The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2342-2348
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1999
DCT-based codebook design using binary tree was proposed to reduce computation time and to solve the initial codebook problem. In this method, DCT coefficient of training vectors that has maximum variance is to be a split key and the mean of coefficients at the location is used as split threshold, then balanced binary tree for final codebook is formed. However edge degradation appears in the reconstructed image, since the blocks of shade region are frequently selected for codevector. In this paper, we propose DCT-based vector quantization codebook design using unbalanced binary tree. Above all, the node that has the largest split key is splited. So the number of edge codevector can be increased. From the simulation results, this method reconstructs the edge region sincerely and shows higher PSNR than previous methods.
A new method of Semi-fragile image watermarking which ensures the integrity of the contents of digital image is presented. Proposed watermarking scheme embeds watermark in the form of quantization noise on the wavelet transform coefficients in a specific mid frequency subbands selected from a wavelet packet decomposition based on energy distribution of wavelet transform coefficients. By controlling the strength of embedded watermark using HVS (Human Visual System) characteristic, it is imperceptible by a human viewer while robust against non-malicious attack such as compression for storage and/or transmission. When an attack is applied on the original image, it is highly probable that wavelet transform coefficients not only at the exact attack positions but also the neighboring ones are modified. Therefore, proposed authentication method utilizes whether both current coefficient and its neighbors are damaged. together. So it can efficiently detect and accurately localize attacks inflicted on the content of original image. Decision threshold for authentication can be user controlled for different application areas as needed.
We used melt polymerization method to prepare a series of aromatic liquid crystals (LCs) based on aromatic ester and amide units with the reactive methyl-maleimide end group, and then the resulting thermally cross-linked LCs to produce LC thermoset films by means of solution casting and the followed heat treatment. The synthesized LCs and LCTs were characterized by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, differential scanning calorimetry (DSC), thermogravimetric analysis (TGA), thermomechanical analysis (TMA), X-ray diffractometry (XRD), and polarizing optical microscopy (POM) with a hot stage. All of the LCs prepared by melt polymerization method formed smectic mesophases. The thermal properties of the LC and LCT films were strongly affected by the mesogen units in the main chain structures. The thermal expansion coefficients of samples were in the range of 27.72~50.95 ppm/$^{\circ}C$.
Kim, Sung-Jin;Chung, Se-Woong;Park, Hyungseok;Oh, Jungkuk;Park, Daeyeon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.34
no.6
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pp.579-590
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2018
The lakes' metabolism bears important information for the assessment of the carbon budget due to the accumulation or loss of carbon in the lake as well as the dynamics of the food webs through primary production. A lake-scale metabolism is evaluated by Gross Primary Production (GPP), Ecosystem Respiration (R), and Net Ecosystem Production (NEP), which is the difference between the first two values. Methods for estimating GPP and R are based on the levels carbon and oxygen. Estimation of carbon is expensive because of the use of radioactive materials which requires a high degree of proficiency. The purpose of this study was to estimate Lake Daecheong ecosystem metabolism using high frequency water temperature data and DO measurement sensor, widely utilized in the field of water quality monitoring, and to evaluate the possibility of using the application method. High frequency data was collected at intervals of 10 minutes from September to December 2017 by installing a thermistor chain and a DO sensor in downstream of Daechung Dam. The data was then used to estimate GPP, R and NEP using the R public program LakeMetabolizer, and other metabolism models (mle, ols, kalman, bookkeep). Calculations of gas exchange coefficient methods (cole, crusius, heiskanen, macIntyre, read, soloviev, vachon) were compared. According to the result, Lake Daecheong has some deviation based on the application method, but it was generally estimated that the NEP value is negative and acts as a source of atmospheric carbon in a heterotrophic system. Although the high frequency sensor data used in this study had negative and positive GPP and R values during the physical mixing process, they can be used to monitor real-time metabolic changes in the ecosystem if these problems are solved.
