Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.457-461
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2007
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.2
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pp.32-39
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2010
Conventional cell characterization does not consider Multiple Input Switching(MIS). Since the impact of MIS on gate delay variation is large, it is not possible to predict the accurate gate delay with the conventional cell characterization. We observed the maximum 46% difference in gate delay due tn MIS. In this paper, we propose a gate delay model considering the delay variation caused by the temporal proximity of MIS. The proposed model calculates the delay variation using the Radial Basis Function. The experimental results show that the proposed method can more accurately predict the gate delay when MIS occurs.
In this paper, I am going to analyze a commercial film narrative focused on a temporal order through the theory of narrative discourse by Gerard Genette. Advertisements has a special quality or feature to be convertible into mythological hyper reality to advertise an product effectively. In this process, narrative in a commercial film has visual variations using a temporal order to show an glamorously advertisements in television. The reason that narrative in a commercial film is subject to variation with a temporal order, duration, frequency is to get some aesthetic effect for making sure people see them. Under the influence of postmodernism, image making like a pop-art became the first consideration in a commercial film with the consequence that representation as a signifier came to be more important than object as a signified. As a commercial film have more sensational image as a result of visual variation, images in a commercial film became vague so that it does not explain or express an advertising concept dearly. However, those aspects have assets that it gives the TV audience a room for interpretation in advertisements by themselves.
Characteristics and patterns of geographic features and human activities can be interpreted in terms of spatiality and temporality. The necessity to record the historical changes and the ability to reason in the real world has lead to a new field of research so called Integrated Spatio-Temporal analysis. The objective of this study is to investigate temporal maps for Spatio-temporal analysis, which have the integration functionality for visualizing spatiality and temporality of the geographic appearances and human activities. Land information is composed of spatial, attribute and temporal data and requires spatio-temporal representations. It is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal databases and temporal map produced by integrated data models. This study constructs spatio-temporal model for temporal maps of land price variation analysis. Taking advantage of the spatio-temporal model proposed here, it is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal database and temporal map. On a practical level, this study would be extended and utilized to various geographic features.
Hourly data of PM10 concentration collected from nine automatic air quality monitoring stations in Busan from 1999 to 2002 were analyzed to evaluate the spatio-temporal variation and meteorological characteristics of PM10 episodes in Busan metropolitan area. Mean concentrations ranged from 47$\mu\textrm{g}$/㎥ to 77$\mu\textrm{g}$/㎥. For most stations, mean seasonal hourly concentrations are lowest in summer and highest in spring. PM10 episode above daily mean standard(150$\mu\textrm{g}$/㎥) exhibited a maximum frequency at Gamjeondong and a minimum at Dongsamdong, and a maximum in March and a minimum in July and August. The diurnal variation of PM10 episode days is strongly influenced by traffic loads and meteorological conditions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.6
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pp.619-631
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2018
Functional data analysis continues to attract interest because advances in technology across many fields have increasingly permitted measurements to be made from continuous processes on a discretized scale. Particulate matter is among the most harmful air pollutants affecting public health and the environment, and levels of PM10 (particles less than 10 micrometers in diameter) for regions of California remain among the highest in the United States. The relatively high frequency of particulate matter sampling enables us to regard the data as functional data. In this work, we investigate the dominant modes of variation of PM10 using functional data analysis methodologies. Our analysis provides insight into the underlying data structure of PM10, and it captures the size and temporal variation of this underlying data structure. In addition, our study shows that certain aspects of size and temporal variation of the underlying PM10 structure are associated with changes in large-scale climate indices that quantify variations of sea surface temperature and atmospheric circulation patterns.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.55-62
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2011
In this paper, a temporal color and luminance variation suppression algorithm for a digital video sequence is proposed by considering time-varying light source. When a video sequence is sampled with the periodically emitting illuminant and with a short exposure time, the color rolling phenomenon occurs, where the color and the luminance of the image periodically change from field to field. In conventional signal processing techniques, the luminance variation remaining in the resultant video sequence degrades the constancy of the image sequence. In the proposed method, we obtain video sequences with constant luminance and color by compensating for the inter-field luminance variation. Based on a motion detection technique, the amount of the luminance variation for each channel is estimated on the background of the sequence without the effects of moving objects. The experimental results clearly show that our strategy efficiently estimated the illuminant change without being affected by moving objects, and the variations were efficiently reduced.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.182-193
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2011
In order to compare the spatio-temporal variation pattern of sea surface temperature (SST) in Korea's Southern areas of the sea according to a regional scale, this study has selected the winter and summer seasons for 31 years (1980~2010) in a period aspect and selected three areas of the sea such as the Western areas of the sea (region B) and Eastern areas of the sea (region C) around Jeju Island in addition to overall Southern areas of the sea (region A) in regional aspect. The regression analysis was applied to find out a temporal variation pattern of SST, and the weighted mean center (WMC) of SST as well as analysis of a standard deviational ellipse (SDE) was respectively applied. As a result of regression analysis of SST, it showed a rising long-term trend for all two seasons in three regions. However, though the average SST for 31 years was all similar in three regions in the summer season, the region C appeared more highly than region B in the winter season. The spatial variation pattern of SST for two seasons showed that it is respectively different from each other in three regions. The spatial variation pattern of SST appeared as E-W direction in region A, SE-NW direction in region B and SW-NE direction in region C. In addition, the relationship between the location of the WMC of SST and the average SST showed correlation in regions A and B in the winter season, whereas it appeared that there is no correlation in region C. Accordingly, it can be known that the regional scale should be considered in case of analysis of spatio-temporal variation patterns of SST.
A total of 4 pelagic eggs and 24 larval fish species were collected in Masan Bay. Engraulis japonicus eggs predominated in pelagic eggs. Abundant larval fishes were Omobranchus elegans, Scomber japonicus, Acanthogobius flavimanus, Hexagrammos otakii, Repomucenus sp., Scartella cristata and Gobiidae sp., and these 7 species accounted for 78.5% in the total number of individuals. Temporal and spatial variation in both species composition and abundance of was large: the peak abundances of pelagic eggs and larval fishes occurred in July 2007, whilst these were lowest in February 2007. Higher abundance of ichtyoplankton were at station 5 than those of other stations. Temporal changes in the abundances of pelagic eggs and larval fishes corresponded with temperature. Pelagic eggs and larval fishes varied among stations between with shallower inner stations and deeper outer stations with physical characteristics such as depth and local topography.
Understanding how future climate conditions will be impact on the biodiversity and species composition is important, because biodiversity becomes more important in environment assessment. To understand the biological changes including diversity and species composition over time (temporal variation within a year), the species diversity and composition of ground beetles were investigated in two well-preserved areas in the Sobaeksan National Park using pitfall traps. In addition, relationships between ground beetles and environmental variables were studied by considering temporal variation. We collected 2,146 ground beetle specimens representing 45 species, and individual-based rarefaction curves indicated that similar species richness was found between Geumseon Valley (GV) and Namcheon Valley (NV). The Bray-Curtis matrix comparisons between study sites were characterized by similar ground beetles sample heterogeneity, while temporal variations in abundance, species richness, and ${\beta}-diversity$ of ground beetles showed rather difference over time according to location of study sites. In GV site, minimum temperature was selected as the best predictor for abundance, species richness, and ${\beta}-diversity$ of ground beetles, while those relationships in NV site were more complicated. In conclusion, our study suggests that understanding the different response of ground beetles to climatic variables related to local habitat conditions is important to predict the effect of climate change on biological communities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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