\times}$ CALA), but the value of CALA was measured about 2mg/L greater than HALA. 2. While the correlations of ${\delta}$-ALA by two method with blood lead and blood ZPP were 0.46 and 0.37 respectively, they were increased to 0.63 and 0.57 if ${\delta}$-ALA values were log-transformed. 3. Simple linear regression of ${\delta}$-ALA measured by two method on ZPP were as follows: CALA = 2.0421 + 0.0341 ${\times}$ ZPP ($R^2=0.1385$ p = 0.0001) HALA = 0.8006 + 0.0280 ${\times}$ ZPP ($R^2=0.1389$ p = 0.0001) 4. Simple linear regression of ${\delta}$-ALA measured by two method on PbB were as follows: CALA = - 0.4134 + 0.1545 ${\times}$ PbB ($R^2=0.2085$ p = 0.0001) HALA = -1.2893 + 0.1287 PbB ($R^2=0.2154$ p = 0.0001), 5. Simple linear regression of log-transformed ${\delta}$-ALA by two method on ZPP and PbB were as follows: logHALA = 0.3078 + 0.0060 ZPP ($R^2=0.3329$ p = 0.0001) logCALA = 1.0189 + 0.0044 ZPP ($R^2=0.3290$ p = 0.0001) logHALA = -0.0221 + 0.0246 PbB ($R^2=0.4046$ p = 0.0001) logCALA = 0.7662 + 0.0184 PbB ($R^2=0.4108$ p = 0.0001) 6. The cumulative percent of colorimetric method to detect lead workers whose value of PbS and ZPP were over screening level such as $40{\mu}/dl$ and $100{\mu}/dl$ respectively was higher than HPLC method if cut-off level of ${\delta}$-ALA for screening of lead poisoning was 5 mg/L. But if cut-off level of ${\delta}$-ALA measured by HPLC was reduced to 3 mg/L which is compatible to 5 mg/L of ${\delta}$-ALA measured by colorimetric method, there were good agreement between two methods and showed dose-response relationship with other lead exposure indices such as PbB and ZPP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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