Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.6
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pp.111-117
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2009
In the wideband code division access (WCDMA) systems, a pilot channel is used to determine WCDMA network coverage, cell identification, synchronization, timing acquisition and tracking, user-set handoff, channel estimation, and so on. A wireless repeater, which is deployed in the urban area for the WCDMA system to meet the growing demand on wireless communication services, has the possibility to receive several pilot signals from a large number of base stations, however, cannot distinguish its service base station's signal among them. This pilot interference results in frequent handoffs in the user equipment, which degrades the radio reception, transmission efficiency, quality of service, and channel capacity and increases the unwanted power consumption. In this paper, thus, we propose a pilot pollution interference cancellation scheme using one of the adaptive estimation algorithms, normalized least mean square (NLMS), which is applicable to a wireless repeater. We carried out link-level and network-level computer simulations to evaluate the performance of the proposed scheme in a wireless repeater. The simulation results verify the bit error rate (BER) improvement in the link level and the call drop probability improvement in the network level.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.20
no.4
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pp.421-428
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2008
Youngwon channel located in Chinhae city and formed by the Busan New Port Construction Project has been concerned about the water quality degradation problems because of the flow and pollutants stagnation due to its long-narrow shape. In this study, the water quality(hereafter WQ) variation is analysed by using the monthly WQ data measured in Yongwon channel from 2003 to 2007. The analysis shows that the TN and TP concentration in the inside Yongwon channel is definitely worse than the TN and TP concentration in the entrance of the Yongwon channel based on the 95% confidence level. The COD, TN, and TP concentrations in the Yongwon channel are 1.34, 2.08, and 1.80 times larger than that in the entrance of the Yongwon channel, respectively. It has been found that only the TP concentration in SW-26 station has an increasing trend based on the Mann-Kendall test with respect to 95% confidence level. The other stations and the other WQ constituent changes do not have the any significant trends.
The objectives of this study are to develop the total maximum daily loads simulation system, TOLOS that is capable of estimating annual nonpoint source pollution from small watersheds, to monitor the hydrology and water quality of the Balkan HP#6 watershed, and to validate TOLOS with the field data. TOLOS consists of three subsystems: the input data processor based on a geographic information system, the models, and the post processor. Land use pattern at the tested watershed was classified from the Landsat TM data using the artificial neutral network model that adopts an error back propagation algorithm. Paddy field components were added to SWAT model to simulate water balance at irrigated paddy blocks. SWAT model parameters were obtained from the GIS data base, and additional parameters calibrated with field data. TOLOS was then tested with ungauged conditions. The simulated runoff was reasonably good as compared with the observed data. And simulated water quality parameters appear to be reasonably comparable to the field data.
In this study, an Excel-based model (ROADMOD) was developed to estimate pollutant loading from the road and evaluate BMPs. ROADMOD employs the Chezy-Manning equation and empirical expression for estimating surface runoff, and power function for pollutant buildup, and exponential function for pollutant washoff in SWMM. The results of model calibration for buildup and washoff using observed data revealed a good match between the simulation results and the observed data. The long-term surface runoff and sediment simulated by ROADMOD demonstrated a good match with those by SWMM with 2 ~ 14% of relative error. The shorter sweeping interval (within 8 days) remarkably decreased sediment loads from the road. It was found that the effect of reducing sediment loads from the road was greatly affected not only by the sweeping interval but also by sweeping on the day before a rainfall event. The 48% of removal efficiency of sediment loads from the road was achieved with 26 times of road sweeping per year when sweeping was performed on the day before the rainfall event. A 4-day sweeping interval showed similar removal efficiency (48%) with 96 times of sweeping per year. It is considered that the road sweeping on the day before a rainfall event could maximize the effect of reducing the non-point source pollution from the road with minimization of the number of road sweeping. So, the road sweeping on the day before a rainfall event can be considered as one of the useful and best management practices (BMPs) on road.
In this study, the effect of wavelength range and absorption cross-section used to retrieve nitrogen dioxide (NO2) vertical column density (VCD) from Pandora was analyzed using Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS). During the GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 campaign, data from direct sunlight observation with Pandora instrument in Seosan was used, and NO2 VCD was retrieved under four conditions. The average NO2 VCD under the four conditions ranged from 1.22×1016~1.38×1016 molec. cm-2, with a maximum difference of 0.16×1016 molec. cm-2 between each condition. The fitting error averaged 3.19~9.59%, showing an error within 10% in all cases, and the RMS was 5.11×10-3~7.16×10-3 molec. cm-2. The retrieved NO2 VCD using 4 conditions shows a slope in the range of 0.98 to 1.09 and correlation of 0.96 to 0.98 in comparison with Pandonia Global Network (PGN).
