Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.235-240
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2006
Ionospheric scintillation induces a rapid change in the amplitude and phase of radio wave signals. This is due to irregularities of electron density in the F-region of the ionosphere. It reduces the accuracy of both pseudorange and carrier phase measurements in GPS/satellite based Augmentation system (SBAS) receivers, and can cause loss of lock on the satellite signal. Scintillation is not as strong at mid-latitude regions such that positioning is not affected as much. Severe effects of scintillation occur mainly in a band approximately 20 degrees on either side of the magnetic equator and sometimes in the polar and auroral regions. Most scintillation occurs for a few hours after sunset during the peak years of the solar cycle. This paper focuses on estimation of the effects of ionospheric scintillation on GPS and SBAS signals using a software receiver. Software receivers have the advantage of flexibility over conventional receivers in examining performance. PC based receivers are especially effective in studying errors such as multipath and ionospheric scintillation. This is because it is possible to analyze IF signal data stored in host PC by the various processing algorithms. A L1 C/A software GPS receiver was developed consisting of a RF front-end module and a signal processing program on the PC. The RF front-end module consists of a down converter and a general purpose device for acquiring data. The signal processing program written in MATLAB implements signal acquisition, tracking, and pseudorange measurements. The receiver achieves standalone positioning with accuracy between 5 and 10 meters in 2drms. Typical phase locked loop (PLL) designs of GPS/SBAS receivers enable them to handle moderate amounts of scintillation. So the effects of ionospheric scintillation was estimated on the performance of GPS L1 C/A and SBAS receivers in terms of degradation of PLL accuracy considering the effect of various noise sources such as thermal noise jitter, ionospheric phase jitter and dynamic stress error.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.9
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pp.1478-1486
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2008
The human body composed of concave and convex curvatures, and the current 3D scanning technology which involves inherent measurement errors make it difficult to extract distinct curvature plot directly. In this study, a method of extracting the clear curvature plot and its application to the cycling pants design were proposed. We have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture. For the ergonomic design line on the 3D human body, the 3D information on the lower part of four male bodies with flexed posture was analyzed. The 3D scan data of four subjects were obtained using Cyberware. As results, the iteration of the tessellated shell was executed 100 times to obtain optimized curvature plots of the muscles on the body surface, and the boundaries of the curvature plots were applied to the design lines. Maximum(Max-pattern) and mean curvature plots(Mean-pattern) were adopted in the design line of the cycling pants, and performance of those lines was compared with that of conventional princess line(Con-pattern). The average error of total area and length in the 2D pattern developed from the 3D flexed body surface in this study were very minimal($4.58cm^2$(0.19%) and 0.15mm(0.46%)), which was within the range of tolerable limits in clothing production. The pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the cycling skin, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.8
no.2
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pp.135-142
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2010
To obtain the input data for the design and long-term performance assessment of a high-level waste repository, the thermal conductivities of several granite rocks which were taken from the rock cores from the declined borehole were measured. The thermal conductivities of granite were measured under the different conditions of water content to investigate the effects of the water content on the thermal conductivity. A simple empirical correlation was proposed to predict the thermal conductivity of granite as a function of effective porosity and water content which can be measured with relative ease while neglecting the possible effects of mineralogy, structure and anisotropy. The correlation could predict the thermal conductivity of granite with the effective porosity below 2.7% from the KURT site with an estimated error below 10%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.33-41
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2014
In this paper, we implemented a system to measure respiration rate with nonrestraint sensors comfortable for people to do their everyday life. The proposed system consists of a pad covered with a Piezoelectric sensor, a respiration measuring device able to send the signal data after amplifying and filtering the source signals to the viewer, a viewer providing sensor data visualization and implementing the respiration measuring algorithm. The algorithm is based on a breathing cycle with the local peak points extracted from threshold on sensor data. Respiration measurements on 3 subjects were performed by changing moving averages and thresholds. The proposed system showed less than 5% error rate when proper moving averages are N=50~60 and a range of thresholds is 800~1300. The system will contribute to preventing suffocation during sleep for infants and the elderly living alone.
Objective To replace camera-based three-dimensional motion analyzers which are widely used to analyze body movements and gait but are also costly and require a large dedicated space, this study evaluates the validity and reliability of inertial measurement unit (IMU)-based systems by analyzing their spatio-temporal and kinematic measurement parameters. Methods The investigation was conducted in three separate hospitals with three healthy participants. IMUs were attached to the abdomen as well as the thigh, shank, and foot of both legs of each participant. Each participant then completed a 10-m gait course 10 times. During each gait cycle, the hips, knees, and ankle joints were observed from the sagittal, frontal, and transverse planes. The experiments were conducted with both a camera-based system and an IMU-based system. The measured gait analysis data were evaluated for validity and reliability using root mean square error (RMSE) and intraclass correlation coefficient (ICC) analyses. Results The differences between the RMSE values of the two systems determined through kinematic parameters ranged from a minimum of 1.83 to a maximum of 3.98 with a tolerance close to 1%. The results of this study also confirmed the reliability of the IMU-based system, and all of the variables showed a statistically high ICC. Conclusion These results confirmed that IMU-based systems can reliably replace camera-based systems for clinical body motion and gait analyses.
