The surface reflectance is essential to retrieval various indicators related land properties such as vegetation index, albedo and etc. In this study, we estimated surface reflectance using Himawari-8 / Advanced Himawari Imager (AHI) channel data. In order to estimate surface reflectance from Top of Atmosphere (TOA) reflectance, the atmospheric correction is necessary because all of the TOA reflectance from optical sensor is affected by gas molecules and aerosol in the atmosphere. We used Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector (6SV) Radiative Transfer Model (RTM) to correct atmospheric effect, and Look-Up Table (LUT) to shorten the calculation time. We verified through comparison Himawri-8 / AHI surface reflectance and Proba-V S1 products. As a result, bias and Root Mean Square Error (RMSE) are calculated about -0.02 and 0.05.
Objective: In a statistical linear model estimating the center of rotation of a human hip joint, which is the parameter related to the mean of response vectors, assumptions of homoscedasticity and independence of position vectors measured repeatedly over time in the model result in an inefficient parameter. We, therefore, should take into account the variance-covariance structure of longitudinal responses. The purpose of this study was to estimate the efficient center of rotation vector of the hip joint by using covariance pattern models. Method: The covariance pattern models are used to model various kinds of covariance matrices of error vectors to take into account longitudinal data. The data acquired from functional motions to estimate hip joint center were applied to the models. Results: The results showed that the data were better fitted using various covariance pattern models than the general linear model assuming homoscedasticity and independence. Conclusion: The estimated joint centers of the covariance pattern models showed slight differences from those of the general linear model. The estimated standard errors of the joint center for covariance pattern models showed a large difference with those of the general linear model.
This paper is studied to investigate the effect of slits and swirl vanes on the main flow fields of a gun-type gas burner through X-Y plane and Y-Z plane respectively by using X-probe from hot-wire anemometer system. This experiment was carried out with flow rate $450{\ell}/min$ in respective burner models installed in the test section of a subsonic wind tunnel. The burner models with only slits and only swirl vanes respectively were made by modifying original gun-type gas burner. The fast jet flow spurted from slits played a role such as an air-curtain because it encircled rotational flow by swirl vanes and drives mixed main flow to axial direction. As a result, the gun-type gas burner had a wider flow range up to about Y/R=1.5 deviated from slits and maintains a comparatively large velocity in the central part of burner within the range of about X/R=2.5. Therefore, it was very desirable that swirl vanes were installed within slits in gun-type gas burner in order to control the main flow fields effectively.
본 연구에서는 Monte Carlo 새뮬레이션 기법을 이용하여 지반가속도의 스펙트 럼 밀도함수(power spectral densities)로부터 여섯 성분의 지반가속도 시간이력곡선 을 얻고, 이들을 입력 데이터로 하여 운동방정식에 Newmark의 직접적분법을 이용하여 회전축-베어링 시스템의 응답상태벡터(response state vector)를 얻기로 한다. 충분 히 많은 수의 지반가속도 시간이력곡선을 시뮬레이션하고, 각 경우에 대응하는 응답상 태벡터들을 얻은 다음 일반적인 통계학 방법을 적용하여 평균함수, 표준편차 및 r.m.s (root mean square)등을 얻는다.
The characteristics of the flow field in the tangentially fired furnace are presented. Experiments are conducted in the simplified cold type isothermal flow model. In the measurement of flow field, a hot wire anemometer is used. The hot wire was calibrated by lookup table method. The mean velocity field and turbulence characteristics are showed with changing the nozzle angle. In the center of the model, the low speed, unstable flow region is formed. The size and position of these regions are varied with changing the nozzle angle. It can be used as fundamental data in the design of the large furnace. From the experimental results, various turbulent characteristics of swirling flow field is obtained. And the entrainment mechanism of the jet flow field is described from the distribution of the skewness and the flatness. It can be used the raw data of approximate calculation and turbulent modelling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.330-343
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2011
In this paper, we propose two schemes to reduce the complexity of fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm in the ordering and tree-search stages, respectively, while achieving quasi-ML performance. In the ordering stage, we propose a QR-decomposition-based FSD signal ordering based on the zero-forcing criterion (FSD-ZF-SQRD) that requires only a few number of additional complex flops compared to the unsorted QRD. Also, the proposed ordering algorithm is extended using the minimum mean square error (MMSE) criterion to achieve better performance. In the tree-search stage, we introduce a threshold-based complexity reduction approach for the FSD depending on the reliability of the signal with the largest noise amplification. Numerical results show that in $8{\times}8$ MIMO system, the proposed FSD-ZF-SQRD and FSD-MMSE-SQRD only require 19.5% and 26.3% of the computational efforts required by Hassibi’s scheme, respectively. Moreover, a third threshold vector is outlined which can be used for high order modulation schemes. In $4{\times}4$ MIMO system using 16-QAM and 64-QAM, simulation results show that when the proposed threshold-based approach is employed, FSD requires only 62.86% and 53.67% of its full complexity, respectively.
