In this paper, we have analyzed the performance of space diversity technologies using experimental data in order to analyze the usability of space diversity techniques in underwater channel environments. After analyzing the experimental data we found out that high diversity gain should not be expected when using a stationary transmitter with a stationary receivers in swallow underwater channel. And we also find out that the distance between sensors should be at least 8 wavelengths apart to take advantage of diversity gain in underwater moving channel environments.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.2
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pp.69-78
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2010
The hydrological-geomorphic character is closely related with runoff in basin. A development of GIS greatly helps investigating about mechanism between theirs. We analyze local slope and hillslope length which are related with hydrological response. But variation of these geomorphic variables has very wide range at each pixel. So there's a limit as to use directly. Therefore we investigate a relation between hydrological response and distributed geomorphic variables according to statistical character of distributed map considering spatial correlation. As a result, the local slope affects peak discharge, and the hillslope length affects peak discharge and time, mean and variance of hydrological response. Henceforth these hydrological-geomorphic analyze methods can be improved that hydrology response is directly analogized with DEM data.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.2
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pp.153-158
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2017
In this paper, we take into account topology optimization problems considering spatial randomness in the material property of elastic modulus. Based on 88 lines MATLAB Code, Monte Carlo analysis has been performed for MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model using 5,000 random sample fields which are generated by using the spectral representation scheme. The random elastic modulus is assumed to be Gaussian in the spatial domain of the structure. The variability of the volume fraction of the material, which affects the optimum topology of the given problem, is given in terms of correlation distance of the random material. When the correlation distance is small, the randomness in the topology is high and vice versa. As the correlation distance increases, the variability of the volume fraction of the material decreases, which comply with the feature of the linear static analysis. As a consequence, it is suggested that the randomness in the material property is need to be considered in the topology optimization.
Spatial autocorrelation was applied to microgeographic variations of Sasa borealis populations in Korea. Separate counts of each type of join (combination of genotypes at a single locus) for each allele, and for each distance class of separation, were tested for significant deviation from random expectations by calculating the Standard Normal Deviation. Moran's I was significantly different from the expected value in 25 of 150 cases $(16.7\%)$. Seven of these values $(4.7\%)$ were negative, indicating genetic dissimilarity among pairs of individuals in the ten distance classes. Populations of S. borealis are small in Korea, and are distributed with occasional cutting of seed-bearing stems used for sieves. Thus, artificial disturbance may contribute to the fact that the S. borealis population of Jirisan is unusual in lacking spatial genetic structure.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.1
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pp.85-93
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2020
The basic information of mean sea level data of all tidal monitoring stations in Korea was reviewed, and the correlation coefficients between the stations were analyzed. Mean sea level changes expected due to global climate change effects were found to show a high correlation of more than 0.75 regardless of the distance between the stations were analyzed. The data between certain stations were found to have negative correlation and low correlation of 0.25 or less, but this was determined by the influence of small data numbers and outliers. However, since these correlations assume a linear increase and a linear relationship, the estimation results may be distorted for data with fluctuating trends that deviate from this assumption. Based on the results of the changing patterns of the MSL data, it shows that a number of the MSL data do not follow the linear trend.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.701-709
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2010
This paper presents an efficient signature recognition method by using the hybrid similarity criterion, which is in inverse proportion to distance and in proportion to correlation between the images. The distance is applied to express the spacial property of image, and the correlation is also applied to express the statistical property. The proposed criterion provides the robust recognition to both the geometrical variations such as position, size, and rotation and the shape variation. The normalized cross-correlation(NCC), which is calculated by considering 4 directions based on the histogram of binary image, is applied to express rapidly and accurately the similarity between the images. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 20 truck images of 288*288 pixels and the 105(3 persons * 35 images) signature images of 256*256 pixels, respectively. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performance that appears the image characters well. Especially, the hybrid criterion of NCC and ordinal distance has a superior recognition performance to the hybrid criterion using city-block or Euclidean distance.
Hydrological factors, especially the spatial distribution of interpretation on precipitation is often topic of interest in studying of water resource. The popular methods such as Thiessen method, inverse distance method, and isohyetal method are limited in calculating the spatial continuity and geographical characteristics. This study was intended to overcome those limitations with improved method that will yield higher accuracy. The monthly and yearly precipitation data were produced and compared with the observed daily precipitation to find correlation between them. They were then used as secondary variables in Co-kriging method, and the result was compared with the outcome of existing methods like inverse distance method and kriging method. The comparison of the data showed that the daily precipitation had high correlation with corresponding year's average monthly amounts of precipitation and the observed average monthly amounts of precipitation. Then the result from the application of these data for a Co-kriging method confirmed increased accuracy in the modeling of spatial distribution of precipitation, thus indirectly reducing inconsistency of the spatial distribution of hydrological factors other than precipitation.
Lee, Hyangsook;Kim, Ji yoon;Choo, Sangho;Jang, Jin young;Choi, Sung taek
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.64-78
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2019
This paper explores key factors affecting taxi travel using global positioning system(GPS) data in Seoul, Korea, considering spatial dependence. We first analyzed the travel characteristics of taxis such as average travel time, average travel distance, and spatial distribution of taxi trips according to the time of the day and the day of the week. As a result, it is found that the most taxi trips were generated during the morning peak time (8 a.m. to 9 a.m.) and after the midnight (until 1 a.m.) on weekdays. The average travel distance and travel time for taxi trips were 5.9 km and 13 minutes, respectively. This implies that taxis are mainly used for short-distance travel and as an alternative to public transit after midnight in a large city. In addition, we identified that taxi trips were spatially correlated at the traffic analysis zone(TAZ) level through the Moran's I test. Thus, spatial regression models (spatial-lagged and spatial-error models) for taxi trips were developed, accounting for socio-demographics (such as the number of households, the number of elderly people, female ratio to the total population, and the number of vehicles), transportation services (such as the number of subway stations and bus stops), and land-use characteristics (such as population density, employment density, and residential areas) as explanatory variables. The model results indicate that these variables are significantly associated with taxi trips.
Normalization transforms one parent genotype to be consistent with the other before crossover. In this paper, we explain how normalization alleviates the difficulties caused by non-synonymously redundant encodings in genetic algorithms. We define the encodings with maximally non-synonymous property and prove that the encodings induce uncorrelated search spaces. Extensive experiments for a number of problems show that normalization transforms the uncorrelated search spaces to correlated ones and leads to significant improvement in performance.
Jung, Solyoung;Hur, Jin;Choy, Young-do;Yoon, Gi Gab;Lee, Jun-Shin
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.165-166
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2015
본 논문에서는 제주풍력단지에 대한 측정 데이터(measured wind power outputs)를 기반으로 제주 실측 풍력데이터를 이용하여 공간적인 상관관계 분석을 수행하고, 상관관계 감쇠거리(CDD; Correlation Decay Distance)를 적용하여 새로운 풍력발전단지에 대한 공간모델 적용 시 기존 풍력발전단지의 포함여부(set 또는 subset)를 결정하는 기준(Threshold)으로 활용하고자 한다. 이를 통해 풍력발전출력 예측에 공간모델을 적용하고, 정확도를 향상시키는 방안을 연구하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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