To improve video quality and coding efficiency, H.264/AVC adopted an adaptive rate control. But this method has a problem as it cannot predict an accurate quantization parameter(QP) for the first frame. The first QP is decided among four constant values by using encoder input parameters. It does not consider encoding bits, results in significant fluctuation of the image quality and decreases the average quality of the whole coded sequence. In this paper, we propose a new algorithm for the first frame QP decision in the H.264/AVC encoder. The QP is decided by the existing algorithm and the first frame is encoded. According to the encoded bits, the new initial QP is decided. We can predict optimal value because there is a linear relationship between encoded bits and the new initial QP. Next, we re-encode the first frame using the new initial QP. Experimental results show that the proposed algorithm not only achieves better quality than the state of the art algorithm, but also adopts a rate control forthe sequence that was impossible with the existing algorithm. By reducing fluctuation, subjective quality also improved.
As the use of trading systems has increased rapidly, many researchers have become interested in developing effective stock market prediction models using artificial intelligence techniques. Stock market prediction involves multifaceted interactions between market-controlling factors and unknown random processes. A successful stock prediction model achieves the most accurate result from minimum input data with the least complex model. In this research, we develop a combination model of ${\pi}$-fuzzy logic and support vector machine (SVM) models, using a genetic algorithm to optimize the parameters of the SVM and ${\pi}$-fuzzy functions, as well as feature subset selection to improve the performance of stock market prediction. To evaluate the performance of our proposed model, we compare the performance of our model to other comparative models, including the logistic regression, multiple discriminant analysis, classification and regression tree, artificial neural network, SVM, and fuzzy SVM models, with the same data. The results show that our model outperforms all other comparative models in prediction accuracy as well as return on investment.
The Doam watershed is located at alpine areas and the annual average precipitation, including snow accumulation, is significant higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. Also, extremely torrential rainfall, such as the typhoons 'RUSA' in 2002 and 'MAEMI' in 2003, caused significant amounts of soil erosion and sediment at the Doam watershed. However, the USLE model cannot simulate impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. It cannot estimate sediment yield from a single torrential rainfall event. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The R$^2$ and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it is found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Two typhoons in 2002 and 2003, MAEMI and RUSA, caused 33% and 22% of total sediment yields at the Doam watershed, respectively. Thus, it is recommended that the SWAT model, capable of simulating snow melt, sediment yield from a single storm event, and long-term weather data, needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural areas to develop successful soil erosion management instead of the USLE.
In this study, we simulated a carbon flux model, so called Vegetation Integrated Simulator for Trace gases (VISIT) using Spatio-temporal Environmental Information, to estimate carbon budgets of vegetation ecosystem in South Korea. As results of the simulation, the model estimated that the annual-average gross primary production (GPP), net primary production (NPP) for 10 years were $91.89Tg\;C\;year^{-1}$, and $40.16Tg\;C\;year^{-1}$, respectively. The model also estimated the vegetation ecosystems in South Korea as a net carbon sink, with a value of $3.51Tg\;C\;year^{-1}$ during the simulation period. Comparing with the anthropogenic emission of South Korea, vegetation ecosystems offsets 3.3% of human emissions as a net carbon sink in 2007. To estimate the carbon budget more accurately, it is important to prepare reliable input datasets. And also, model parameters should be calibrated through comparing with various independent method. The result of this study, however, would be helpful for devising ecosystem management strategies that may help to mitigate global climate change.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.8
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pp.639-651
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2018
An analytical solution to generate attitude command profile for agile spacecraft is proposed. In realistic environment, obtaining analytical minimum-time optimal solution is very difficult because of following constraints-: 1) actuator saturation, 2) flexible mode excitation, 3) uplink command bandwidth limit. For that reasons, this paper applies two simplifications, an eigen-axis rotation and a finite-jerk approximated profile, to derive the solution in an analytical manner. The resulting attitude profile can be used as a feedforward or reference input to on-board attitude controller, and it can enhance spacecraft agility. Equations of attitude command profile are derived in two general boundary conditions: rest-to-rest maneuver and spin-to-spin maneuver. Simulation results demonstrate that the initial and final boundary conditions, in terms of time, attitude, and angular velocities, are well satisfied with the proposed analytical solution. The derived attitude command generation algorithm may be used to minimize a number of parameters to be uploaded to spacecraft or to automate a sequence of attitude command generation on-board.