Bias correction (BC) and quality control (QC) are essential steps for the proper use of satellite observations in data assimilation (DA) system. BC should be calculated over quality controlled observation. And also QC should be performed for bias corrected observation. In the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS) Package for Observation Processing (KPOP), we adopted an adaptive BC method that calculates the BC coefficients with background at the analysis time rather than using static BC coefficients. In this study, we have developed an iterative QC-BC method for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) to reduce the negative feedback from the interaction between BC and QC. The new iterative QC-BC is evaluated in the KIAPS 3-dimensional variational (3DVAR) DA cycle for January 2016. The iterative QC-BC method for AMSU-A shows globally significant benefits for error reduction of the temperature. The positive impacts for the temperature were predominant at latitudes of $30^{\circ}{\sim}90^{\circ}$ of both hemispheres. Moreover, the background warm bias across the troposphere is decreased. Even though AMSU-A is mainly designed for atmospheric temperature sounding, the improvement of AMSU-A pre-processing module has a positive impact on the wind component over latitudes of $30^{\circ}S$ near upper-troposphere, respectively. Consequently, the 3-day-forecast-accuracy is improved about 1% for temperature and zonal wind in the troposphere.
The mission tasks of polar exploration utilizing unmanned systems such as glacier monitoring, ecosystem research, and inland exploration have been expanded. To facilitate unmanned exploration mission tasks, precise and robust navigation systems are required. However, limitations on the utilization of satellite navigation system are present due to satellite orbital characteristics at the polar region located in a high latitude. The orbital inclination of global positioning system (GPS), which was developed to be utilized in mid-latitude sites, was designed at $55^{\circ}$. This means that as the user is located in higher latitudes, the satellite visibility and vertical precision become worse. In addition, the use of satellite-based wide-area augmentation system (SBAS) is also limited in higher latitude regions than the maximum latitude of signal reception by stationary satellites, which is $70^{\circ}$. This study proposes a local-area augmentation system that additionally utilizes Global Navigation Satellite System (GLONASS) considering satellite navigation system environment in Polar Regions. The orbital inclination of GLONASS is $64.8^{\circ}$, which is suitable in order to ensure satellite visibility in high-latitude regions. In contrast, GLONASS has different system operation elements such as configuration elements of navigation message and update cycle and has a statistically different signal error level around 4 m, which is larger than that of GPS. Thus, such system characteristics must be taken into consideration to ensure data integrity and monitor GLONASS signal fault. This study took GLONASS system characteristics and performance into consideration to improve previously developed fault detection algorithm in the local-area augmentation system based on GPS. In addition, real GNSS observation data were acquired from the receivers installed at the Antarctic King Sejong Station to analyze positioning accuracy and calculate test statistics of the fault monitors. Finally, this study analyzed the satellite visibility of GPS/GLONASS-based local-area augmentation system in Polar Regions and conducted performance evaluations through simulations.
Ebid, Abdel Hameed IM;Motaleb, Sara M Abdel;Mostafa, Mahmoud I;Soliman, Mahmoud MA
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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v.48
no.2
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pp.163-173
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2021
Objective: This study aimed to characterize a validated model for predicting oocyte retrieval in controlled ovarian stimulation (COS) and to construct model-based nomograms for assistance in clinical decision-making regarding the gonadotropin protocol and dose. Methods: This observational, retrospective, cohort study included 636 women with primary unexplained infertility and a normal menstrual cycle who were attempting assisted reproductive therapy for the first time. The enrolled women were split into an index group (n=497) for model building and a validation group (n=139). The primary outcome was absolute oocyte count. The dose-response relationship was tested using modified Poisson, negative binomial, hybrid Poisson-Emax, and linear models. The validation group was similarly analyzed, and its results were compared to that of the index group. Results: The Poisson model with the log-link function demonstrated superior predictive performance and precision (Akaike information criterion, 2,704; λ=8.27; relative standard error (λ)=2.02%). The covariate analysis included women's age (p<0.001), antral follicle count (p<0.001), basal follicle-stimulating hormone level (p<0.001), gonadotropin dose (p=0.042), and protocol type (p=0.002 and p<0.001 for short and antagonist protocols, respectively). The estimates from 500 bootstrap samples were close to those of the original model. The validation group showed model assessment metrics comparable to the index model. Based on the fitted model, a static nomogram was built to improve visualization. In addition, a dynamic electronic tool was created for convenience of use. Conclusion: Based on our validated model, nomograms were constructed to help clinicians individualize the stimulation protocol and gonadotropin doses in COS cycles.
In order to optimize the pulse electroforming copper process, a double hidden layer BP (Back Propagation) neural network is constructed. Through sample training, the mapping relationship between electroforming copper process conditions and target properties is accurately established, and the prediction of microhardness and tensile strength of the electroforming layer in the pulse electroforming copper process is realized. The predicted results are verified by electrodeposition copper test in copper pyrophosphate solution system with pulse power supply. The results show that the microhardness and tensile strength of copper layer predicted by "3-4-3-2" structure double hidden layer neural network are very close to the experimental values, and the relative error is less than 2.32%. In the parameter range, the microhardness of copper layer is between 100.3~205.6MPa and the tensile strength is between 112~485MPa.When the microhardness and tensile strength are optimal,the corresponding process conditions are as follows: current density is 2A-dm-2, pulse frequency is 2KHz and pulse duty cycle is 10%.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.41-50
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2024
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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