The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.16
no.4
s.95
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pp.380-388
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2005
This paper presents analysis results of the effects of RF filter characteristics on the system performance of impulse radio. The impulse radio system transmits modulated pulses having very short time duration and information can be extracted in receiver side based on cross-correlation between received and transmitted pulses. Accordingly, the pulse distortion due to in-band group delay variation can cause serious system performance degradation. In general, RF bandpass filters inevitably cause group delay difference to the signal passing through the filter which is proportional to its skirt characteristic due to its resonance phenomenon. For time as well as frequency domain analysis, small signal scattering parameter $S_{21}$ and its Fourier transform are used to characterize output pulse waveform under the condition that the input and output ports are matched. The output pulse waveform of the filter is predicted based on convolution integral between input pulse and filter transfer function, and resulting BER performances in the BPM and PPM based impulse radio system are calculated.
This study used in vivo intracellular recording in rat hippocampus to evaluate the effect of lidocaine and MK-801 on the membrane properties and the synaptic responses of individual neurons to electrical stimulation of the commissural pathway. Cells in control group typically fired in a tonic discharge mode with an average firing frequency of $2.4{\pm}0.9$ Hz. Neuron in MK-801 treated group (0.2 mg/kg, i.p.) had an average input resistance of $3.28{\pm}5.7\;M{\Omega}$ and a membrane time constant of $7.4{\pm}1.8$ ms. These neurons exhibited $2.4{\pm}0.2$ ms spike durations, which were similar to the average spike duration recorded in the neurons of the control group. Slightly less than half of these neurons were firing spontaneously with an average discharge rate of $2.4{\pm}1.1$ Hz. The average peak amplitude of the AHP following the spikes in these groups was $7.4{\pm}0.6$ mV with respect to the resting membrane potential. Cells in MK-801 and lidocaine treated group (5 mg/kg, i.c.v.) had an average input resistance of $3.45{\pm}6.0\;M{\Omega}$ and an average time constant of $8.0{\pm}1.4$ ms. The cells were firing spontaneously at an average discharge rate of $0.6{\pm}0.4$ Hz. Upon depolarization of the membrane by 0.8 nA for 400 ms, all of the tested cells exhibited accommodation of spike discharge. The most common synaptic response contained an EPSP followed by early-IPSP and late-IPSP. Analysis of the voltage dependence revealed that the early-IPSP and late-IPSP were putative $Cl^--and\;K^+-dependent$, respectively. Systemic injection of the NMDA receptor blocker, MK-801, did not block synaptic responses to the stimulation of the commissural pathway. No significant modifications of EPSP, early-IPSP, or late-IPSP components were detected in the MK-801 and/or lidocaine treated group. These results suggest that MK-801 and lidocaine manifest their CNS effects through firing pattern of hippocampal pyramidal cells and neural network pattern by changing the synaptic efficacy and cellular membrane properties.
This study analyzed past drought characteristics based on the observed rainfall data and performed a long-term outlook for future extreme droughts using Representative Concentration Pathways 8.5 (RCP 8.5) climate change scenarios. Standardized Precipitation Index (SPI) used duration of 1, 3, 6, 9 and 12 months, a meteorological drought index, was applied for quantitative drought analysis. A single long-term time series was constructed by combining daily rainfall observation data and RCP scenario. The constructed data was used as SPI input factors for each different duration. For the analysis of meteorological drought observed relatively long-term since 1954 in Korea, 12 rainfall stations were selected and applied 10 general circulation models (GCM) at the same point. In order to analyze drought characteristics according to climate change, trend analysis and clustering were performed. For non-stationary frequency analysis using sampling technique, we adopted the technique DEMC that combines Bayesian-based differential evolution ("DE") and Markov chain Monte Carlo ("MCMC"). A non-stationary drought frequency analysis was used to derive Severity-Duration-Frequency (SDF) curves for the 12 locations. A quantitative outlook for future droughts was carried out by deriving SDF curves with long-term hydrologic data assuming non-stationarity, and by quantitatively identifying potential drought risks. As a result of performing cluster analysis to identify the spatial characteristics, it was analyzed that there is a high risk of drought in the future in Jeonju, Gwangju, Yeosun, Mokpo, and Chupyeongryeong except Jeju corresponding to Zone 1-2, 2, and 3-2. They could be efficiently utilized in future drought management policies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5C
