This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (-0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature, but generally tends to underestimate with a mean bias of -0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.3
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pp.29-41
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2010
In this study, the prediction errors of various spatial interpolation methods used to model values at unmeasured locations was compared and the accuracy of these predictions was evaluated. The root mean square (RMS) was calculated by processing different parameters associated with spatial interpolation by using techniques such as inverse distance weighting, kriging, local polynomial interpolation and radial basis function to known elevation data of the east coastal area under the same condition. As a result, a circular model of simple kriging reached the smallest RMS value. Prediction map using the multiquadric method of a radial basis function was coincident with the spatial distribution obtained by constructing a triangulated irregular network of the study area through the raster mathematics. In addition, better interpolation results can be obtained by setting the optimal power value provided under the selected condition.
Recently, the interest in integrated underground geospatial information mapping (IUGIM) to ensure the safety of underground spaces and facilities has been increasing. Because IUGIM is used in the fields of underground space development and underground safety management, the up-to-dateness and accuracy of information are critical. In this study, IUGIM and field data were classified, and the accuracy of IUGIM was improved by spatial interpolation. A spatial interpolation technique was used to process borehole data in IUGIM, and a quantitative evaluation was performed with mean absolute error and root mean square error through the cross-validation of seven interpolation results according to the technique and model. From the cross-validation results, accuracy decreased in the order of nonuniform rational B-spline, Kriging, and inverse distance weighting. In the case of Kriging, the accuracy difference according to the variogram model was insignificant, and Kriging using the spherical variogram exhibited the best accuracy.
As the first step to estimate the potential natural vegetation distribution of the globe, the best spherical interpolation method was developed to the temperature and precipitation which have close relation to the distribution pattern of world natural vegetation. For developing the interpolation method, a named Light Climatic Dataset composed of 1,060 stations around the globe was randomly divided into halves of feeding side and target side. The discrepancy between the observed and estimated values at the target stations was compared with combinations of parameters and methods. The estimated values were calculated to each combination which is all-out, constant radius and constant station methods in the selection of the feeding stations, n square reciprocal and negative exponential functions in weighting function of distance between feeding stations and each target, and oval weighting in direction of the feeding stations from each target. As a result, it turned out that the spherical interpolation with negative exponential weighting function fed from the constant radius stations ovally weighed yields the best estimates both for temperature and for precipitation. The parameters for temperature are $30^{\circ}$ in constant radius, 0.78 in negative exponential function and 0.4 in oval weighting, and for precipitation are $30^{\circ}$, 0.53 and 0.4, respectively.
Room-temperature operating CdZnTe(CZT) material is an innovative radiation detector which could reduce the patient dose to one-tenth level of conventional CT (Computed Tomography) and mammography system. The pixel and pixel pitch in the imaging device determine the conversion efficiency of incident X-or gamma-ray and the cross-talk of signal, that is, image quality of detector system. The weighting potential is the virtual potential determined by the position and geometry of electrode. The weighting potential obtained by computer-based simulation in solving Poisson equation with proper boundaries condition. The pixel was optimized by considering the CIE (charge induced efficiency) and the signal cross-talk in CT detector system. The pixel pitch was 1-mm and the detector thickness was 2-mm in the simulation. The optimized pixel size and inter-pixel distance for maximizing the CIE and minimizing the signal cross-talk is about $750{\mu}m$ and $125{\mu}m$, respectively.
In this paper, we studied the derivation method of isoflux radiation for a planar array antenna. The presented array antenna was designed for considering of 1U-sized CubeSAT with Ku-band communications. For the presented array antenna, 8×8 radiating elements were arranged, and the distance between radiating elements was set of half-wavelength. The excited current weighting for each radiating elements was calculated by the signal processing technique used in the design of the low-pass filter. As a result of analysis of the method proposed in this paper, it was confirmed that a seamless isoflux pattern can be derived.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.15
no.10
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pp.860-869
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2003
Design optimization of the heat sink with 7${\times}$7 square pin-fins is performed numerically using the Computational Fluid Dynamics (CFD) and the Computer Aided Optimization (CAO). In the pin-fins heat sink, the optimum design variables for fin height (h), fin width (w), and fan-to-heat sink distance (c) can be achieved when the thermal resistance ($\theta$$_{j}$) at the junction and the overall pressure drop ($\Delta$p) are minimized simultaneously. To complete the optimization, the finite volume method for calculating the objective functions, the BFGS method for solving the unconstrained non-linear optimization problem, and the weighting method for predicting the multi-objective problem are used. The results show that the optimum design variable for the weighting coefficient of 0.5 are as follows: w=4.653 mm, h=59.215 mm, and c=2.667 mm. In this case, the objective functions are predicted as 0.56K/W of thermal resistance and 6.91 Pa of pressure drop. The Pareto optimal solutions are also presented.re also presented.d.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.7
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pp.879-886
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2004
A numerical optimization has been carried out to determine the shape of the three-dimensional channel with oblique ribs attached on both walls to enhance turbulent heat transfer. The response surface based optimization is used as an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid flow and heat transfer. Shear stress transport (SST) turbulence model is used as a turbulence closure. Numerical results fur heat transfer rate show good agreements with experimental data. four dimensionless variables such as, rib pitch-to-rib height ratio, rib height-to-channel height ratio, streamwise rib distance on opposite wall to rib pitch ratio, and the attack angle of the rib are chosen as design variables. The objective function is defined as a linear combination of heat-transfer and friction-loss related coefficients with a weighting factor. D-optimal method is used to determine the training points as a means of design of experiment. Sensitivity of the objective parameters to each design variable has been analyzed. And, optimal values of the design variables have been obtained in a range of the weighting factor.
In this paper, we present several confidence measures (CM) for speech recognition systems to evaluate the reliability of recognition results. We propose heuristic CMs such as mean log-likelihood score, N-best word log-likelihood ratio, likelihood sequence fluctuation and likelihood ratio testing(LRT)-based CMs using several types of anti-models. Furthermore, we propose new algorithms to add weighting terms on phone-level log-likelihood ratio to merge word-level log-likelihood ratios. These weighting terms are computed from the distance between acoustic models and knowledge-based phoneme classifications. LRT-based CMs show better performance than heuristic CMs excessively, and LRT-based CMs using phonetic information show that the relative reduction in equal error rate ranges between $8{\sim}13%$ compared to the baseline LRT-based CMs. We use the support vector machine to fuse several CMs and improve the performance of utterance verification. From our experiments, we know that selection of CMs with low correlation is more effective than CMs with high correlation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.894-907
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2022
The features extracted by convolutional neural networks are more descriptive of images than traditional features, and their convolutional layers are more suitable for retrieving images than are fully connected layers. The convolutional layer features will consume considerable time and memory if used directly to match an image. Therefore, this paper proposes a feature weighting and region integration method for convolutional layer features to form global feature vectors and subsequently use them for image matching. First, the 3D feature of the last convolutional layer is extracted, and the convolutional feature is subsequently weighted again to highlight the edge information and position information of the image. Next, we integrate several regional eigenvectors that are processed by sliding windows into a global eigenvector. Finally, the initial ranking of the retrieval is obtained by measuring the similarity of the query image and the test image using the cosine distance, and the final mean Average Precision (mAP) is obtained by using the extended query method for rearrangement. We conduct experiments using the Oxford5k and Paris6k datasets and their extended datasets, Paris106k and Oxford105k. These experimental results indicate that the global feature extracted by the new method can better describe an image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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