Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.126-128
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2011
AIS가 도입된 이후 선박확인절차에 필요한 VHF교신량 감소, Ship to Ship, Ship to VTS간 안전통신의 기회증대와 RADAR에서 발생하는 Swap(물표바뀜)현상 감소 등 자동으로 선박정보를 수신함으로써 VTS구역의 전체적인 통항이미지를 관제사가 쉽게 그릴 수 있어 보다 안전한 관제업무를 수행하는데 기여하고 있다. 하지만 AIS탑재선박의 증가로 AIS기지국/선박국 통신환경에 따른 채널간섭과 AIS신호의 ERROR(오류) 정보 등이 관제업무를 더욱 위험한 상황으로 만드는 경우들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 관제업무를 수행함에 있어서 경험하였던 AIS ERROR 정보로 인한 위험했던 상황들을 분석하여 다른 관제사가 업무 수행시 합리적인 판단을 내릴 수 있도록 AIS특성 및 개선방안을 제시하고자 한다.
Sea Surface Temperature (SST) is one of the most important oceanic variables to understand rapidly-changing climate, so that accurate and error-free SST images should be presented in school science textbooks. However, satelliteobserved SST images in the high-school textbooks presented some errors caused by various reasons. This study analyzed 36 satellite images for SST presented in 24 kinds of high-school textbooks (earth science I and II textbooks on the basis of the 7th National Curriculum) for 17 items. This study investigated errors in image processing such as cloud removal, land masking, color bar, geological and time information, and some erroneous expressions related to the fundamental information of satellites. Twenty five pre-service teachers filled out a survey about several problematic satellite images, and their responses were analyzed. As a result, most of the pre-service teachers did not recognize the errors associated with image processing and tended to comprehend the SST errors as real oceanographic phenomena such as sea ice, river outflow, or cold current. Therefore, satellite SST images in the textbooks should be accurately presented by including detailed items suggested in this study.
For large scale VOD service, cluster servers are spotlighted to their high performance and low cost. A cluster server usually consists of a front-end node and multiple back-end nodes. Though increasing the number of back-end nodes can result in the more QoS streams for clients, the possibility of failures in back-end nodes is proportionally increased. The failure causes not only the stop of all streaming service but also the loss of the current playing positions. In this paper, when a back-end node becomes a failed state, the recovery mechanisms are studied to support the unceasing streaming service. For the actual VOD service environment, we implement a cluster-based VOD servers composed of general PCs and adopt the parallel processing for MPEG movies. From the implemented VOD server, a video block recovery mechanism is designed on parity algorithms. However, without considering the architecture of cluster-based VOD server, the application of the basic technique causes the performance bottleneck of the internal network for recovery and also results in the inefficiency CPU usage of back-end nodes. To address these problems, we propose a new failure recovery mechanism based on the pipeline computing concept.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.942-947
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2008
A cluster server usually consists of a front end node and multiple backend nodes. Though increasing the number of bookend nodes can result in the more QoS(Quality of Service) streams for clients, the possibility of failures in backend nodes is proportionally increased. The failure causes not only the stop of all streaming service but also the loss of the current playing positions. In this paper, when a backend node becomes a failed state, the recovery mechanisms are studied to support the unceasing streaming service. The basic techniques are hewn as providing very high speed data transfer rates suitable for the video streaming. However, without considering the architecture of cluster-based VOD server, the application of these basic techniques causes the performance bottleneck of the internal network for recovery and also results in the inefficiency CPU usage of backend nodes. To resolve these problems, we propose a new failure recovery mechanism based on the pipeline computing concept.
In this paper, we consider a multilayer neural network, with a single hidden layer. Error backpropagation learning method used widely in multilayer neural networks has a possibility of local minima due to the inadequate weights and the insufficient number of hidden nodes. So we propose a fuzzy supervised learning algorithm by using self-generation that self-generates hidden nodes by the compound fuzzy single layer perceptron and modified ART1. From the input layer to hidden layer, a modified ART1 is used to produce nodes. And winner take-all method is adopted to the connection weight adaptation, so that a stored pattern for some pattern gets updated. The proposed method has applied to the student identification card images. In simulation results, the proposed method reduces a possibility of local minima and improves learning speed and paralysis than the conventional error backpropagation learning algorithm.
If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.