Convective heat transfer is the main component of greenhouse energy loss because the energy loss by this mechanism is greater than those of the other two components (radiative and conductive). Previous studies have examined the convective heat transfer coefficients under natural conditions, but they are not applicable to symmetric thermal screens with zero porosity, and such screens are largely produced and used in Korea. However, the properties of these materials have not been reported in the literature, which causes selectivity issues for users. Therefore, in this study, three screens having similar color and zero porosity were selected, and a mathematical procedure based on radiation balance equations was developed to determine their convective heat transfer coefficients. To conduct the experiment, a hollow wooden structure was built and the thermal screen was tacked over this frame; the theoretical model was applied underneath and over the screen. Input parameters included three components: 1) solar and thermal fluxes; 2) temperature of the screen, black cloth, and ambient air; and 3) wind velocity. The convective heat transfer coefficients were determined as functions of the air-screen temperature difference under open-air environmental conditions. It was observed from the outcomes that the heat transfer coefficients decreased with the increase of the air-screen temperature difference provided that the wind velocity was nearly zero.
The electrokinetic apparatus for remediation of the soil contaminated with $Sr^{2+}$ was designed. After kaolin clay compulsorily contaminated by $Sr^{2+}$ solution, the remediation characteristics by electrokinetic method were analyzed. Meanwhile. the numerical code for analysis of electrokinetic migration was developed for modelling of the soil remediation. And the input parameters needed for modelling were measured by laboratory experiment or taken from literature. Experimental results are as follows: After 3 day remidiation under 40 voltage, the front part of experimental cell was almost decontaminated, but the behind part didnt almost be decontaminated. Consequently. the total remediation ratio of $Sr^{2+}$ from cell soil was about 42.6%. Also, the total $Sr^{2+}$remediation ratio from cell soil was about 84.8% after 6 days. The values calculated by the developed code almost agreed with experimental values When voltages of electrode were increased by 10, 30, 40V, the total $Sr^{2+}$ remediation ratlos were about 21.9%. 43.3%, 84.8%, respectively, after 6 days.
Because of Recent intensive rainfall, nationally landslides and slope failure phenomenon has been frequently occur. Providing proposed-measures to the natural disasters that occur in these localities and the slope, must be derived ground of strength parameters(shear strength) as a design input data. However, it is such as extra deforestation and a lot of economic costs in order to make the access to the current area and the slopes ground survey is required. Thus, by small dynamic cone penetration test machine using the human to carry in the field, it is possible to easily measure the characteristics and strength constant of the ground of more than one region. In this study through researching analysis of the domestic and foreign small dynamic cone penetration test method, it has proposed a cone material and test methods suitable for the country. Cone penetration test Nc in the field has comparated with analysis of the value and the standard penetration test N value. And, in addition to this, direct shear test and borehole shear test were performed by depth, bedrock, and soil type and passing #200 and the correlation of the Nc value. In particular, in the present study, for the sandy soil that has distict distribute in mountain, it is proposed relation of shear strength corresponding to the Nc value (cohesion and internal friction angle) in order to calculate such effective ground shear strength.
Park, Kyung-Woo;Kim, Kyung-Su;Koh, Yong-Kwon;Choi, Jong-Won
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.9
no.1
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pp.13-21
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2011
To characterize the site specific properties of a study area for high-level radioactive waste disposal research in KAERI, the several geological investigations such as surface geological surveys and borehole drillings were carried out since 1997. Especially, KURT (KAERI Underground Research Tunnel) was constructed to understand the further study of geological environments in 2006. As a result, the first geological model of a study area was constructed by using the results of geological investigation. The objective of this research is to construct a hydrogeological model around KURT area on the basis of the geological model. Hydrogeological data which were obtained from in-situ hydraulic tests in the 9 boreholes were estimated to accomplish the objective. And, the hydrogeological properties of the 4 geological elements in the geological model, which were the subsurface weathering zone, the log angle fracture zone, the fracture zones and the bedrock were suggested. The hydrogeological model suggested in this study will be used as input parameters to carry out the groundwater flow modeling as a next step of the site characterization around KURT area.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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