Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2008.07a
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pp.187-189
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2008
The spatial coherence function of multy-mode beam was measured by using a Sagnac interferometer and self referencing technique. For leaner polarization laser beam passing through a multy-mode fiber, its change value of spatial mode and polarization from stress of faber and input coupling angle. And each spatial mode have each polarizations, when we simulation Wigner distribution function and Spatial Correlation function of spatial multi-mode beam by using Hermit Gaussian modes leaner sum. We measured spatial coherence function of using by multy-mode fiber. One can use this measurement method to study and characterize the property of multy-mode light field coming out of GRIN multy-mode fiber.
In general, the analysis of travelers' mode choice behavior is accomplished by developing the utility functions which reflect individual's preference of mode choice according to their demographic and travel characteristics. In this paper, we propose a methodology that takes the spatial effects of individuals' departure locations into account in the mode choice model. The statistical models considered here are spatial logistic regression model and conditional autoregressive model taking a spatial association parameter into account. We employed the Bayesian approach in order to obtain more reliable parameter estimates. The proposed methodology allows us to estimate mode shares by departure places even though the survey does not cover all areas.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1260-1264
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2009
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
This paper describes a new type of the spatial filter detector (SFD) with variable and multi-valued weighting function. This SFD called variable spatial filter detector with multi-valued weighting function (VSFDwMWF) uses current-mode circuits for noise resistance and high-resolution weighting values. Total weighting values consist of 7bit, 6-signal bit and 1-sign bit. We fabricate VSFDwMWF chip using Rohm 0.35${\mu}$m CMOS process. VSFDwMWF chip includes two-dimensional 10${\times}$13 photodiode array and current-mode weighting control circuit. Simulation shows the weighting values are varied and multi-valued by external switching operation. The layout of VSFDwMWF chip is shown.
Many new techniques have been adopted in HEVC (High efficiency video coding) standard, such as quadtree-structured coding unit (CU), prediction unit (PU) partition, 35 intra-mode, and so on. To reduce computational complexity, the paper proposes two optimization algorithms which include fast CU depth range decision and fast PU partition mode decision. Firstly, depth range of CU is predicted according to spatial-temporal correlation. Secondly, we utilize the depth difference between the current CU and CU corresponding to the same position of adjacent frame for PU mode range selection. The number of traversal candidate modes is reduced. The experiment result shows the proposed algorithm obtains a lot of time reducing, and the loss of coding efficiency is inappreciable.
For multi-mode radar signals in complex electromagnetic environment, different modes of one emitter tend to be deinterleaved into several emitters, called as "extension", when processing received signals by use of existing sorting methods. The "extension" problem inevitably deteriorates the sorting performance of multi-mode radar signals. In this paper, a novel method based on spatial data mining is presented to address above challenge. Based on theories of data field, we describe the distribution information of feature parameters using potential field, and makes partition clustering of parameter samples according to revealed distribution features. Additionally, an evaluation criterion based on cloud model membership is established to measure the relevance between different cluster-classes, which provides important spatial knowledge for the solution of the "extension" problem. It is shown through numerical simulations that the proposed method is effective on solving the "extension" problem in multi-mode radar signal sorting, and can achieve higher correct sorting rate.
The layered coding structure of scalable video coding (SVC) with adaptive inter-layer prediction causes noticeable computational complexity increments when compared to existing video coding standards. To lighten the computational complexity of SVC, we present a fast algorithm to speed up the inter-mode decision process. The proposed algorithm terminates inter-mode decision early in the enhancement layers by estimating the rate-distortion (RD) cost from the macroblocks of the base layer and the enhancement layer in temporal, spatial, and inter-layer directions. Moreover, a search range decision algorithm is also proposed in this paper to further increase the motion estimation speed by using the motion vector information from temporal, spatial, or inter-layer domains. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the best mode and provide more efficient total coding time saving with very slight RD performance degradation for spatial and quality scalabilities.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2A
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pp.147-154
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2009
Antenna grouping algorithm is hybrid of beamforming and spatial multiplexing. In antenna grouping system, we partition $N_t$ transmit antennas into $N_r$ groups and use beamforming in a group, spatial multiplexing between groups. We can transmit $N_r$ data streams in the $N_t{\times}N_r$ antenna grouping system. With antenna grouping, we can achieve diversity gain through beamforming, and high spectral efficiency through spatial multiplexing. But if channel is ill-conditioned or there are some correlations between antennas, the performance of antenna grouping is seriously degraded and in that case, beamforming is the best transmit strategy. By selecting the antenna grouping mode when channel is well-conditioned and by selecting the beamforming mode when channel is ill-conditioned, we can prevent serious fluctuation of BER performance caused by varying channel condition and achieve the best BER performance. In this paper, we investigate mode selection algorithm which can select antenna grouping mode or beamforming mode. we also propose a simple mode selection criterion.
In this study, we provide empirical evidence of whether a spatial correlation among mode choices at the TAZ(Traffic Analysis Zone) level exists based on transit smart card data observed in Seoul, Korea. The results show that the areas with a higher probability that passengers choose to take a bus are clustered and that those regions have fewer metro stations than bus stations. We also found that the spatial correlation turned out to be statistically meaningful and provided an opportunity for the potential use of the spatial correlation in modeling mode choices. A reliable spatial interaction would constitute valuable information for transportation agencies in terms of their route planning and scheduling based on the transit smart card data.
Jo, Young-Heon;Oliveira, Gustavo Henrique;Yan, Xiao-Hai
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.4
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pp.351-358
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2017
A new method to decompose the footprints of marine atmosphere boundary layer (MABL) on Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery into characteristic spatial scales is proposed. Using two-dimensional Empirical Mode Decomposition (EMD) we obtain three Intrinsic Mode Functions (IMFs), which mainly present longitudinal rolls, three-dimensional cells and atmospheric gravity waves (AGW). The rolls and cells have spatial scales between 3.0 km and 3.8 km and between 5.3 km and 7.1 km, respectively. Based on previous observations and mixed-layer similarity theory, we estimated MABL's depths that vary from 0.95 km to 1.2 km over the rolls and from 3.0 km to 3.8 km over the cells. The AGW has maximum spectrum at 14.3 km wavelength. The method developed in this work can be used to decompose other satellite imageries into individual features through characteristic spatial scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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