Traffic volumes are fundamental data widely used in various traffic analysis, such as origin-and-destination establishment, total traveled kilometer distance calculation, congestion evaluation, and so on. The low number of links collecting the traffic-volume data in a large urban highway network has weakened the quality of the analyses in practice. This study proposes a method to estimate the traffic volume data on a highway link where no collection device is available by introducing a spatial statistic technique with (1) the traffic-volume data from TOPIS, and National Transport Information Center in the Ministry of Land, Infrastructure, and (2) the navigation data from private navigation. Two different component models were prepared for the interrupted and the uninterrupted flows respectively, due to their different traffic-flow characteristics: the piecewise constant function and the regression kriging. The comparison of the traffic volumes estimated by the proposed method against the ones counted in the field showed that the level of error includes 6.26% in MAPE and 5,410 in RMSE, and thus the prediction error is 20.3% in MAPE.
The analysis of engineering data using neural network based on supervised learning has been utilized in various engineering fields such as optimization of chemical engineering process, concentration prediction of particulate matter pollution, prediction of thermodynamic phase equilibria, and prediction of physical properties for transport phenomena system. The supervised learning requires training data, and the performance of the supervised learning is affected by the composition and the configurations of the given training data. Among the frequently observed engineering data, the data is given in log-scale such as length of DNA, concentration of analytes, etc. In this study, for widely distributed log-scaled training data of virtual 100×100 images, available loss functions were quantitatively evaluated in terms of (i) confusion matrix, (ii) maximum relative error and (iii) mean relative error. As a result, the loss functions of mean-absolute-percentage-error and mean-squared-logarithmic-error were the optimal functions for the log-scaled training data. Furthermore, we figured out that uniformly selected training data lead to the best prediction performance. The optimal loss functions and method for how to compose training data studied in this work would be applied to engineering problems such as evaluating DNA length, analyzing biomolecules, predicting concentration of colloidal suspension.
Kang, Misun;Lim, Yun-Kyu;Cho, Changbum;Kim, Kyu Rang;Park, Jun Sang;Kim, Baek-Jo
Atmosphere
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v.26
no.4
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pp.673-686
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2016
Understanding limitation of simulation for Planetary Boundary Layer (PBL) height in mesoscale meteorological model is important for accurate meteorological variable and diffusion of air pollution. This study examined the accuracy for simulated PBL heights using two different PBL schemes (MYJ, YSU) in Weather Research and Forecasting (WRF) model during the radiosonde observation period. The simulated PBL height were verified using atmospheric sounding data obtained from radiosonde observations that were conducted during 5 months from August to December 2014 over the Gumi weir in Nakdong river. Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) using radiosonde observation data were conducted to reduce error of PBL height in WRF model. The assessment result of PBL height showed that RMSE with YSU scheme were lower than that with MYJ scheme in the day and night time, respectively. Especially, the WRF model with YSU scheme produced lower PBL height than with the MYJ scheme during night time. The YSU scheme showed lower RMSE than the MYJ scheme on sunny, cloudy and rainy day, too. The experiment result of FDDA showed that PBL height error were reduced by FDDA and PBL height at the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-1}$ (YSU_FDDA_2) were similar to observation compared to the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-4}$ (YSU_FDDA_1).
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
So, Hyunchul;Jang, Taeil;Kim, Dong-Hyeon;Seol, Dong-Mun;Yoon, Kwangsik
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.5
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pp.55-67
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2018
The objectives of this study were to monitor organic farming upland compared with conventional upland field and to evaluate nutrient loads reduction of surface cover effect with long-term historical climate data. APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender) model was validated with experimental data and used for assessing surface cover scenarios for 30-year simulation periods. The validated values of RMSE(Root Mean Square Error), RMAE(Root Mean Absolute Error), $R^2$ and E(Nash-Sutcliffe efficiency) for runoff were 1.17-1.37 mm/day, 0.28-0.45 mm/day, 0.88-0.90 and 0.82-0.94 in two treatments, respectively. Those for water quality (nitrogen) were 0.05-0.16 kg/ha, 0.52-0.75 kg/ha, 0.67-0.72 and 0.32-0.70 in two treatments, respectively, and therefore the validated model showed good agreement with the observed runoff and nitrogen load for the study period. When decreasing the surface cover rate of organic farming field to 75%, 50%, 25%, and 0% (conventional field), average annual runoff increased by 7%, 15%, 23% and 31%, respectively. Under same condition of decreasing the surface cover rate, average annual nitrogen loads increased by 1.4 times, 1.7 times, 2.0 times, and 2.3 times compared with organic farming field, respectively. This study showed that it is possible to present an appropriate surface cover ratio to maintain conventional production and minimize nonpoint sources pollution for organic farming system, although long-term monitoring is needed to determine its effects on environmental concerns, crop competition, and other uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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