The purpose of this study is to develop more accurate and robust emotion prediction neural network (EPNN) model by combining heart rate variability (HRV) and neural network. For the sake of improving the prediction performance more reliably, the proposed EPNN model is based on various types of activation functions like hyperbolic tangent, linear, and Gaussian functions, all of which are embedded in hidden nodes to improve its performance. In order to verify the validity of the proposed EPNN model, a number of HRV metrics were calculated from 20 valid and qualified participants whose emotions were induced by using money game. To add more rigor to the experiment, the participants' valence and arousal were checked and used as output node of the EPNN. The experiment results reveal that the F-Measure for Valence and Arousal is 80% and 95%, respectively, proving that the EPNN yields very robust and well-balanced performance. The EPNN performance was compared with competing models like neural network, logistic regression, support vector machine, and random forest. The EPNN was more accurate and reliable than those of the competing models. The results of this study can be effectively applied to many types of wearable computing devices when ubiquitous digital health environment becomes feasible and permeating into our everyday lives.
Son, Hyun Mok;Seonwoo, Hoon;Kim, Jangho;Lim, KiTaek;Chung, Jong Hoon
Journal of Biosystems Engineering
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v.38
no.2
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pp.163-170
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2013
Purpose: The purpose of this study is to provide analysis of physiological, biomechanical responses occurring from the operation to lifting or twist lifting task appears frequently in agricultural work. Methods: This study investigated the changes of physiological factors such as heart rate, heart rate variability (HRV) and biomechanical factors such as physical activity and kinetic analysis in the task of twisting at the waist while lifting. Results: Heart rates changed significantly with the workload. The result indicated that the workload of 2 kg was light intensity work, and the workload of 12 kg was hard intensity work. Physical activity increased as the workload increased both on wrist and waist. Besides, stress index of the worker increased with the workload. Dynamic load to herniated discs was analyzed using inertial sensor, and the angular acceleration and torque increased with the workload. The proposed measurement system can measure the recipient's physiological and physical signals in real-time and analyzed 3-dimensionally according to the variety of work load. Conclusions: The system we propose will be a new method to measure agricultural workers' multi-dimensional signals and analyze various farming tasks.
This study aims to understand the degree of inequality of surveyed amenity resources and identify which resource and region have the highest concentration by estimating Lorenz Curve and the Gini's Coefficient. The Lorenz Curve and Gini's Coefficient derived from economics are introduced as tools for investigating and quantifying regional variability of amenity resources concentration. This study describes the concepts underlying the application of the Gini's coefficient to measure the concentration of amenity resources in 11 regions, Chungbuk Province, Korea. The Lorenz Curve presents a graphical view of the cumulative distribution of amenity resources and the Gini's Coefficient provides a single-parameter measure of the distributional concentration of amenity resources. Also the Gini's Coefficient is compared to the number of amenity resource for understanding distributional difference between concentration and quantitative distribution of amenity resources. The results demonstrate significantly different regional variation according to the amenity variables: almost intact nature, interaction between nature and man, man-made.
An approach for collapse risk assessment is proposed to evaluate the vulnerability of electric cabinet in nuclear power plants. The lognormal approaches, namely maximum likelihood estimation and linear regression, are introduced to establish the fragility curves. These two fragility analyses are applied for the numerical models of cabinets considering various boundary conditions, which are expressed by representing restrained and anchored models at the base. The models have been built and verified using the system identification (SI) technique. The fundamental frequency of the electric cabinet is sensitive because of many attached devices. To bypass this complex problem, the average spectral acceleration $S_{\bar{a}}$ in the range of period that cover the first mode period is chosen as an intensity measure on the fragility function. The nonlinear time history analyses for cabinet are conducted using a suite of 40 ground motions. The obtained curves with different approaches are compared, and the variability of risk assessment is evaluated for restrained and anchored models. The fragility curves obtained for anchored model are found to be closer each other, compared to the fragility curves for restrained model. It is also found that the support boundary conditions played a significant role in acceleration response of cabinet.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.9-17
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2019
In order to deal with high uncertainty and variability in emergency medical centers, many researchers have developed various models for their operational planning and scheduling. However, most of the models just provide static plans without any risk measures as their results, and thus the users often lose the opportunity to analyze how much risk the patients have, whether the plan is still implementable or how the plan should be changed when an unexpected event happens. In this study, we construct a simulation model combined with a risk-based planning and scheduling module designed by Simio LLC. In addition to static schedules, it provides possibility of treatment delay for each patient as a risk measure, and updates the schedule to avoid the risk when it is needed. By using the simulation model, the users can experiment various scenarios in operations quickly, and also can make a decision not based on their past experience or intuition but based on scientific estimation of risks even in urgent situations. An example of such an operational decision making process is demonstrated for a real mid-size emergency medical center located in Seoul, Republic of Korea. The model is designed for temporal short-term planning especially, but it can be expanded for long-term planning also with some appropriate adjustments.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.171-179
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2021
In the international markets, financial variables can be volatile and may affect each other, especially in the crisis times. COVID-19, which began in China in 2019 and spread to many countries of the world, created a crisis not only in the global health system but also in the international financial markets and economy. The purpose of this study is to analyze the contagious effect of the COVID-19 pandemic on the volatility of selected financial variables such as Bitcoin, gold, oil price, and exchange rates and the connections between the volatilities of these variables during the pandemic. For this aim, we use the ARMA-EGARCH model to measure the impact of volatility and shocks. In other words, it is aimed to measure whether the impact of the shock on the financial variables of the contagiousness of the epidemic is also transmitted to the markets. The data was collected from secondary and daily data from September 2th 2019 to December 20th, 2020. It can be said that the findings obtained have statistically significant effects on the conditional variability of the variables. Therefore, there are findings that the shocks in the market are contaminated with each other.