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pp.527-539
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2009
In this paper, we propose an asynchonous ICI (Inter-Cell Interference) mitigation techniques for 3GPP LTE MIMO-OFDMA down-link receiver. An increasing in symbol timing misalignments may occur relative to sychronous network as the result of BS (Base Station) timing differences. Such symbol synchronization errors that exceed the guard interval or the cyclic prefix duration may result in MAI (Multiple Access Interference) for other carriers. In particular, at the cell boundary, this MAI becomes a critical factor, leading to degraded channel throughput and severe asynchronous ICI. Hence, many researchers have investigated the interference mitigation method in the presence of asynchronous ICI and it appears that the knowledge of the SCM (Spatial Covariance Matrix) of the asynchronous ICI plus background noise is an important issue. Generally, it is assumed that the SCM estimated by using training symbols. However, it is difficult to measure the interference statistics for a long time and training symbol is also not appropriate for MIMO-OFDMA system such as LTE. Therefore, a noise reduction method is required to improve the estimation accuracy. Although the conventional time-domain low-pass type weighting method can be effective for noise reduction, it causes significant estimation error due to the spectral leakage in practical OFDM system. Therefore, we propose a time-domain sinc type weighing method which can not only reduce the noise effectively minimizing estimation error caused by the spectral leakage but also implement frequency-domain moving average filter easily. By using computer simulation, we show that the proposed method can provide up to 3dB SIR gain compared with the conventional method.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.11
no.1
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pp.73-81
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2011
The ultimate goal of construction is to complete the given work in the most economical and safest way within the required construction period while meeting the quality standards specified in the design drawing. There are a few characteristics of finish work. First, executed in subdivided processes, finish work involves a very diverse and complex structure. Second, there are no criteria for each segmented process with regard to the appropriate time of input. Third, it is not very necessary to set priorities for lead and lag works. This study intends to provide information on the completion of a project in accordance with the required duration by setting priorities in the delay of each detailed process of finish work to minimize delay in finish work. In this study, finish work is divided into wet work and other types of finish work, and the importance of each process is classified based on the given details of each process. In addition, the study employs a survey to analyze delay factors of a designer, a constructor, and a supplier. Using the survey results, the study sets priorities in delay of final work to provide information on the completion of an apartment project within the planned construction period.
The electrocardiogram (ECG) measurement system consists of I/O interface to input the ECG signals from two electrodes, FPGA (Field programmable gate arrays) module to process the signal conditioning, and real time module to control the system. The algorithms based on wavelet transform were developed to remove the noise of the ECG signals and to determine the QRS-waves. Triangular wave tests were conducted to determine the optimal factors of the wavelet filter by analyzing the SNRs (signal to noise ratios) and RMSEs (root mean square errors). The hybrid rule, soft method, and symlets of order 5 were selected as thresholding rule, thresholding method, and mother wavelet, respectively. The developed wavelet filter showed good performance to remove the noise of the triangular waves with 10.98 dB of SNR and 0.140 mV of RMSE. The ECG signals from a total of 6 subjects were measured at different measuring postures such as lying, sitting, and standing. The durations of QRS-waves, the amplitudes of R-waves, the intervals of RR-waves were analyzed by using the finite impulse response (FIR) filter and the developed wavelet filter. The wavelet filter showed good performance to determine the features of QRS-waves, but the FIR filter had some problems to detect the peaks of Q and S waves. The measuring postures affected accuracy and precision of the ECG signals. The noises of the ECG signals were increased due to the movement of the subject during measurement. The results showed that the wavelet filter was a useful tool to remove the noise of the ECG signals and to determine the features of the QRS-waves.
