It is investigated quantitative relations between the magnetic storm magnitude and the solar wind parameters such as the Interplanetary Magnetic Field (hereinafter, IMF) magnitude (B), the southward component of IMF (Bz), and the dynamic pressure during the main phase of the magnetic storm with focus on the role of the interplanetary shock (hereinafter, IPS) in order to build the space weather fore-casting model in the future capable to predict the occurrence of the magnetic storm and its magnitude quantitatively. Total 113 moderate and intense magnetic storms and 189 forward IPSs are selected for four years from 1998 to 2001. The results agree with the general consensus that solar wind parameter, especially, Bz component in the shocked gas region plays the most important role in generating storms (Tsurutani and Gonzales, 1997). However, we found that the correlations between the solar wind parameters and the magnetic storm magnitude are higher in case the storm happens after the IPS passing than in case the storm occurs without any IPS influence. The correlation coefficients of B and $BZ_(min)$ are specially over 0.8 while the magnetic storms are driven by IPSs. Even though recently a Dst prediction model based on the real time solar wind data (Temerin and Li, 2002) is made, our correlation test results would be supplementary in estimating the prediction error of such kind of model and in improving the model by using the different fitting parameters in cases associated with IPS or not associated with IPS rather than single fitting parameter in the current model.
We present the smoothness of mid-infrared sky brightness from the Japanese infrared astronomical satellite, AKARI observations. AKARI monitored the north ecliptic pole (NEP) during its cold phase with nine wavebands from 2.4 to 24 ${\mu}m$, out of which six mid-infrared bands are used in this study. Simple sinusoidal fit to the seasonal variation of the sky brightness shows that the mid-infrared brightness towards the NEP is not affected by small-scale features of the interplanetary dust cloud. We applied the power spectrum analysis to the images to search for the fluctuation of sky brightness. The fluctuation powers at 200 arcsecond are estimated to be at most $1.58{\pm}0.33\;nW\;m^{-2}sr^{-1}$ or 0.13% of the total brightness at $7{\mu}m$ and a tleast $0.64{\pm}0.11\;nW\;m^{-2}sr^{-1}$ or 0.02% at $18{\mu}m$. The residual fluctuations at a few arcminute scales at short mid-infrared wavelengths (7, 9, and 11 ${\mu}m$) are consistent with those expected from the diffuse galactic light. At long mid-infrared wavelengths (15, 18, and 24 ${\mu}m$) the measured fluctuations are comparable to or smaller than the one caused by photon noise and their sources are not identified. We conclude that the upper limit of the fluctuation in the zodiacal light is about 0.02% of the sky brightness.
The purposes of this study were to investigate preference and images of Korean traditional motifs, and to identify the relationship between them. The subjects consisted of 369 male and 356 female undergraduate students. The experimental materials used in this study were 48 stimuli and a questionnaire composed of 7-point semantic differential scales of 26 adjectives. Twelve motifs selected from 3 groups of Korean motifs were used as pattern design stimuli. Twelve repeated patterns were constructed from them to be applied on a CAD-simulated dress. The data were analyzed by ANOVA, Duncan's multiple range test, and regression. The major findings were as follows : 1. Category, composition type, and application object had a significant effect on the preference. Interpretation type has no significant effects on the preference independently, but it had interaction effects when combined with composition type, and category. Especially the composition type had a greater effect than the other variables on the preference. Cloud motif and its abstract and decorative type were found to be more related to the preference than the other category and interpretation type. On the basis of the analysis results, image charts and preference charts were developed. By combining information from the image chart and preference chart, motifs and images preferred by consumers may be selected and developed into new valuable designs. 2. The preference was affected mainly by 'quality'image followed by 'simplicity', 'interest', and 'modernity'image. The preference on pattern design was affected by 'quality', 'simplicity', 'interest', and 'interest', 'simplicity', and 'modernity'image in the order. The relationship between the preference and sensibility images has been represented by equations.
최근 들어 가상화는 자원의 활용 및 통합 등의 장점으로 인하여 클라우드 컴퓨팅의 중요한 요소로 점차 인식되고 있다. 가상화 서비스를 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터의 안정성 및 성능, 보안 등의 여러 요소들이 고려되어야 하며, 특히 가상 머신의 실제 디스크 쓰기 성능이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 KVM 가상 머신 상의 블록 출력 패턴과 리얼 머신 상에서의 디스크 쓰기 패턴을 비교 분석할 수 있는 가시화 방법을 구현하였다. 본 연구는 이를 기반으로 가상 머신의 디스크 쓰기 속도를 향상시킬 수 있는 최적화된 가상화 환경을 제안하고자 한다.
