Kim, Seoyeon;Yun, Young-Sun;Hong, Jiman;Kim, Bongjae;Lee, Keon Myung;Jung, Jinman
Smart Media Journal
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v.11
no.2
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pp.70-76
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2022
IoT application development using a cloud server causes problems such as data transmission and reception delay, network traffic, and cost for real-time processing support in network connected hardware. To solve this problem, edge cloud-based platforms can use neuromorphic hardware to enable fast data transfer. In this paper, we propose a model optimization method for supporting spiking neural networks on FPGA hardware. We focused on auto-adjusting network model parameters optimized for neuromorphic hardware. The proposed method performs optimization to show higher performance based on user requirements for accuracy. As a result of performance analysis, it satisfies all requirements of accuracy and showed higher performance in terms of expected execution time, unlike the naive method supported by the existing open source framework.
Rumination in cattle is closely related to their health, which makes the automatic monitoring of rumination an important part of smart pasture operations. However, manual monitoring of cattle rumination is laborious and wearable sensors are often harmful to animals. Thus, we propose a computer vision-based method to automatically identify multi-object cattle rumination, and to calculate the rumination time and number of chews for each cow. The heads of the cattle in the video were initially tracked with a multi-object tracking algorithm, which combined the You Only Look Once (YOLO) algorithm with the kernelized correlation filter (KCF). Images of the head of each cow were saved at a fixed size, and numbered. Then, a rumination recognition algorithm was constructed with parameters obtained using the frame difference method, and rumination time and number of chews were calculated. The rumination recognition algorithm was used to analyze the head image of each cow to automatically detect multi-object cattle rumination. To verify the feasibility of this method, the algorithm was tested on multi-object cattle rumination videos, and the results were compared with the results produced by human observation. The experimental results showed that the average error in rumination time was 5.902% and the average error in the number of chews was 8.126%. The rumination identification and calculation of rumination information only need to be performed by computers automatically with no manual intervention. It could provide a new contactless rumination identification method for multi-cattle, which provided technical support for smart pasture.
The Journal of the Society of Stroke on Korean Medicine
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v.14
no.1
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pp.61-70
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2013
■ Objectives The goal of this pilot study is to observe the change of gait pattern in a patient after peroneal nerve electrical stimulation(PNST). ■ Methods We analyzed the gait pattern of stroke patient using treadmill gait analysis system before and after PNST for seven weeks. The PNST was carried out for 20minutes every day except Sunday. In addition, the measurement was carried out every Saturday. At the fifth week, the PNST was not carried out to confirm whether the effect of PNST was disappeared immediately when PNST was not applied. ■ Results After PNST, while heel contact time and heel max force increased and forefoot and midfoot max force decreased, the gait parameters such as cadence, velocity, swing phase, stance phase, total double support, step length, stride length, step time, stride time and forefoot contact time, were not changed. ■ Conclusion Gait of a patient with cerebral stroke was changed positively after PNST.
Objective: To carry out a comprehensive production planning of the existing Rongchang pig population from both environmental and genetic aspects, and to establish a closed population with stable genetic diversity and strict pathogen control, it is necessary to fully understand the genetic background of the population. Methods: We genotyped 54 specific pathogen free (SPF) Rongchang pigs using the Zhongxin-1 Porcine Breeding Array PLUS, calculated their genetic diversity parameters and constructed their families. In addition, we also counted the runs of homozygosity (ROH) of each individual and calculated the value of inbreeding coefficient based on ROH for each individual. Results: Firstly, the results of genetic diversity analysis showed that the effective population size (Ne) of this population was 3.2, proportion of polymorphic markers (PN) was 0.515, desired heterozygosity (He) and observed heterozygosity (Ho) were 0.315 and 0.335. Ho was higher than He, indicating that the heterozygosity of all the selected loci was high. Secondly, combining the results of genomic relatedness analysis and cluster analysis, it was found that the existing Rongchang pig population could be divided into four families. Finally, we also counted the ROH of each individual and calculated the inbreeding coefficient value accordingly, whose mean value was 0.09. Conclusion: Due to the limitation of population size and other factors, the genetic diversity of this Rongchang pig population is low. The results of this study can provide basic data to support the development of Rongchang pig breeding program, the establishment of SPF Rongchang pig closed herd and its experimental utilization.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6D
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pp.895-904
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2008
CWR (Continuous Welded Rail) may be broken when a temperature drop below the neutral temperature changes in axial force, causing tensile fracture and rail gap, in winter. Rail-breaks may lead to the damage of the rail and wheel by dynamic load, and the reduction of running safety if not detected before the passage of a train. In this study, the track and train coupled model with open gap for dynamic interaction analysis, is proposed. Linear track and train systems is coupled by the nonlinear Herzian contact spring and the complete system matrices of total track-train system is constructed. And the interaction phenomenon considering open gap, was defined by assigning the irregularity functions between the two sides of a gap. Time history analysis, which have an iteration scheme such as $Newmark-{\beta}$ method based on Modified Newton-Raphson methods, was performed to solve the nonlinear equation. Finally, numerical studies are performed to assess the effect of various parameters of system, apply to various speeds, open gap size and the support stiffness of rail.
