We carried out studies on SAR image intensity and interferometric phase over oyster sea farms. Strong backscattering was observed in amplitude images, and that was considered as a radar signal double bouncing from horizontal bars. These sea farming structures are not visible in satellite optical images except IKONOS image, so that it demonstrates the value of radar remote sensing as an effective tool in support of sea farm detection. The intensity of the image is sensitive to system parameters including wavelength, polarization, and look direction, but does not correlate to tide height. We found that the strongest backscattering can be obtained by L-band HH-polarization with a look direction perpendicular to the horizontal bar. We also succeeded in generating 21 coherent JERS-1 SAR interferometric pairs over the oyster farms. The general trend of the fringe rate of the interferometric phases appeared to be governed by altitude of ambiguity. The general trend was modeled by an inverse function and removed to have a residual phase. The residual phase showed a linear relation with the tide height. The results demonstrate for the first time that SAR can possibly be used to estimate sea level. However, the r.m.s. error of a regression line is 11.7 cm, and that is so far too large to make reliable assessments of sea level in practical applications. Further studies is required to improve the accuracy specifically using multi-polarization SAR data.
Kim, Ju-ho;Heo, Hee-Soo;Jung, Jee-weon;Shim, Hye-jin;Kim, Seung-Bin;Yu, Ha-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.593-600
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2019
The similarity in tones between speakers can lower the performance of speaker verification. To improve the performance of speaker verification systems, we propose a multi-task learning technique using deep neural network to learn speaker information and age information. Multi-task learning can improve generalization performances, because it helps deep neural networks to prevent hidden layers from overfitting into one task. However, we found in experiments that learning of age information does not work well in the process of learning the deep neural network. In order to improve the learning, we propose a method to dynamically change the objective function weights of speaker identification and age estimation in the learning process. Results show the equal error rate based on RSR2015 evaluation data set, 6.91 % for the speaker verification system without using age information, 6.77 % using age information only, and 4.73 % using age information when weight change technique was applied.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.3
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pp.209-218
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2011
The present study proposes a new estimation relationship for the transmission rate of the steel breakwater which is expected to make up for the weakness points in existing hard solution for shore protection. The steel breakwater consists of the wave dissipator of the dual horizontal plates, the supporting columns and their foundations, and thus its respective designs should also be conducted one by one. Furthermore, the breakwater has to ensure both functions of shore protection and structure stabilization. The study produced experimental data for the stability and safety investigation of the steel breakwater. The forces acting on the steel breakwater were classified into two categories, one is vertical up and down loads for the pile resistance and the other was maximum difference of the vertical load acting on horizontally different position for the torsion. The study applied the stability force produced by the summation of maximum pressure at each point and the safety force acting on each point simultaneously. The regular wave corresponding to the significant wave was utilized for measuring wave pressure and force. The study showed the method for the proper position of submerged upper plate by considering occurrence frequency of tide level. The design process finally determined by trial and error is proposed in the present study.
Global warming due to increased carbon dioxide is perceived as one of the factors threatening the future. Efforts are being made to reduce carbon dioxide emissions in each industry around the world. In particular, environmental loads and impacts during the life cycle of SOC structures and buildings have been quantitatively assessed through a quantitative method called Life Cycle Assessment (LCA). However, the construction sector has gone through difficulty in quantitative assessment for several reasons: 1) LCI DB is not fully established; 2) the life cycle is very long; 3) the building structures are unique. Therefore, it takes enormous effort and time to carry out LCA. Rather than estimating carbon emissions with accuracy, this study aims to present a simplified estimation model that allows owners or designers to easily estimate carbon dioxide emissions with little effort, given that rapid and rough decisions regarding environmental load reduction are to be made. This study performs the LCA using data from 25 road construction projects across the country, followed by multiple regression analyses to derive a simplified carbon estimation model (SLCA). The study also carries out a comparative analysis with values estimated by performing a typical LCA. The comparison analysis shows an error rate of less than 5% for 16 road projects.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.3
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pp.397-418
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2019
It is very important to understand and analyze the interactive behaviour between ground and adjacent structures due to tunneling. With many technological advancement in modern society, numerous methods for analyzing the interactive behaviour are used in a wide range of civil engineering fields. Close range photogrammetry is mainly being used in the field of geotechnical engineering and research on measuring methods associated with GeoPIV has been currently increased. Originally, the close range photogrammetry using target points and aluminum rods for VMS (Vision Measurement System) program has been used. However, applying this has a problem that external errors can be occurred because the target points are artificially installed by hand, and if the grid between points is being wider or narrower, deficient data can be obtained. Therefore, in this study, MATLAB-based No-target program that can analyze displacement without using target was developed. Additionally, this study focused on comparison and verification with existing program through numerical analysis and laboratory model test. Three cases of Greenfield condition, Strip foundation, and Pile foundation were analyzed. From results of VMS program and No-target program, the error rate and reliability of the total displacement and the vertical displacement were analyzed. It was also compared and verified through the finite element numerical program, PLAXIS.