In an effort to interpret the characteristics of fine particle concentrations in Busan, time variations of hourly monitored concentrations $PM_{10}$ (Particulate Matter with aerodynamic Diameter ${\le}10\;{\mu}m$) in Busan are analyzed for the period from 2000 to 2005. The characteristics of aerosol second generation formation process is also interpreted qualitatively, by using the statistical analysis of the meteorological variables including temperature, wind speed, and relative humidity. The result shows some significant annual, seasonal, weekly and diurnal variations of $PM_{10}$ concentrations. In particular, seasonal(i.e., spring) variations are governed by frequency of yellow sand events even for the non-yellow sand cases where yellow-sand days are eliminated in our analysis. However, in seasonal variation, summer season predominate lower $PM_{10}$ concentrations due to the frequent precipitation, and weekly and diurnal variations are both found to be reflecting the emission rate from traffic amount. Correlation coefficients between $PM_{10}$ concentration and meterological variables for non-yellow sand days show overall negative correlation with visibility, wind speed, cloud amounts, and relative humidity. However for non-precipitation days, during non-yellow sand period positive correlation are found clearly with relative humidity, suggesting the importance of secondary aerosol formation in Busan that can be achieved by both homogeneous aerosol formation and heterogeneous transformations resulting from hygroscopic aerosol characteristics.
Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
Do, Khac Phong;Nguyen, Ba Tung;Nguyen, Xuan Thanh;Bui, Quang Hung;Tran, Nguyen Le;Nguyen, Thi Nhat Thanh;Vuong, Van Quynh;Nguyen, Huy Lai;Le, Thanh Ha
Journal of Information Processing Systems
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제11권4호
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pp.556-572
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2015
This paper presents the applications of spatial interpolation and assimilation methods for satellite and ground meteorological data, including temperature, relative humidity, and precipitation in regions of Vietnam. In this work, Universal Kriging is used for spatially interpolating ground data and its interpolated results are assimilated with corresponding satellite data to anticipate better gridded data. The input meteorological data was collected from 98 ground weather stations located all over Vietnam; whereas, the satellite data consists of the MODIS Atmospheric Profiles product (MOD07), the ASTER Global Digital Elevation Map (ASTER DEM), and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) in six years. The outputs are gridded fields of temperature, relative humidity, and precipitation. The empirical results were evaluated by using the Root mean square error (RMSE) and the mean percent error (MPE), which illustrate that Universal Kriging interpolation obtains higher accuracy than other forms of Kriging; whereas, the assimilation for precipitation gradually reduces RMSE and significantly MPE. It also reveals that the accuracy of temperature and humidity when employing assimilation that is not significantly improved because of low MODIS retrieval due to cloud contamination.
3D 점 데이터는 높은 정확성을 가진 사물의 표면 정보 데이터로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 지리학에서 지형 파악과 분석에 많이 사용되고 있다. 일반적으로 3D 점 데이터의 Gridding 과정을 거치게 되는데 이는 불연속적인 점 데이터를 일정한 좌표 값으로 만드는 과정으로 긴 실행 시간과 높은 비용이 필요하다. 특히 Gridding 과정 중 보간 작업을 위해서 Kriging이 높은 정확성으로 주목받고 있지만 처리과정이 복잡하고 연산이 많아 처리속도가 상대적으로 느리기 때문에 많이 사용되지 않고 있다. 본 논문에서는 Gridding을 고성능으로 처리하기위해 Kriging 연산 과정을 병렬화했으며 격자 자료구조를 MapReduce 패러다임에 맞게 변형하여 Kriging에 적용하였다. 실험은 항공 LiDAR 데이터 약 1.6백만 개와 4.3백만 개의 점 데이터를 이용해서 제안한 MapReduce 구조에 적용하였고, 그 결과 3대의 이기종 클러스터에서 전체 실행시간이 순차적 프로그램에 비해 최대 3.4배 단축하였다.
최근 클라우드 서비스와 소셜 네트워크 서비스가 활성화되면서 스토리지 서버에 저장해야 할 데이터의 용량이 급격히 증가하고 있으며, 사용자의 고품질 미디어 데이터에 대한 높은 수요는 이러한 경향을 더더욱 가속화하고 있다. 이와 더불어 데이터의 효율적 참조를 통한 처리시간 감소는 이미 과거로부터 꾸준히 요구되어온 시스템 설계 주 고려사항이다. 이런 이유로 하이브리드 디스크의 효율적인 사용에 대한 많은 기술연구가 진행되고 있다. 그 핵심이라고 할 수 있는 리눅스 기반 SSD 캐시 기법은 내장된 DM-cache를 활용하여 구현하는데, 현재 이에 대한 최적화 관련 정책 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는, 다양한 환경에서 성능 평가를 통하여 현재 제공되고 있는 DM-cache의 문제점을 파악하였다. 그 결과, 일반 운영체제에서 실험한 DM-cache는 읽기 명령 시 나름대로의 효과를 보고 있지만, 특히 가상 머신이 탑재된 운영체제 환경에서는 DM-cache의 사용으로 인한 성능 개선을 찾을 수 없었으며 오히려 캐시 오버헤드로 성능 저하가 발생함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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