In this paper, we propose a home monitoring system using sound event detection based on a bidirectional gated recurrent neural network for the hard-of-hearing. First, in the proposed system, packet loss concealment is used to recover a lost signal captured through wireless sensor networks, and reliable channels are selected using multi-channel cross correlation coefficient for effective sound event detection. The detected sound event is converted into the text and haptic signal through a harmonic/percussive sound source separation method to be provided to hearing impaired people. Experimental results show that the performance of the proposed sound event detection method is superior to the conventional methods and the sound can be expressed into detailed haptic signal using the source separation.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.4
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pp.245-255
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2019
This paper describes on aerodynamic analysis based on the truncation rate of guided-weapon nose using computational fluid dynamics. The shape to perform the analysis is only the body of the guided weapon and the diameter to length ratio is 10.7. Three nose shapes were selected and hemisphere, 25% and 50% truncation were compared. For the accurate CFD analysis of the body, the grid method and the analytical method were selected and verified using NASA wind tunnel test data. For the three nose shapes, the drag analysis for the flight Mach number is 6~20% different. This difference was analyzed by the pressure distribution from nose to base.
Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.999-1008
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2023
Early prediction of chronic diseases such as diabetes is an important issue, and improving the accuracy of diabetes prediction is especially important. Various machine learning and deep learning-based methodologies are being introduced for diabetes prediction, but these technologies require large amounts of data for better performance than other methodologies, and the learning cost is high due to complex data models. In this study, we aim to verify the claim that DNN using the pima dataset and k-fold cross-validation reduces the efficiency of diabetes diagnosis models. Machine learning classification methods such as decision trees, SVM, random forests, logistic regression, KNN, and various ensemble techniques were used to determine which algorithm produces the best prediction results. After training and testing all classification models, the proposed system provided the best results on XGBoost classifier with ADASYN method, with accuracy of 81%, F1 coefficient of 0.81, and AUC of 0.84. Additionally, a domain adaptation method was implemented to demonstrate the versatility of the proposed system. An explainable AI approach using the LIME and SHAP frameworks was implemented to understand how the model predicts the final outcome.
An encryption and decryption method using phase mapping of a gray scale image based on a phase-shifting interferometry principle is proposed in which an encrypted image is formed into complex digital hologram function by symmetric security key in the proposed encryption system.. The gray scale image to be encrypted is converted to phase mapped function that is mixed with a randomly generated binary security encryption key and is used as an input. Decryption of phase information is performed by complex digital hologram and security encryption key, which reconstructs the original gray scale image by phase unmapping. The proposed method confirms that correlation coefficient of the decrypted image is 0.995 when quantization level of CCD is 8-bits(28=256 levels).
Subchannel code is one of the effective simulation tools for thermal-hydraulic analysis in nuclear reactor core. In order to reduce the computational cost and improve the calculation efficiency, empirical correlation of turbulent mixing coefficient is employed to calculate the lateral mixing velocity between adjacent subchannels. However, correlations utilized currently are often fitted from data achieved in central channel of fuel assembly, which would simply neglect the wall effects. In this paper, the CFD approach based on spectral element method is employed to predict turbulent mixing phenomena through gaps in 3 × 3 bare tight lattice rod bundle and investigate the flow pulsation through gaps in different positions. Re = 5000,10000,20500 and P/D = 1.03 and 1.06 have been covered in the simulation cases. With a well verified mesh, lateral velocities at gap center between corner channel and wall channel (W-Co), wall channel and wall channel (W-W), wall channel and center channel (W-C) as well as center channel and center channel (C-C) are collected and compared with each other. The obvious turbulent mixing distributions are presented in the different channels of rod bundle. The peak frequency values at W-Co channel could have about 40%-50% reduction comparing with the C-C channel value and the turbulent mixing coefficient β could decrease around 25%. corrections for β should be performed in subchannel code at wall channel and corner channel for a reasonable prediction result. A preliminary analysis on fluctuation at channel gap has also performed. Eddy cascade should be considered carefully in detailed analysis for fluctuating in rod bundle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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