This paper presents a methodology for identifying track irregularity using a wavelet transfer function. An equivalent wavelet SISO (single-input single-output) transfer function is defined by the measured track geometry and the acceleration data measured at a bogie of a train. All the measured data with various sampling frequencies were rearranged according to the constant 25cm reference recording distance of the track recording vehicle used in the field. Before applying the wavelet transform, measured data were regressed by eliminating those out of the range. The inverse wavelet transfer function is also formulated to estimate track geometry. The closeness of the estimated track geometry to the actual one is evaluated by the coherence function and also by FRF (frequency response function). A track irregularity index is defined by comparing the variance of the estimation error from the intact condition and that from the current condition. A simulation study has been carried out to examine the proposed algorithm.
Advances in circuit and integration technology are continuously boosting the speed of processors. One of the main challenges presented by such developments is the effective use of powerful processors in shared memory multiprocessor system. We believe that the interconnection problem is not solved even for small scale shared memory multiprocessor, since the speed of shared buses is unlikely to keep up with the bandwidth requirements of new powerful processors. In the past few years, point-to-point unidirectional connection have emerged as a very promising interconnection technology. The single slotted ring is the simplest form point-to-point interconnection. The main limitation of the single slotted ring architecture is that latency of access increase linearly with the number of the processors in the ring. Because of this, we proposed the dual slotted ring as an alternative to single slotted ring for cache-based multiprocessor system. In this paper, we analyze the proposed dual slotted ring architecture using new snooping protocol and enforce simulation to compare it with single slotted ring.
There have been great concerns on induction, deduction, abduction, and hypothetical deductive method as scientific method and logic behind the method. However, as seen from the similar logic structure of abduction and hypothetical deductive method logic, distinction of those four terms could be unclear. This study investigates statements of science instruction textbooks concerning those terms to analyze their meaning as scientific method or in the context of inquiry. For this purpose, related statements are extracted from seven textbooks to investigate the definitions and examples of those terms and relation among these terms by focusing on coherence of usage of the terms and the possibility of clear distinction among the terms. We find that those terms do not have coherent meanings in the textbooks and many statements make it hard to distinguish the meanings of the terms. Finally the origin of the confusion and educational implication is discussed.
There have been active research activities to use neural networks to analyze OCT images and make medical decisions. One requirement for these approaches to be promising solutions is that the trained network must be generalized to new devices without a substantial loss of performance. In this paper, we use a deep convolutional neural network to distinguish AMD from normal patients. The network was trained using a data set generated from an OCT device. We observed a significant performance degradation when it was applied to a new data set obtained from a different OCT device. To overcome this performance degradation, we propose an image normalization method which performs segmentation of OCT images to identify the retina area and aligns images so that the retina region lies horizontally in the image. We experimentally evaluated the performance of the proposed method. The experiment confirmed a significant performance improvement of our approach.
In the glocal era, the competitiveness of local authorities leads to national competitiveness. Even though they have competitively adopted slogans to stay competitive, the process has not been systematic. The goal of this study is to provide basic data needed to develop and utilize urban brand slogans effectively. In terms of a research scope, 48 slogans currently in use by 24 local authorities of Gyeongsangbuk-do as of April 2020 were chosen. Concerning the lingual representation of such slogans, diverse languages such as Korean, English and Sino-Korean have been used. In terms of meaning of meaning and material type, there was a lack of coherence among the slogans. In addition, they were poor in representing identity, and abstract image upgrade types were commonly found. It is anticipated that the study results would make a contribution to the development of urban brand slogans and value generation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.3-3
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2023
수자원위성은 C-band 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 탑재한 중형급의 수자원 관리 및 수재해 감시 전용 위성이다. 수자원위성은 물 환경과 관련된 다양한 분야에 활용되어 고부가가치의 정보를 제공할 것으로 예상되는데, 특히 시계열 레이더 간섭기법(SAR interferometry, InSAR)의 적용을 통해 댐·보와 같은 수자원시설물의 미세변위 탐지 및 안정성 평가에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다. 시계열 영상레이더 간섭기법은 고정산란체를 이용하는 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR) 기법과 분산산란체 기반의 Small BAseline Subset(SBAS) InSAR 기법으로 대표된다. 이 연구에서는 수자원위성에 적합한 수리시설물 시계열 변위 모니터링 알고리즘 개발을 목적으로, Sentinel-1 위성의 C-band SAR 기반 시계열 레이더 간섭기법의 적용성을 평가하고 알고리즘 개발에 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 2020년 여름 수재해가 발생한 섬진강댐과 담양댐 및 수변부를 테스트 사이트로 선정하고, 2019년부터 2021년까지의 Sentinel-1 시계열 SAR 영상에 PSInSAR와 SBAS InSAR를 적용하여 시계열 변위를 관측하였다. 댐체에서는 PSInSAR가 SBAS InSAR에 비해 신뢰할 수 있는 시계열 변위를 산출하였다. 그러나 시계열 분석 기간이 길어짐에 따라 PSInSAR 시계열 변위의 정밀도가 낮아지는 경향이 관측되었다. 수변부에서 PSInSAR는 변위 정보를 거의 제공하지 못했다. SBAS InSAR는 수변부의 시계열 변위 모니터링에 효과적이었으나, 여름철 장마 등으로 인해 레이더 간섭도의 긴밀도(coherence)가 낮아질 경우 부정확한 변위를 산출하였다. 앞으로 국내의 다양한 수자원시설물을 대상으로 Sentinel-1 위성을 이용한 시계열 변위 모니터링 알고리즘의 적용성 평가 연구가 진행될 예정이며, 연구 결과를 수자원위성의 관측 특성에 적합한 변위 탐지 알고리즘의 개발에 활용하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.5