To learn the developmental changes in intrinsic electrophysiological properties of the second order taste neurons, whole cell recordings from the developing nucleus of the solitary tract neurons were done in brainstem slices of postnatal rats. Rats aged from postnatal 0 to 21 days (P0-P21) were used, being divided into 3 age groups: postnatal first week (P0-P7 days), second week (P8-P14 days), and third week (P15-P21 days). Slices containing gustatory NTS were cut horizontally in the thickness of $300\;{\mu}m.$ Whole cell recordings were obtained from neurons in response to a series of hyperpolarizing and depolarizing current pulses. The intrinsic electrophysiological properties of the rostral NTS (rNTS) neurons were compared among the age groups. Depolarizing current pulses evoked a train of action potentials in all neurons of all age groups. The resting membrane potential and input resistance of the neurons did not show any significant differences during the postnatal 3 weeks. The time constant, however, decreased during the development. Duration of action potential measured at half maximum amplitude was longer in younger age groups. Both the maximum rate of rise and the maximum rate of fall in the action potential increased during the first 3 weeks postnatal. Electrophysiologically more than half neurons were type III. In summary, it is suggested that developmental changes in electrophysiological properties in rNTS occur during the first three weeks in rats.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.5B
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pp.267-272
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2012
To reduce the flood risk caused by unexpected heavy rainfall, many prediction methods for flood have been developed. A major constituent of flood prediction is an accurate rainfall estimation which is an input of hydrologic models. In this study, a regional-scale weather model which can provide relatively longer lead time for flood mitigation compared to the Nowcasting based on radar system will be introduced and applied to the Chongmi river basin located in central part of South Korea. The duration of application of a regional weather model is from July 11 to July 23 in 2006. The estimated rainfall amounts were compared with observations from rain gauges (Sangkeuk, Samjook, and Sulsung). For this rainfall event at Chongmi river basin, Thomson and Kain-Frisch Schemes for microphysics and cumulus parameterization, respectively, were selected as optimal physical conditions to present rainfall fall amount in terms of Mean Absolute Relative Errors (MARE>0.45).
Hosny, Ossama A.;Elbarkouky, Mohamed M.G.;Elhakeem, Ahmed
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.1
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pp.11-19
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2015
This paper presents optimized artificial neural networks (ANNs) claims prediction and decision awareness framework that guides owner organizations in their pre-bid construction project decisions to minimize claims. The framework is composed of two genetic optimization ANNs models: a Claims Impact Prediction Model (CIPM), and a Decision Awareness Model (DAM). The CIPM is composed of three separate ANNs that predict the cost and time impacts of the possible claims that may arise in a project. The models also predict the expected types of relationship between the owner and the contractor based on their behavioral and technical decisions during the bidding phase of the project. The framework is implemented using actual data from international projects in the Middle East and Egypt (projects owned by either public or private local organizations who hired international prime contractors to deliver the projects). Literature review, interviews with pertinent experts in the Middle East, and lessons learned from several international construction projects in Egypt determined the input decision variables of the CIPM. The ANNs training, which has been implemented in a spreadsheet environment, was optimized using genetic algorithm (GA). Different weights were assigned as variables to the different layers of each ANN and the total square error was used as the objective function to be minimized. Data was collected from thirty-two international construction projects in order to train and test the ANNs of the CIPM, which predicted cost overruns, schedule delays, and relationships between contracting parties. A genetic optimization backward analysis technique was then applied to develop the Decision Awareness Model (DAM). The DAM combined the three artificial neural networks of the CIPM to assist project owners in setting optimum values for their behavioral and technical decision variables. It implements an intelligent user-friendly input interface which helps project owners in visualizing the impact of their decisions on the project's total cost, original duration, and expected owner-contractor relationship. The framework presents a unique and transparent hybrid genetic algorithm-ANNs training and testing method. It has been implemented in a spreadsheet environment using MS Excel$^{(R)}$ and EVOLVERTM V.5.5. It provides projects' owners of a decision-support tool that raises their awareness regarding their pre-bid decisions for a construction project.
One-dimensional equivalent linear site response analysis is widely used in practice due to its simplicity, requiring only few input parameters, and low computational cost. The main limitation of the procedure is that it is essentially a linear method, in which the time dependent change in the soil properties cannot be modeled and constant values of shear modulus and damping is used throughout the duration of the analysis. Various forms of modified equivalent linear analyses have been developed to enhance the accuracy of the equivalent linear method by incorporating the dependence of the shear strain with the loading frequency. The methods are identical in that it uses the shear strain Fourier spectrum as the backbone of the analysis, but differ in the method in which the strain Fourier spectrum is smoothed. This study used two domestically measured soil profiles to perform a series of nonlinear, equivalent linear, and modified equivalent linear site response analyses to verify the accuracy of two modified procedures. The results of the analyses indicate that the modified equivalent linear analysis can highly overestimate the amplification of the high frequency components of the ground motion. The degree of overestimation is dependent on the characteristics of the input ground motion. Use of a motion rich in high frequency contents can result in unrealistic response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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