무선 팬에서 좋은 채널 시간 할당(Channel time allocation) 알고리즘을 개발하는 것은 실시간 멀티미디어 서비스가 요구하는 다양하고 엄격한 QoS(Quality of service) 요구사항을 보장하는데 있어 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 고속율 무선 팬에서MPEG 스트림을 전송하는데 있어 높은 품질을 제공하고 높은 채널 에러에 대해서도 품질을 유지할 수 있는 주기적인 유사 정적(Pseudo-static) 채널 시간 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은MPEG 스트림의 특성을 이용한다. 새로운 MPEG 스트림이 도착하면 DEV(Device)는 트래픽 정보(Traffic envelope)를 모델링한 후에 채널 시간 요청을 통해 PNC(Piconet coordinator)로 트래픽 정보를 전송한다. PNC는 수신한 트래픽 정보에 기반하여 DEV에게 채널 시간 할당을 수행한다. 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 수치적 분석을 통하여 다른 방법과 비교 분석한다. 비교 분석결과, 제안된 방법이 일반적인 채널 에러 환경에서 좋은 성능을 보이고 매우 효과적임을 확인하였다.
The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.
최근 첨단도시 건설을 위한 건설정보화 연구가 활발히 진행 중이다. 건설현장의 건설요소인 인력, 자재 및 장비의 동적인 위치정보를 취득하기 위한 RTLS(Real-Time location system) 개발이 그 중 하나이며, 특히 자재, 장비, 인력과 같은 건설요소의 동적 위치정보를 획득하여 그 요소들을 효율적으로 관리하여, 안전 및 공사비용을 절감 효과를 꾀하고 있다. RTLS 시스템의 건설현장에 도입하기 위해서는 RTLS Reader, 즉 AP(Access Point) 전파가 도달하는 거리를 고려한 3차원 분석을 통해 사전에 AP의 설치 위치를 모의해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지상라이다를 사용하여 구축된 공간정보를 기반으로 한 3차원 전파세기 모의 소프트웨어를 제작하였다. 또한 4곳의 실험지역을 선정하여 모의 실험결과와 실제 실험을 통해 측정된 전파세기를 비교하였다. 그 실험 결과로 4곳의 실험지역 중 가시 확보가 좋은 곳에서 측정된 전파세기가 전파모델식을 통하여 모의된 전파세기와 가장 흡사한 결과를 나타냈다.
Every year, several typhoons hit the Korean peninsula and cause severe damage. For the prevention and accurate estimation of these damages, real time or almost real time flood information is essential. Because of weather conditions, images taken by optic sensors or LIDAR are sometimes not appropriate for an accurate estimation of water areas during typhoon. In this case SAR (Synthetic Aperture Radar) images which are independent of weather condition can be useful for the estimation of flood areas. To get detailed information about floods from satellite imagery, accurate classification of water areas is the most important step. A commonly- and widely-used classification methods is the ML(Maximum Likelihood) method which assumes that the distribution of brightness values of the images follows a Gaussian distribution. The distribution of brightness values of the SAR image, however, usually does not follow a Gaussian distribution. For this reason, in this study the ANN (Artificial Neural Networks) method independent of the statistical characteristics of images is applied to the SAR imagery. RADARS A TSAR images are primarily used for extraction of water areas, and DEM (Digital Elevation Model) is used as supplementary data to evaluate the ground undulation effect. Water areas are also extracted from KOMPSAT image achieved by optic sensors for comparison purpose. Both ANN and ML methods are applied to flat and mountainous areas to extract water areas. The estimated areas from satellite imagery are compared with those of manually extracted results. As a result, the ANN classifier performs better than the ML method when only the SAR image was used as input data, except for mountainous areas. When DEM was used as supplementary data for classification of SAR images, there was a 5.64% accuracy improvement for mountainous area, and a similar result of 0.24% accuracy improvement for flat areas using artificial neural networks.