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pp.513-518
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2008
The research of global-scale mass redistribution and it changed by Earth gravity filed variation observations, including Earth's oblateness $J_2$(also called low degree spherical harmonic coefficient $C_{20}$), is in continuous progress. Recently, the comparative analysis of geodetic observation SLR can be made by the development of GRACE and other time-variable gravity measurements. In this study, $C_{20}$ time series changes in the value of comparative analysis was got by GRACE monthly Gravity filed model (CSR RL04) for the period April 2002 to May 2008. And comparative analysis the harmonic coefficients of $C_{20}$ was obtained from SLR observations. Signal analysis for two time-series data was made by wavelet transform, CWT(continuous wavelet transform), XWT(cross wavelet transform) and WTC(wavelet coherence) methods. The results indicate that GRACE and SLR values for $C_{20}$ had both decreasing trend, as well as SLR data represent the annual frequencies, and GRACE was semiannual variations. In addition, the results of GRACE and SLR had a strong correlation with the XWT and WTC in an annual cycle.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.644-652
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2017
The purpose of this study was to analyze the EEG according to the elderly's tendency to be addicted to smartphone games. We compared the effects of smartphone addiction on mental health such as brain waves, sleep problems and depression through comparative analysis of asymmetry and connectivity in quantitative EEG results. The study participants were two elderly people who were addicted to smartphone game and one elderly person who did not use smartphone (Ed- to confirm: only 3 participants?!). The participant's addiction tendency of smartphone was measured by using the smartphone addiction scale and EEG (QEEG) was used for EEG analysis. The results are as follows. First, the brain waves of elderly people and smartphone non-user elderly who showed symptoms of immersion and smartphone game showed a difference in asymmetry in both opening and closing anisles. Second, there were significant differences in the openness and the anxiety of the elderly who were immersed in the mobile phone and the elderly who did not use the smartphone. Through this, it is also meaningful to explore the relationship between senile cognitive impairment and smartphone use by exploring the effect of smartphone game use on brain cognitive function through comparison of EEG analysis.
This study was intended to investigate the attributes of the Internet shopping mall and to examine the effects of each attribute on the consumer purchase intention. 279 valid responses of total 300 questionnaire were used for the analysis of this study. Both the exploratory factor analysis and reliability analysis were conducted to evaluate the conceptual validity and internal coherence of the determining variables and the use intention. The factor analysis resulted in identifying the five factors of the Internet shopping mall and on the multiple regression analysis, three of the five identified factors were found to affect significantly the purchase intention. According to the verified results interactivity(t=4.384) was found to affect positively the use intention, while privacy risk(t=-2.985) and delivery risk(t=-2.257) were found to affect negatively the purchase intention. Managerial suggestions are recommended as the results of analysis. It is urgently necessary for decreasing countermeasures delivery risk and privacy risk to enhance purchase intention of customers in internet shopping malls. Especially obtaining more information on consumers gives short-term advantages to marketers, perceived slackness in privacy will hinder purchase intention in internet shopping malls in the long run by causing distrust of consumers. Other limitations and future research directions are also mentioned.
The purpose of this study was to develop an electroencephalogram (EEG) based differential-scale for scientifically gifted students in elementary school. For this study, signals of EEG with 19 channels were recorded during the generation of our scientific hypothesis using 22 scientifically gifted students, and with 49 average students being used as the control group. IQ, TCT and knowledge generation (KG) as constructs of the scientifically gifted were administered for both the scientifically gifted and the normal, control group elementary students. A 'gifted' value was added to paper test scores of the IQ, TCT, and KG constructs in order to make a personal standardization score for the gifted students. As a dependent variable, the groups were divided by means of the standardization scores thus produced and as an autonomous variable, various EEG parameters were presented through linear analysis, nonlinear analysis, and interdependency measures of the EEG. Multiple linear regression analysis was applied successfully to explain the EEG parameters and to show the characteristics of the scientifically-gifted. The discrimination analysis was administered through the results of multiple linear regression of the EEG parameters thus produced. This study represents the foundation of the development of an EEG based discriminant-scale for scientifically gifted students in elementary school, because it will be able to faithfully discriminate between scientifically-gifted and average students. The results of this study indicates that most of the EEG parameters produced can contribute to predicting the characteristics of the scientifically-gifted in that they express the degree of mutual information and the coherence of mutuality. Accordingly, mutual connectivity which appears to originate in the brain seems to the core of discrimination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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