Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.47
no.4
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pp.65-74
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2005
AnnAGNPS model was applied to a catchment mainly occupied with bushland for modeling non-point source pollution. Since the single event model cannot handle events longer than 24 hours duration, the event-based calibration was carried out using the continuous mode. As event flows affect sediment and nutrient generation and transport, the calibration of the model was performed in three steps: Hydrologic, Sediment and Nutrient calibrations. The results from hydrologic calibration for the catchment indicate a good prediction of the model with average ARE(Absolute Relative Error) of $24.6\%$ fur the runoff volume and $12\%$ for the peak flow. For the sediment calibration, the average ARE was $198.8\%$ indicating acceptable model performance for the sediment prediction. The predicted TN(Total Nitrogen) and TP(Total Phosphorus) were also found to be acceptable as the average ARE for TN and TP were $175.5\%\;and\;126.5\%$, respectively. The AnnAGNPS model was therefore approved to be appropriate to model non-point source pollution in bushland catchments. In general, the model was likely to result in underestimation for the larger events and overestimation fur the smaller events for the water quality predictions. It was also observed that the large errors in the hydrologic prediction also produced high errors in sediment and nutrient prediction. This was probably due to error propagation in which the error in the hydrologic prediction influenced the generation of error in the water quality prediction. Accurate hydrologic calibration should be hence obtained for a reliable water quality prediction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4240-4258
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2016
A practical iterative channel estimation technique is proposed for the multiple-input-multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) system in the high-speed mobile environment, such as high speed railway scenario. In the iterative algorithm, the Kalman filter and data detection are jointed to estimate the time-varying channel, where the detection error is considered as part of the noise in the Kalman recursion in each iteration to reduce the effect of the detection error propagation. Moreover, the employed Kalman filter is from the canonical state space model, which does not include the parameters of the autoregressive (AR) model, so the proposed method does not need to estimate the parameters of AR model, whose accuracy affects the convergence speed. Simulation results show that the proposed method is robust to the fast time-varying channel, and it can obtain more gains compared with the available methods.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.2
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pp.203-208
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1998
This paper presents an adaptive fuzzy controller using an neural network and adaptation algorithm. Reference-model following neuro-fuzzy controller(RMFNFC) is invesgated in order to overcome the difficulty of rule selecting and defects of the membership function in the general fuzzy logic controller(FLC). RMFNFC is developed to tune various parameter of the fuzzy controller which is used for the discrete nonlinear system control. RMFNFC is trained with the identification information and control closed loop error. A closed loop error is used for design criteria of a fuzzy controller which characterizes and quantize the control performance required in the overall control system. A control system is trained up the controller with the variation of the system obtained from the identifier and closed loop error. Numerical examples are presented to control of the discrete nonlinear system. Simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.9
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pp.765-772
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2013
In this paper, we studied the path loss model of Air Traffic Control(ATC) telecommunication radio channel at the Incheon International Airport(IIA) concourse area. We measured wave propagation characteristics on the two frequencies among VHF/UHF channel bands. The transmitting site radiated the Continuous Wave(CW). The propagation measurement was taken using the moving vehicle equipped with receiver and antenna. The transmitting power, frequency, and antenna height are the same as the current operating condition. The path loss exponent and intercept parameters were extracted by the basic path loss model and hata model. The path loss exponents at Concourse area were 3.1/3.13 and 3.01/3.38 respectively in 128.2MHz and 269.1MHz. The deviation of prediction error is 2.77/3.17 and 4.01/3.66. The new path loss equation at the Concourse area was also developed using the derived path loss parameters. The new path loss model was compared with other models. This result will be helpful for the ATC site selection and service quality evaluation.
Location-based service (LBS) is becoming an important part of the information technology (IT) business. Localization is a core technology for LBS because LBS is based on the position of each device or user. In case of outdoor, GPS - which is used to determine the position of a moving user - is the dominant technology. As satellite signal cannot reach indoor, GPS cannot be used in indoor environment. Therefore, research and study about indoor localization technology, which has the same accuracy as an outdoor GPS, is needed for "seamless LBS". For indoor localization, we consider the IEEE802.11 WLAN environment. Generally, received signal strength indicator (RSSI) is used to obtain a specific position of the user under the WLAN environment. RSSI has a characteristic that is decreased over distance. To use RSSI at indoor localization, a mathematical model of RSSI, which reflects its characteristic, is used. However, this RSSI of the mathematical model is different from a real RSSI, which, in reality, has a sensitive parameter that is much affected by the propagation environment. This difference causes the occurrence of localization error. Thus, it is necessary to set a proper RSSI model in order to obtain an accurate localization result. We propose a method in which the parameters of the propagation environment are determined using only RSSI measurements obtained during localization.
Recently, FD(Frame Dropping)-CD(Coefficient Dropping) transcoding is considered mainly due to the low computational complexity and simple implementation. But, CD errors in the FD-CD transtoding scheme tend to be propagated and they have a significant effect on the qualities of decoded images. In this paper, we derive the error characteristics incurred by the CD operations and propose an effective estimation model that adaptively describes well the characteristics of propagation/accumulation errors in compressed domain. Furthermore, we apply the proposed model to distortion control achieving nearly constant distortion allocation among frames. Simulation results show that the proposed model is quite accurate in estimating the overall distortions and is effectively applied to distortion control over a range of sequences with varying scene types.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.12
no.3
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pp.133-141
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2007
A finite element model is developed for the extended Boussinesq equations that is capable of simulating the dynamics of long and short waves. Galerkin weighted residual method and the introduction of auxiliary variables for 3rd spatial derivative terms in the governing equations are used for the model development. The Adams-Bashforth-Moulton Predictor Corrector scheme is used as a time integration scheme for the extended Boussinesq finite element model so that the truncation error would not produce any non-physical dispersion or dissipation. This developed model is applied to the problems of solitary wave propagation. Predicted results is compared to available analytical solutions and laboratory measurements. A good agreement is observed.
Among many UNESCO world heritage sites in Korea, "Historic Village: Hahoe" is adjacent to Nakdong River and it is imperative to monitor the water level near the village in a bid to forecast floods and prevent disasters resulting from floods.. In this paper, we propose a recurrent neural network with multiple hidden layers to predict the water level near the village. For training purposes on the proposed model, we adopt the sixth-order error function to improve learning for rare events as well as to prevent overspecialization to abundant events. Multiple hidden layers with recurrent and crosstalk links are helpful in acquiring the time dynamics of the relationship between rainfalls and water levels. In addition, we chose hidden nodes with linear rectifier activation functions for training on multiple hidden layers. Through simulations, we verified that the proposed model precisely predicts the water level with high peaks during the rainy season and attains better performance than the conventional multi-layer perceptron.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.7
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pp.684-690
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2015
This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.
The sinuosity model has been developed to simulate to developed to simulate the floodwave in meandering channels by solving the extended Saint-Venant equation with the Preissmann scheme. The suggested model is compared with three conventional floodplain routing methods in terms of governing equations, mass conservation error and floodwave analysis. The sinuosity model produces the mass conservation error of 1.5-1.8%, however the separate channel model produces 9.1% and 27.4% for sinuosity of 1.5 and 2.0, respectively. The model has been used to simulate flow in an idealized meandering river with a floodplain. The attenuation ratio and the travel time ratio are found to increase as the floodplain roughness and width increase and as the sinuosity factor decreases. The model is expected to contribute the floodwave analysis in sinuous channel with compound corss sections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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