In this paper, the channel decoder promising reliable data retrieving in noisy holographic channel has been developed for holographic WORM(write once read many) system. It covers various DSP(digital signal processing) blocks, such as align mark detector, adaptive channel equalizer, modulation decoder and ECC(error correction code) decoder. The specific schemes of DSP are designed to reduce the effect of noises in holographic WORM(H-WORM) system, particularly in prototype of DAEWOO electronics(DEPROTO). For real time data retrieving, the channel decoder is redesigned for FPGA(field programmable gate array) based hardware, where DSP blocks calculate in parallel sense with memory buffers between blocks and controllers for driving peripherals of FPGA. As an input source of the experiments, MPEG2 TS(transport stream) data was used and recorded to DEPROTO system. During retrieving, the CCD(charge coupled device), capturing device of DEPROTO, detects retrieved images and transmits signals of them to the FPGA of hardware channel decoder. Finally, the output data stream of the channel decoder was transferred to the MPEG decoding board for monitoring video signals. The experimental results showed the error corrected BER(bit error rate) of less than $10^{-9}$, from the raw BER of DEPROTO, about $10^{-3}$. With the developed hardware channel decoder, the real-time video demonstration was possible during the experiments. The operating clock of the FPGA was 60 MHz, of which speed was capable of decoding up to 120 mega channel bits per sec.
Hong, Sun Hwa;Jeong, Hyun Duck;Jung, Bongjin;Lee, Eun Young
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제22권9호
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pp.1193-1201
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2012
The analysis and quantification of ammonia-oxidizing bacteria (AOB) is crucial, as they initiate the biological removal of ammonia-nitrogen from sewage. Previous methods for analyzing the microbial community structure, which involve the plating of samples or culture media over agar plates, have been inadequate because many microorganisms found in a sewage plant are unculturable. In this study, to exclusively detect AOB, the analysis was carried out via denaturing gradient gel electrophoresis using a primer specific to the amoA gene, which is one of the functional genes known as ammonia monooxygenase. An AOB consortium (S1 sample) that could oxidize an unprecedented 100% of ammonia in 24 h was obtained from sewage sludge. In addition, real-time PCR was used to quantify the AOB. Results of the microbial community analysis in terms of carbon utilization ability of samples showed that the aeration tank water sample (S2), influent water sample (S3), and effluent water sample (S4) used all the 31 substrates considered, whereas the AOB consortium (S1) used only Tween 80, D-galacturonic acid, itaconic acid, D-malic acid, and $_L$-serine after 192 h. The largest concentration of AOB was detected in S1 ($7.6{\times}10^6copies/{\mu}l$), followed by S2 ($3.2{\times}10^6copies/{\mu}l$), S4 ($2.8{\times}10^6copies/{\mu}l$), and S3 ($2.4{\times}10^6copies/{\mu}l$).
We injection molded a wedge type of plate with micro prizm patterns on its surface and investigated the fidelity of replication of the micro pattern depending on the process parameter such as mold temperature, melt temperature, injection rate or packing pressure. The size of the size of the $90^{\circ}$ prizm pattern is $50{\mu}m$ and the size of the plate is about 300㎜${\times}$200㎜. The thicknesses are 2.6㎜. and 0.7mm at each edge of the wedge type of plate. The fidelity of the replication turned out quite different according to the process parameters and location of the patterns on the plate. We measured the cavity pressure and temperature in real-time during the molding to analyze the effect of the local melt pressure and temperature on the micro pattern replication.
굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.
Previous studies showed that Math1 homologous to human Hath1 can cause mouse goblet cells to differentiate. In this context it is important that the majority of colon cancers have few goblet cells. In the present study, the potential role of Hath1 in colon carcinogenesis was investigated. Sections of paraffin-embedded tissues were used to investigate the goblet cell population of normal colon mucosa, mucosa adjacent colon cancer and colon cancer samples from 48 patients. Hath1 and Muc2 expression in these samples were tested by immunohistochemistry, quantitative real-time reverse transcription -PCR and Western blotting. After the recombinant plasmid, pcDNA3.1(+)-Hath1 had been transfected into HT29 colon cancer cells, three clones were selected randomly to test the levels of Hath1 mRNA, Muc2 mRNA, Hath1, Muc2, cyclin D1 and p27 by quantitative real-time reverse transcription-PCR and Western blotting. Moreover, the proliferative ability of HT29 cells introduced with Hath1 was assessed by means of colony formation assay and xenografting. Expression of Hath1, Muc2, cyclin D1 and p27 in the xenograft tumors was also detected by Western blotting. No goblet cells were to be found in colon cancer and levels of Hath1 mRNA and Hath1, Muc2 mRNA and Muc2 were significantly down-regulated. Hath1 could decrease cyclin D1, increase p27 and Muc2 in HT29 cells and inhibit their proliferation. Hath1 may be an anti-oncogene in colon carcinogenesis.
In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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