Equilibrium, kinetics, and thermodynamics of adsorption of acid black 1 (AB1) by coal-based granular activated carbon (CGAC) were investigated with the adsorption variables of initial concentration of dye, contact time, temperature, and pH. The adsorption reaction of AB1 by activated carbon was caused by electrostatic attraction between the surface (H+) of activated carbon and the sulfite ions (SO3-) and nitrite ions (NO2-) possessed by AB1, and the degree of reaction was highest at pH 3 (97.7%). The isothermal data of AB1 were best fitted with Freundlich isotherm model. From the calculated separation factor (1/n) of Freundlich, it was confirmed that adsorption of AB1 by activated carbon could be very effective. The heat of adsorption in the Temkin model suggested a physical adsorption process (< 20 J mol-1). The kinetic experiment favored the pseudo second order model, and the equilibrium adsorption amount estimated from the model agreed to that given by the experiments (error < 9.73% ). Intraparticle diffusion was a rate controlling step in this adsorption process. From the activation energy and enthalpy change, it was confirmed that the adsorption reaction is an endothermic reaction proceeding with physical adsorption. The entropy change was positive because of an active reaction at the solid-liquid interface during adsorption of AB1 on the activated carbon surface. The free energy change indicated that the spontaneity of the adsorption reaction increased as the temperature increased.
Remotely sensed data have been used in various fields, such as disasters, agriculture, urban planning, and the military. Recently, the demand for the multitemporal dataset with the high-spatial-resolution has increased. This manuscript proposed an automatic image matching algorithm using a deep learning technique to utilize a multitemporal remotely sensed dataset. The proposed deep learning model was based on High Resolution Net (HRNet), widely used in image segmentation. In this manuscript, denseblock was added to calculate the correlation map between images effectively and to increase learning efficiency. The training of the proposed model was performed using the multitemporal orthophotos of the National Geographic Information Institute (NGII). In order to evaluate the performance of image matching using a deep learning model, a comparative evaluation was performed. As a result of the experiment, the average horizontal error of the proposed algorithm based on 80% of the image matching rate was 3 pixels. At the same time, that of the Zero Normalized Cross-Correlation (ZNCC) was 25 pixels. In particular, it was confirmed that the proposed method is effective even in mountainous and farmland areas where the image changes according to vegetation growth. Therefore, it is expected that the proposed deep learning algorithm can perform relative image registration and image matching of a multitemporal remote sensed dataset.
Song, Jae In;Lim, Sanghun;Cho, Yo Han;Jeong, Hyeon Gyo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.9
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pp.679-686
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2022
As the occurrences of flash floods have increased due to climate change, faster and more accurate precipitation observation using X-band radar has become important. Therefore, the Ministry of Environment installed two dual-pol X-band radars at Samcheok and Uljin. The radar data used in this study were obtained from two different elevation angles and composed to reduce the shielding effect. To obtain quantitative rainfall, quality control (QC), KDP retrieval, and Hybrid Surface Rainfall (HSR) methods were sequentially applied. To improve the accuracy of the quantitative precipitation estimation (QPE) of the X-band radar, we retrieved parameters for the relationship between rainfall rate and specific differential phase, which is commonly called the R-KDP relationship; hence, an empirical approach was developed using multiple rain gauges for those two radars. The newly suggested relationship, R = 27.4K0.81DP, slightly increased the correlation coefficient by 1% more than the relationship suggested by the previous study. The root mean square error significantly decreased from 3.88 mm/hr to 3.68 mm/hr, and the bias of the estimated precipitation also decreased from -1.72 mm/hr to -0.92 mm/hr for overall cases, showing the improvement of the new method.
Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.6
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pp.54-63
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2022
This paper is a study on the friction damper, which is one of the seismic reinforcement devices for structures. This study developed a damper by replacing the internal friction material with ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE), a type of composite material. In addition, this study applied a multi-friction method in which the internal structure where frictional force is generated is laminated in several layers. To verify the performance of the developed multi-friction damper, this study performed a characteristic analysis test for the basic physical properties, wear characteristics, and disc springs of the material. As a result of the wear test, the mass reduction rate of UHMWPE was 0.003%, which showed the best performance among the friction materials based on composite materials. Regarding the disc spring, this study secured the design basic data from the finite element analysis and experimental test results. Moreover, to confirm the quality stability of the developed multi-friction damper, this study performed an seismic load test on the damping device and the friction force change according to the torque value. The quality performance test result showed a linear frictional force change according to the torque value adjustment. As a result of the seismic load test, the allowable error of the friction damper was less than 15%, which is the standard required by the design standards, so it satisfies the requirements for seismic reinforcement devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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