Stress is an invisible physical quantity, necessitating the use of earth pressure cells for its measurement within theground. Traditional strain-gauge type earth pressure cells, due to their rigidity, can distribute stress within the ground and subsequently affect the accuracy of earth pressure measurements. In contrast, force sensing resistors are thin and flexible, enabling the minimization of stress disturbance when measuring stress within the ground. This study developed a system that utilizes force sensing resistors to measure ground stress. It involved constructing a soil chamber for calibrating the force sensing resistors, assessing the variability of measurements from resistors embedded in sand ground, and verifying the attachment of pucks to the sensing area of the resistors.
WonSeok Jung;Hee-Jung Ko;Wonick Seo;Jiyoung Jeong;Sang Min Oh;Kyung-On Boo
Particle and aerosol research
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v.19
no.1
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pp.13-20
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2023
The Asian dust observation network operates β-ray attenuation samplers to measure PM10 concentrations. In addition, equivalence evaluation and accuracy inspection(Precision Tests) are conducted every year for the reliability of data. β-ray attenuation samplers(16 units) were comparatively observed from May to June 2020 and from July to December 2021. During the observation period, the average daily temperature was the lowest at 6.4℃ in December and the highest at 27.3℃ in August. The average daily humidity ranged from 60% to 100%, but the average daily humidity was over 75% from July to September. The minimum value of the PM10 Gravimetric method was 5.0 ㎍/m3, the maximum value was 53.4 ㎍/m3, and the average value was 17.8 ㎍/m3. The equivalence evaluation results of the PM10 Gravimetric method and β-ray attenuation samplers satisfied the criteria (slope: 1±0.1, intercept: 0±0.5). A relative error analysis between the PM10 Gravimetric method and β-ray attenuation samplers equipment showed that the relative error increased when the concentration was low and the temperature and humidity were high. In addition, in the β-ray attenuation samplers 5-minute interval observation data in May 2020, a relatively large Standard devication was shown as an average maximum ±23.4 ㎍/m3 and a minimum ±15.2 ㎍/m3. At standard deviations of 10% and 90%, equipment with high variability (deviation) was measured at 6 ㎍/m3and 61 ㎍/m3, and equipment with low variability was measured at 12 ㎍/m3 and 47 ㎍/m3. It was confirmed that concentration differences occurred due to differences in variability for each equipment.
This study explored spatiotemporal variability of water quality in correspondence with hydrometeorological factors in the five stations of Paldang Reservoir located in the Han River during 4 years from May 2012 to December 2015. Variability of basic water quality factors were largely related with seasonal fluctuations of hydrology. Temperature stratification occurred in the deep dam station, and prolonged hypoxia was observed during the draught year. Nitrogen nutrients were increased with decreasing inflow in which changing pattern of $NH_4$ reversed to $NO_3$ by the effect of treated wastewater effluent. Phosphorus increase was manifest during the period of high inflow or severe drought. Chl-a variation was reversely related with both flow change and AGP(algal growth potential) variations. Our study demonstrated that water quality variability in Paldang Reservoir was largely attributed to both natural and operational changes of inflow and outflow (including water intake) based on major pollution source of the treated wastewater (total amount of $472{\times}10^3m^3d^{-1}$) entering to the water system from watershed. In the process of water quality variability, meteorological (e.g., flood, typhoon, abnormal rainfall, scorching heat of summer) and hydrological factors (inflow and discharge) were likely to work dynamically with nutrients pulse, dilution, absorption, concentration and sedimentation. We underline comprehensive limnological study related to hydro-meteorolology to understand short- and long-term water quality variability in river-type large reservoir and suggest the necessity of P-free wastewater treatment for the effective measure of reducing pollution level of Paldang drinking water resource.
This study deals with the characterization of three populations (two hatchery and one natural) of Indian major carps Catla catla and Labeo rohita from different locations in India. The genetics of Indian major carps has been completely obscure and this is the first report on comparative allozyme variations in natural and hatchery population. The total 10 biochemical genetic markers used to measure interspecific and intraspecific level of diversity. The allele frequency data indicate different level of genetic variability in three populations. The hatchery population exhibited least polymorphism, low level of heterozygosity and genetic diversity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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