Park, Jeong-Won;Kim, Hyun-Cheol;Park, Kyungseok;Lee, Sangwhan
Korean Journal of Remote Sensing
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v.31
no.6
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pp.513-521
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2015
In the processing of ocean color remote sensing data, spatio-temporal binning is crucial for securing effective observation area. The validity determination for given source data refers to the information in Level-2 flag. For minimizing the stray light contamination, NASA OBPG's standard algorithm suggests the use of large filtering window but it results in the loss of effective observation area. This study is aimed for quality improvement of ocean color remote sensing data by recovering/extending the portion of effective observation area. We analyzed the difference between MODIS/Aqua standard and modified product in terms of chlorophyll-a concentration, spatial and temporal coverage. The recovery fractions in Level-2 swath product, Level-3 daily composite product, 8-day composite product, and monthly composite product were $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, and $6.0({\pm}5.6)%$, respectively. The mean difference between chlorophyll-a concentrations of two products was only 0.012%, which is smaller than the nominal precision of the geophysical parameter estimation. Increase in areal coverage also results in the increase in temporal density of multi-temporal dataset, and this processing gain was most effective in 8-day composite data. The proposed method can contribute for the quality enhancement of ocean color remote sensing data by improving not only the data productivity but also statistical stability from increased number of samples.
Zeta potential is a key parameter of double layer repulsion for individual particles and can usually be used to interpret the trend of coagulation efficiency. This study focused on the measurement of zeta potential of algae and clay under various experimental conditions including water characteristics (pure water, stream water, reservoir water) and coagulant dose (10~50 mg/L). Results showed that the variation of zeta potential was highly sensitive depending on the water characteristics and coagulation conditions. Zeta potential of two genera of algae (anabaena sp. and microcystis sp.) were changed highly with coagulant dosage, especially. On the basis of trajectory analysis, bubble-floc collision efficiency simulated in terms of zeta potential was fitted well with removal efficiency of chlorophyll-a from algae particles. It was found that the control of zeta potential was important for effective removal of algae particles.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.112-118
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2010
This paper describes a noise suppression system based on a normalization method using a time-delay neural network and line spectrum pair having a parameter of frequency domain. First, a time-delay neural network is trained using line spectrum pair values of noisy speech signals obtained by linear prediction analysis. After trained the time-delay neural network, the proposed system enhances speech signals that are degraded by a background noise. Accordingly, the proposed time-delay neural network restores from the line spectrum pair values of noisy speech signals to the line spectrum pair values of clean speech signals. It is confirmed that this system is effective for speech signals degraded by a background noise, judging from spectral distortion measurement.
The dynamic stability of railway vehicle has been one of the important issues in railway safety. The dynamic simulator has been used in the study about the dynamic stability of railway vehicle and wheel/rail interface. Especially, a small scale simulator has been widely used in the fundamental study in the laboratory instead of full scale roller rig which is not cost effective and inconvenient to achieve diverse design parameters. But the technique for the design of the small scale simulator for the fundamental study about the dynamic characteristics of the wheel-rail system and the bogie system has not been well developed in Korea. Therefore, the research about the development of the small scale simulator and the bogie has been conducted. This paper presents the design of the small-scaled derailment simulator and the example design case of a small scale bogie. The simulator could be used in the study about the effect of diverse parameters such as attack angle, wheelbase and cant on dynamic behavior of the bogie and the safety parameter such as derailment coefficient and critical speed.
In the area of wheel on rail vehicle, hunting stability which is generated by lateral motion is one of important characteristics for running safety. It might cause not only oscillation of vehicle but also derailment in an unstable area of the high speed. A Maglev vehicle is usually controlled the voltage to maintain the air gap between electromagnet and track. However, in Maglev system, an occurrence possibility of hunting motion could be high, because Maglev vehicle is not controlled directly lateral force between electromagnet and track in the curved guideway. In this paper, running safety is evaluated when Maglev vehicle run on guideway at high speed according to installment of damper between maglev vehicles and bogies, and to analyze the effect of it. Also, the parametric study is carried out for selecting effective lateral damper properties through the simulation. To accurately predict the running safety, 3d multibody dynamics models which are included air spring, guideway conditions and irregularities profile are used. With the results acquired, suggestions were made whether to adopt the damper and how to optimize the damping characteristics.
