장기간의 기후 자료가 누적되다 보면 자료의 수집과정에서 시스템적 오류나 측정 장비의 고장 등으로 인하여 연속적 결측이 종종 발생하게 된다. 연속적인 결측 형태를 갖는 경우 시계열 결측 자료를 대체하는 것에 어려움이 따른다. 이러한 경우 참조시계열을 이용하여 결측값을 대체할 수 있다. 참조시계열은 결측이 발생한 시계열과 관련성이 높은 주변지점의 시계열로 구성할 수 있다. 본 연구에서는 결측값을 대체시킬 수 있는 3가지 결측복원 기법-수정된 정규화비율 방법, 회귀 방법, IDW 방법-을 비교하는 시뮬레이션을 수행하였다. 우리나라 14개 지점의 기후관측소의 일평균기온값을 대상으로 비교한 결과 남쪽 해안가에 위치한 기후관측소의 자료에 대해서는 IDW 방법이 가장 정확한 것으로 나타났으며, 그 외 지역의 기후관측소 자료에 대해서는 회귀 방법이 가장 정확한 것으로 나타났다.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee
International Journal of Contents
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제9권4호
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pp.1-10
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2013
The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.
This study was conducted in order to find out the performance of rice transplanters in accordance with the change of the trans-planting days after pudding and the water depth flooding the paddy field at the time of transplanting : and thus to select the optimum paddy field preparation procedures for an efficient utilization of rice transplanters. The performance factors of the two different types of rice transplanters were measured during the first 6 consecutive days after puddling and with 3 different levels of water depth flooding the paddy fields. The results of this study were analysed and summarized as follows : 1. Wheel sinkage decreased very rapidly from 0 to 2 days after puddling and slowly from 3 to 5 days after puddling. 2. The depth of the test cone penetration decreased rapidly during the first few days after puddling. It was 17.8cm just after puddling, and decreased to 13.4cm one day after puddling. After 2 days, the rate of decrease was dampened, and after 5 days it kept constant value of 9.2cm. 3. Two days after puddling, the hill interval was 15.8cm (98.75% of the preset value) for broadcasted seedling rice transplanter with 3cm flooding depth : This value was the closest to the pre-adjusted value of 16cm. The general performance of broadcasted-seedling type rice transplanter was better than that of strip-seedling type rice transplanter. 4. Usually the working performance of a rice transplanter is evaluated with uniformity and adjustability of the hill intervals. The hill interval was the most uniform and closest to the pre-set value of 16cm when planted two days after puddling with 3cm of water depth. When it was inavoidable to plant 4 days after puddling with stripseedling type rice transplanter, it is advisable to let the water flooded somewhat deeper. 5. The percentage of missing hills including floating and burried seedlings was the highest just after puddling and ie decreased substancially until 3 days after puddling and then it increased again. Hence, the optimal time transplanting is to be between 2 and 3 days after puddling. 6. Better postures of planted seedlings were found when planter 2 days after puddling than 3 days after puddling. Six cm of flooding water depth always gave the best results with respect to the postures of planted seedlings. Broadcasted-seedling rice transplanter, in general, showed better posture of planted seedlings than did strip-seedling type rice transplanter. 7. Judging from the above results, the optimal conditions will be 3cm of flooding depth and transplanting between 2 and 3 days after puddling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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