When analyzing default predictions in real estate companies, the number of non-defaulted cases always greatly exceeds the defaulted ones, which creates the two-class imbalance problem. This lowers the ability of prediction models to distinguish the default sample. In order to avoid this sample selection bias and to improve the prediction model, this paper applies a minority sample generation approach to create new minority samples. The logistic regression, support vector machine (SVM) classification, and neural network (NN) classification use an imbalanced dataset. They were used as benchmarks with a single prediction model that used a balanced dataset corrected by the minority samples generation approach. Instead of using prediction-oriented tests and the overall accuracy, the true positive rate (TPR), the true negative rate (TNR), G-mean, and F-score are used to measure the performance of default prediction models for imbalanced dataset. In this paper, we describe an empirical experiment that used a sampling of 14 default and 315 non-default listed real estate companies in China and report that most results using single prediction models with a balanced dataset generated better results than an imbalanced dataset.
Lee, M.S.;Lee, G.C.;Kim, K.C.;Lee, H.S.;Lyu, D.S.;Shin, D.J.;Lee, Hun
한국음향학회:학술대회논문집
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한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.899-903
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1994
This paper describes two methods to assess the output speech, quality of vocoders for telephone conferencing in digital mobile communication networks. The proposed methods are the sentence discrimiantion method and the modified degraded mean opinion score (MDMOS) test. We apply these two methods to Qualcomm code excited linear prediction (QCELP), vector sum excited linear prediction (VSELP) and regular pulse excited-long term predictin (RPE-LTD) voceders to evaluate which vocoding algorithm can process mixed voice signal from two speakers better for telephone conferencing. From the experiments we obtain that the VSELP vocoding algorithm reveals superior output speech quality to the other two.
호텔링 $T^2$ 통계량에 근거한 다변량 관리도는 공정의 이상상태를 식별하는 통계적 공정관리의 강력한 도구 중 하나이다. 다수의 품질 특성치를 동시에 모니터링하는데 사용된다. $T^2$ 관리도를 통해 이상신호가 탐지된다는 것은 평균 벡터의 변화가 있다는 것을 의미하게 된다. 그러나, 이러한 다변량 통계량의 신호는 이상신호에 대한 원인을 식별하기 어렵게 한다. 이 논문에서는 $T^2$ 통계량을 서로 독립인 항으로 분해한 Mason, Young, Tracy (MYT) 분해에 기반한 원인 식별 방법들을 살펴본다. 또한, R 소프트웨어를 사용하여 사례분석을 하고, 모의실험을 통해 각 절차의 성능을 비교 평가해보고자 한다.
Background: Gait analysis is an important measurement for health professionals to assess gait patterns related to functional limitations due to neurological or orthopedic conditions. The purpose of this study was to investigate the reliability of the newly developed portable gait analysis system (PGAS). Design: Cross-sectional design. Test-retest study. Methods: The PGAS study was based on a wearable sensor, and measurement of gait kinematic parameters, such as gait velocity, cadence, step length and stride length, and joint angle (hip, knee, and ankle) in stance and swing phases. The results were compared with a motion capture system (MCS). Twenty healthy individuals were applied to the MCS and PGAS simultaneously during gait performance. Results: The test-retest reliability of the PGAS showed good repeatability in gait parameters with mean intra-class correlation coefficients (ICCs) ranging from 0.840 to 0.992, and joint angles in stance and swing phase from 0.907 to 0.988. The acceptable test-retest ICC was observed for the gait parameters (0.809 to 0.961), and joint angles (0.800 to 0.977). Conclusion: The results of this study indicated that the developed PGAS showed good grades of repeatability for gait kinematic data along with acceptable ICCs compared with the results from the MCS. The gait kinematic parameters in healthy subjects can be used as standard values for adopting this PGAS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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