Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.156-157
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2014
본 논문에서는 깊이맵 업샘플링을 이용하여 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한다. 전자의 경우, 다양한 참조(full-reference) 및 무참조(no-reference) 평가도구가 깊이맵의 품질을 측정하기위해 적용되고, 3D평가는 주관적 평가로 얻는다. 이 두 개의 결과는 세 가지의 상관계수를 이용하여 상호 관련성을 찾은 후에, 최적으로 주관평가에 근접한 객관적 메트릭을 얻는다.
Characteristics of precipitation in Seoul have been examined by using long-term observational data. Precipitation records from modern rain gauges were used for 1908-1996, together with the traditional Korean rain gauge (called Chukwookee) observations for 1777-1907. A linear trend analysis of seasonal total rainfall shows no significant trends over the last 200 years A wavelet transform analysis was performed to figure out the transient variations of precipitation.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.441-447
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2002
KSR-III(Korea Sounding Rocket - III), which is being developed by Space Technology R&D Division of KARI(Korea Aerospace Research Institute) will be launched in late 2002. It is a three-stage, liquid propellant rocket which can reach 250 km altitude and will carry out observation of ozone layer and scientific experiments, such as microgravity experiment, and atmospheric measurement. KSR-III is believed to be an intermediate to the launch vehicle capable of carrying a satellite to its orbit. Space Test Department of KARI performed GVT(Ground Vibration Test) fer KSR-III EM at Rocket Test Building of KARI. GVT is very important for predicting the behavior of rocket in its operation, developing flight control program and performing aerodynamic analysis. This paper gives an introduction of rocket GVT configuration and information on test procedures, techniques and results of It. In this test. to simulate free-free condition, test object hung in the air laterally by 4 bungee cords specially devised. For the excitation of test object, pure random signal by two electromagnetic shakers was used and total 22 frequency response functions were achieved. Polyreference parameter estimation was performed to identify the modal parameters with MIMO(Multi-Input-Multi-Output) method. As the result of the test, low frequency mode shapes and modal parameters below 60Hz were identified
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.1
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pp.81-89
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2012
This study propose the vibration-based damage monitoring scheme for steel girder bolt-connection member by using wireless acceleration sensor node. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, wireless acceleration sensor node is described on the design of hardware components and embedded operation software. Secondly, the vibration-based damage monitoring scheme of the steel girder bolt-connection member is described. The damage monitoring scheme performed global damage occurrence alarming and damage localization estimation by the acceleration response feature analysis. The global damage alarming is applied to the correlation coefficient of power spectral density. The damage localization estimation is applied to the frequency-based damage detection technique and the mode-shape-based damage detection technique. Finally, the performance of the vibration-based damage monitoring scheme is evaluated for detecting the bolt-connection member damage on a lab-scale steel girder.
The field of Image Quality Measure (IQM) is growing rapidly in recent years. In particular, there was a significant progress in No-Reference (NR) IQM methods. In this paper, a general-purpose NR IQM algorithm is proposed based on the statistical characteristics of natural images in shearlet domain. The method utilizes a set of distortion-sensitive features extracted from statistical properties of shearlet coefficients. A complex version of the shearlet transform is employed to take advantage of phase and amplitude features in quality estimation. Furthermore, since shearlet transform can analyze the images at multiple scales, the effect of distortion on across-scale dependencies of shearlet coefficients is explored for feature extraction. For quality prediction, the features are used to train image classification and quality prediction models using a Support Vector Machine (SVM). The experimental results show that the proposed NR IQM is highly correlated with human subjective assessment and outperforms several Full-Reference (FR) and state-of-art NR IQMs.
In the present study, the phase velocities of guided ultrasonic waves such as the first arriving signal (FAS) and the slow guided wave (SGW) propagating along the long axis on the 12 tubular cortical bone samples in vitro were measured and their correlations with the cortical thickness were investigated. The phase velocities of the FAS and the SGW were measured by using the axial transmission method in air with a pair of unfocused ultrasonic transducers with a diameter of 12.7 mm and a center frequency of 200 kHz. The phase velocity of the FAS measured at 200 kHz exhibited a very high negative correlation with the cortical thickness and that of the SGW arriving after the FAS showed a high positive correlation with the cortical thickness. The simple and multiple linear regression models with the phase velocities of the FAS and the SGW as independent variables and the cortical thickness as a dependent variable revealed that the coefficient of determination of the multiple linear regression model was higher than those of the simple linear regression models. The phase velocities of the FAS and the SGW measured at 200 kHz on the 12 tubular cortical bone samples were, respectively, consistent with those of the S0 and the A0 Lamb modes calculated at 200 kHz on the cortical bone plate.