In this study, we analyzed the written and drawn explanations of thirty elementary school pre-service teachers in order to examine their perception on the seasonal length of day and night. The main findings are as follows: First, pre-service teachers used the most common term in the description of the texts, such as meridian altitude, axis of rotation, and revolution, and there were more misconceptions in the drawn explanation than in the written explanation. Second, by analyzing the pre-service teachers' perceptions by combining written and drawn explanations, it is possible to detect scientific errors that the distance between the Earth and the Sun is closer when the axis of rotation is tilted in relation to the revolution and seasonal changes due to changes in the orbital radius of the Earth. In addition, there have been types of explanations such as seasonally changing meridian altitudes related to the rotation of the Earth but no change in the location of the Sun. Based on the results of the analysis, we discussed the lack of experience in constructing an explanatory system of specific phenomena using scientific knowledge, lack of observational experiences about natural phenomena, and lack of exposure to other explanatory systems that cause cognitive conflicts. We hope that it will be concrete and practical help to improve the understanding of pre-service teachers in the science domain of primary teacher training program.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.4
no.3
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pp.170-179
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1999
The SUS (Signal, Underwater Sound)-OAT experiment was carried out in the Ulleung Basin of the East Sea on 3 June 1997. The SUS-OAT system consisted of aircraft deployed shots as sources and a vertical line array (VLA) tethered by a receiver ship was used to survey a large area where a mesoscale warm eddy appears frequently. The experiment was carried out such that explosive charges set to detonate at 800 ft depth were dropped in a rectangular ($120{\times}120$ km). Sources were a rapidly deployable SUS charge (MK 61 MOD 0), and receiver is a fixed VLA, 90 m in length (150-240 m in receiver depth), composed of 10 elements equally spaced. The reference ray paths are computed by range-dependent acoustic model in canonical ocean based on the historical data. The singular value decomposition (SVD) method is used to obtain the horizontal perturbation of the temperature fields. Horizontal distributions of temperature fields at 150 m and 200 m depth show a weak warm eddy observed by AXBT and the inversely estimated temperature shows similar patterns in terms of the location of the warm eddy. In conclusion, the SUS-OAT experiment has been successful to estimate the position of warm eddy and its temperature field in the East Sea of Korea.
Journal of the Korea Institute of Construction Safety
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v.2
no.1
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pp.36-44
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2019
$21^{st}$ century is digitally civilized era. Technologies such as AI, Iot, Big Data, Mobile and etc makes this era digitally advanced. These advancement of the technology greatly impacted detection range of the radar. Human's eye sight can see about 20Km and hear 20 ~ 20000 Hz. These limitations can be overcome using radar. This radar technology is used in military, aircraft, ship, vehicle and etc. to replace human eye. However, radar technology is capable of making False Alarm Rate. This document will propose the fix of these problems. Radar's distortion includes beam refraction, diffraction and reflection. These inaccurate data result in deterioration of human judgements and my cause various casualties and damages. Radar goes through annual testing to test how many false alarm is being produced. Normal radar usually makes 10 to 20 False alarms. In emergency situation, if operator were to follow this false alarm, this might result in following false object or take 12 more seconds to follow the right object. This problem can be overcome by using different radar data from different places and angles. This helps reduces False Alarm rate and track the object twice as fast.
Purpose: The limited FOV(Field of View) of CT (Computed Tomography) can cause truncation artifact at external DFOV (Display Field of View) in PET/CT image. In our study, we measured the difference of SUV and compared the influence affecting to the image reconstructed with the extended DFOV. Materials and Methods: NEMA 1994 PET Phantom was filled with $^{18}F$(FDG) of 5.3 kBq/mL and placed at the center of FOV. Phantom images were acquired through emission scan. Shift the phantom's location to the external edge of DFOV and images were acquired with same method. All of acquired data through each experiment were reconstructed with same method, DFOV was applied 50 cm and 70 cm respectively. Then ROI was set up on the emission image, performed the comparative analysis SUV. In the clinical test, patient group shown truncation artifact was selected. ROI was set up at the liver of patient's image and performed the comparative analysis SUV according to the change of DFOV. Results: The pixel size was increase from 3.91 mm to 5.47 mm according to the DFOV increment in the centered location phantom study. When extended DFOV was applied, $_{max}SUV$ of ROI was decreased from 1.49 to 1.35. In case of shifted the center of phantom location study, $_{max}SUV$ was decreased from 1.30 to 1.20. The $_{max}SUV$ was 1.51 at the truncated region in the extended DFOV. The difference of the $_{max}SUV$ was 25.9% higher at the outside of the truncated region than inside. When the extended DFOV was applied, $_{max}SUV$ was decreased from 3.38 to 3.13. Conclusion: When the extended DFOV was applied, $_{max}SUV$ decreasing phenomenon can cause pixel to pixel noise by increasing of pixel size. In this reason, $_{max}SUV$ was underestimated. Therefore, We should consider the underestimation of quantitative result in the whole image plane in case of patient study applied extended DFOV protocol. Consequently, the result of the quantitative analysis may show more higher than inside at the truncated region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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