This paper addressed a recognition method of land registration map based on fuzzy inference scheme, which is able to solve the time complexity problem of typical method [Fig. 2]. Not only line color, thickness but also number, character are used as a fuzzy input parameter. It concentrated on generation of fuzzy association map, and useful informations are extracted result from fuzzy inference. These results are precedent process for estimating the construction space and restoring 3D automatic modeling. It can also utilize to the internet service acceleration propulsion business such as u-Gov based land registration service.
A dominant opening in a windward wall, which generates large internal pressures in a building, is a critical structural design criterion. The internal pressure fluctuations are a function of the dominant opening area size, internal volume size and external pressure at the opening. In addition, many buildings have background leakage, which can attenuate internal pressure fluctuations. This study examines internal pressure in buildings for a range of dominant opening areas, internal volume sizes and background porosities. The effects of background porosity are incorporated into the governing equation. The ratio of the background leakage area $A_L$ to dominant opening area $A_W$ is presented in a non-dimensional format through a parameter, ${\phi}_6-A_L/A_W$. Background porosity was found to attenuate the internal pressure fluctuations when ${\phi}_6$ is larger than 0.2. The dominant opening discharge coefficient, ${\kappa}$ was estimated to lie between 0.05 to 0.40 and the effective background porosity discharge coefficient ${\kappa}^{\prime}_L$, was estimated to be between 0.05 to 0.50.
FE model-based dynamic analysis has been widely used to predict the dynamic characteristics of civil structures. In a physical point of view, an FE model is unavoidably different from the actual structure as being formulated based on extremely idealized engineering drawings and design data. The conventional model updating methods such as direct method and sensitivity-based parameter estimation are not flexible for model updating of complex and large structures. Thus, it is needed to develop a model updating method applicable to complex structures without restriction. The main objective of this paper is to present the model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) by combining the genetic algorithm as global optimization method and modified Nelder-Mead's Simplex method as local optimization method. This FE model updating method using HGA does not need the derivation of derivative function related to parameters and without application of complicated inverse analysis methods. In order to allow its application on diversified and complex structures, a commercial FEA tool is adopted to exploit previously developed element library and analysis algorithms. Moreover, an output-level objective function making use of measurement and analytical results is also presented to update simultaneously the stiffness and mass of the analysis model. The numerical examples demonstrated that the proposed method based on HGA is effective for the updating of the FE model of bridge structures.
Background: Parametric statistical procedures are typically conducted under the condition in which a sample distribution is statistically identical with its population. In reality, investigators use inferential statistics to estimate parameters based on the sample drawn because population distributions are unknown. The uncertainty of limited data from the sample such as lack of sample size may be a challenge in most rehabilitation studies. Objects: The purpose of this study is to review the bootstrapping method to overcome shortcomings of limited sample size in rehabilitation studies. Methods: Articles were reviewed. Results: Bootstrapping method is a statistical procedure that permits the iterative re-sampling with replacement from a sample when the population distribution is unknown. This statistical procedure is to enhance the representativeness of the population being studied and to determine estimates of the parameters when sample size are too limited to generalize the study outcome to target population. The bootstrapping method would overcome limitations such as type II error resulting from small sample sizes. An application on a typical data of a study represented how to deal with challenges of estimating a parameter from small sample size and enhance the uncertainty with optimal confidence intervals and levels. Conclusion: Bootstrapping method may be an effective statistical procedure reducing the standard error of population parameters under the condition requiring both acceptable confidence intervals and confidence level (i.e., p=.05).
Park, Min-jung;Lee, Kyung-yun;Park, Koae-hwan;Chung, Ae-kyung;Shin, Dae-hee
Journal of Acupuncture Research
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v.21
no.3
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pp.249-264
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2004
Objective : This study is designed to find out the effects of Sulguanjul-Bang No.1 on osteoarthritis in knee joint. Methods : 45 patients with symptomatic osteoarthritis of the knee joint were enrolled in a short term 8-week open clinical trial. The 45 patients were taken Sulguanjul-bang No.1 two times a day before meals for 8 week. After 8 week treatment period, the following parameters were analyzed ; Visual analogue Scale(VAS) as first effective parameter, Lysholm index score, patient's global assessment, passive movement range of the knee joint. Results : Sulguanjul-bang No.1 treatment led to significant improvement in the pain and symptoms of osteoarthritis as determined by all efficacy measures. After 8 weeks of therapy, there was significant improvement in VAS and Lysholm index; squat, sit down and up, crepitaion, swelling. The range of motion was improved in 6 of 9 cases. The improvement in patient's global assessment was seen in 84%. Conclusion : Sulguanjul-bang No.1 was very beneficial effect in pain relief and improvement functions on osteoarthritis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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