The current standard for testing tetrodotoxin (TTX) in foodstuffs is the mouse bioassay (MBA) in Korea as in many other countries. However, this test suffers from potential ethical concerns over the use of live animals. In addition, the mouse bioassay does not test for a specific toxin thus a sample resulting in mouse incapacitation would need further confirmatory testing to determine the exact source toxin (e.g., TTX, STX, brevotoxin, etc.). Furthermore, though the time of death is proportional to toxicity in this assay, the dynamic range for this proportional relationship is small thus many samples must be diluted and new mice be injected to yield a result that falls within the quantitative dynamic range. Therefore, in recent years, there have been many efforts in this field to develop alternative assays. High performance liquid chromatography (HPLC) coupled with mass spectrometry (MS) has been emerged as one of the most promising options. A LC-MS-MS method involves solid-phase extraction (SPE) and followed by analysis using an electrospray in the positive ionization mode and multiple reactions monitoring (MRM). To adopt LC-MS-MS method as alternative standard for testing TTX, we performed a validation study for the quantification of TTX in puffer fish. This LC-MS-MS method showed good sensitivity as limits of detection (LOD) of $0.03{\sim}0.08{\mu}g/g$ and limits of quantification (LOQ) of $0.10{\sim}0.25{\mu}g/g$. The linearity ($r^2$) of tetrodotoxin were 0.9986~0.9997, the recovery were 80.9~103.0% and the relative standard deviations (RSD) were 4.3~13.0%. The correlation coefficient between the mouse bioassay and LC/MS/MS method was higher than 0.95.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.66-79
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2009
In this paper, we propose a new adaptive intra coding technique using 1-D and 2-D integer transforms for improving coding efficiency of H.264/AVC. Proposed technique selects the most effective transform and prediction mode for each block after processing 1-D and 2-D transforms of all prediction modes. In case of using 1-D transform, $4{\times}4$ block is divided into four $1{\times}4$ or $4{\times}1$ subblocks and then each subblock is predicted and subtracted by using the decoded subblock located at the nearest position in the direction of prediction. After prediction error subblock is processed by 1-D transform and quantization, four subblocks are merged back into original $4{\times}4$ block and then, reordered as 1-D signal by a DC biased zigzag scanning pattern according to the prediction mode. Finally, comparing the coding efficiency between bitstreams based on 1-D transform and conventional 2-D transform, prediction mode and quantized coefficients for each block are decided and corresponding quantized coefficients are transmitted. Experimental results show that the proposed adaptive technique increases 0.34dB in BD-PSNR and decreases 4.03% in BD-Bitrate on the average compared with H.264/AVC.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.3
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pp.163-171
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2024
Structural health monitoring for ships and offshore structures is important in various aspects. Ships and offshore structures are continuously exposed to various environmental conditions, such as waves, wind, and currents. In the event of an accident, immense economic losses, environmental pollution, and safety problems can occur, so it is necessary to detect structural damage or defects early. In this study, structural response data of multi-linked floating offshore structures under various wave load conditions was calculated by performing fluid-structure coupled analysis. Furthermore, the order reduction method with distortion base mode was applied to the structures for predicting the structural response by using the results of numerical analysis. The distortion base mode order reduction method can predict the structural response of a desired area with high accuracy, but prediction performance is affected by sensor arrangement. Optimization based on a genetic algorithm was performed to search for optimal sensor arrangement and improve the prediction performance of the distortion base mode-based reduced-order model. Consequently, a sensor arrangement that predicted the structural response with an error of about 84.0% less than the initial sensor arrangement was derived based on the root mean squared error, which is a prediction performance evaluation index. The computational cost was reduced by about 8 times compared to evaluating the prediction performance of reduced-order models for a total of 43,758 sensor arrangement combinations. and the expected performance was overturned to approximately 84.0% based on sensor placement, including the largest square root error.
Kim, Taereem;Joo, Kyungwon;Cho, Wanhee;Heo, Jun-Haeng
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.spc
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pp.61-68
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2019
Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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