The existing concrete bridges are time-varying working systems, where the maintenance strategy should be planned according to the time-varying performance of the bridge. This work proposes a time-dependent residual capacity assessment procedure, which considers the non-stationary bridge load effects under growing traffic and non-stationary structural deterioration owing to material degradations. Lifetime bridge load effects under traffic growth are predicated by the non-stationary peaks-over-threshold (POT) method using time-dependent generalized Pareto distribution (GPD) models. The non-stationary structural resistance owing to material degradation is modeled by incorporating the Gamma deterioration process and field inspection data. A three-span continuous box-girder bridge is illustrated as an example to demonstrate the application of the proposed procedure, and the time-varying reliability indexes of the bridge girder are calculated. The accuracy of the proposed non-stationary POT method is verified through numerical examples, where the shape parameter of the time-varying GPD model is constant but the threshold and scale parameters are polynomial functions increasing with time. The case study illustrates that the residual flexural capacities show a degradation trend from a slow decrease to an accelerated decrease under traffic growth and material degradation. The reliability index for the mid-span cross-section reduces from 4.91 to 4.55 after being in service for 100 years, and the value is from 4.96 to 4.75 for the mid-support cross-section. The studied bridge shows no safety risk under traffic growth and structural deterioration owing to its high design safety reserve. However, applying the proposed numerical approach to analyze the degradation of residual bearing capacity for bridge structures with low safety reserves is of great significance for management and maintenance.
Two computational intelligence techniques namely artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) are employed to model the permeate flux based on seven input variables including time, transmembrane pressure, rotating velocity, the pore diameter of the membrane, dynamic viscosity, concentration and density of the feed fluid. The best-fit model was selected through the trial-error method and the two statistical parameters including the coefficient of determination (R2) and the average absolute relative deviation (AARD) between the experimental and predicted data. The obtained results reveal that the optimized ANN model can predict the permeate flux with R2 = 0.999 and AARD% = 2.245 versus the SVM model with R2 = 0.996 and AARD% = 4.09. Thus, the ANN model is found to predict the permeate flux with high accuracy in comparison to the SVM approach.
Objective: The present study examined the effects of exogenous emulsifiers and multi-enzyme supplementation into a low energy density diet on growth performance, visceral organ parameters, blood metabolites, ileal morphology, and nutrient digestibility in broiler chickens from hatch to 21 days. Methods: One hundred and sixty-eight one-day-old Ross 308 broiler chickens were allocated in a completely randomized design to 24 pens and each pen was assigned to one of four dietary treatments to give six replications with seven chickens in a cage. Dietary treatments were: i) positive control with standard energy level (PC); ii) negative control with 100 kcal/kg lower energy of the standard level (NC); iii) NC diet supplemented 0.05% calcium stearoyl-2 lactylate as an emulsifier (NC+E); and iv) NC diet supplemented with both 0.05% calcium stearoyl-2 lactylate and 0.05% multi-enzyme (NC+E+M). Corn and soybean meal-based control diets containing vegetable oil were formulated to meet the Ross 308 nutrition specification. Chickens were fed ad-libitum with the treatment diets and sampling was conducted on day 21. Results: Our results revealed that emulsifier and multi-enzyme supplementation into NC diets improved (p<0.05) feed efficiency of the broiler chickens compared to the broiler chickens fed NC diets from hatch to 21 days. Supplementation of emulsifier and multi-enzyme into NC diet improved (p<0.05) nutrient digestibility of the broiler chickens. However, emulsifier and multi-enzyme supplementation into diet did not influence (p>0.05) visceral organ weight, blood metabolites, and intestinal morphology in broiler chickens fed NC diets. Conclusion: Supplementation of emulsifier and multi-enzyme in the NC diet would support improving growth performance in young broiler chickens with improved feed efficiency and increased nutrient digestibility thereby curtailing the negative impact of energy reduction in the diets.
Implantable bioabsorbable combination products undergo inherent degradation and systemic absorption within the physiological environment, thereby streamlining the therapeutic regimen and obviating the imperative for invasive extraction procedures. This inherent property not only enhances patient convenience and therapeutic efficacy but also underpins a paradigm of support characterized by heightened safety parameters. Within the regulatory landscapes of Korea, the United States, and Europe, implantable bioabsorbable combination products are meticulously classified into distinct categories, either as pharmaceutical implants or as implantable medical devices, depending on their primary mode of action. This scholarly investigation systematically examines the regulatory frameworks governing implantable bioabsorbable combination products in South Korea, the United States, and Europe. Notable discrepancies across national jurisdictions emerge concerning regulatory specifics, including terminology, product classification, and product name associated with these products. The conspicuous absence of standardized approval regulations presents a formidable barrier to the commercialization of these advanced medical devices. This academic discourse passionately emphasizes the critical need for formulating and implementing a sophisticated regulatory framework capable of streamlining the product approval process, thereby paving the way for a seamless path to commercializing implantable bioabsorbable combination products.
Membrane capacitive deionization (MCDI) is a variation of the conventional CDI process that can improve desalination efficiency by employing an ion-exchange membrane (IEM) together with a porous carbon electrode. The IEM is a key component that greatly affects the performance of MCDI. In this study, we attempted to derive the optimal fabricating factors for IEMs that can significantly improve the desalination efficiency of MCDI. For this purpose, pore-filled IEMs (PFIEMs) were then fabricated by filling the pores of the PE porous support film with monomers and carrying out in-situ photopolymerization. As a result of the experiment, the prepared PFIEMs showed excellent electrochemical properties that can be applied to various desalination and energy conversion processes. In addition, through the correlation analysis between MCDI performance and membrane characteristic parameters, it was found that controlling the degree of crosslinking of the membranes and maximizing permselectivity within a sufficiently low level of membrane electrical resistance are the most desirable membrane fabricating condition for improving MCDI performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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