Kim, Tae-Heon;Roh, Chang-Gyun;Kim, Won-Gil;Son, Bong-Soo
International Journal of Highway Engineering
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v.14
no.2
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pp.109-116
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2012
This study is aiming to separate highway entrance ramps from impact zones which are considered the characteristics and real traffic situations in each lane and section. The results of this study can be applied to Lane Control System and control the traffic flow for highway more efficiently. Based on earlier studies which analyzed impact zones in entrance-ramp junction using the standard deviation of speed, this study divides more segmentalized impact zones according to the degree of turbulences. As a result of this study, about 800m of intervals, from 500m of upper flow (1,2,3 lane) to 300m of lower flow(2, 3 lane), shows similar traffic characteristics influenced by entrance ramp directly.
A new signal processing algorithm for white light interferometry has been proposed and investigated theoretically. The goal of the algorithm is to determine the absolute optical path length of an interferometer with very high precision (<< one optical wavelength). The algorithm features cross-correlation of interferometer fringe scans and hypothesis testing. The hypothesis test looks for a zero order fringe peak candidate about which the cross-correlation is symmetric minimizing the uncertainty of misidentification. The shot noise limited performance of the proposed signal processing algorithm has been analyzed using computer simulations. Simulation results were extrapolated to predict the misidentification rate at Signal to-Shot noise ratio (SNR) higher than 31 dB. Root-mean-square phase error between the computer-generated zero order fringe peak and the estimated zero order fringe peak has been calculated for the changes of three different parameters (SNR, fringe scan sampling rate, coherence length of light source). Results of computer simulations showed the ability of the proposed signal processing algorithm to identify the zero order fringe peak correctly. The proposed signal processing algorithm uses a software approach, which is potentially inexpensive, simple and fast.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.11
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pp.1009-1017
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2010
As rotating machines play an important role in industrial applications such as aeronautical, naval and automotive industries, many researchers have developed various condition monitoring system and fault diagnosis system by applying various techniques such as signal processing and pattern recognition. Recently, fault diagnosis systems using artificial neural network have been proposed. For effective fault diagnosis, this paper used MLP(multi-layer perceptron) network which is widely used in pattern classification. Since using obtained signals without preprocessing as inputs of neural network can decrease performance of fault classification, it is very important to extract significant features of captured signals and to apply suitable features into diagnosis system according to the kinds of obtained signals. Therefore, this paper proposes the decision method of the proper feature vectors about each fault signal for neural-network-based fault diagnosis system. We applied LPC coefficients, maximum magnitudes of each spectral section in FFT and RMS(root mean square) and variance of wavelet coefficients as feature vectors and selected appropriate feature vectors as comparing error ratios of fault diagnosis for sound, vibration and current fault signals. From experiment results, LPC coefficients and maximum magnitudes of each spectral section showed 100 % diagnosis ratios for each fault and the method using wavelet coefficients had noise-robust characteristic.
Han River is a complex water system consisting of many lakes. The water quality of Lake Paldang is significantly affected by incoming flows, which are the South and North branches of the Han River, and the Kyungan Stream. In order to manage the water quality of the Lake Paldang, we should consider the entire water body where the incoming flows are included. The objectives of this study are to develop an integrated river and lake modeling system for Han River system using a multidimensional dynamic model and evaluate the model's performance against field measurement data. The integrated model was calibrated and verified using field measurement data obtained in 2007 and 2008. The model showed satisfactory performance in predicting temporal variations of water level, flow rate and temperature. The Root Mean Square Error (RMSE) for water temperature simulation were $0.88{\sim}2.13^{\circ}C$ (calibration period) and $1.05{\sim}2.00^{\circ}C$ (verification period) respectively. And Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) for water temperature simulation were 1089~0.98 (calibration period) and 0.90~0.98 (verification period). Utilizing the validated model, we analyzed the spatial and temporal distributions of temperature within Han River system. The variations of temperature along the river reaches and vertical thermal profiles for each lakes were effectively simulated with developed model. The suggested modeling system can be effectively used for integrated water quality management of water system consisting of many rivers and lakes.
Background: This study was aim to identify the specific words and to develop the scale for the public health center (PHC) image. Methods: We collected 824 words from the previous studies and by open questions and reduced them by 77 words, then which were rated properly by 355 citizens of Seoul. We examined explanatory factor analysis for 69 words, and examined content validity test and confirmatory factor analysis (CFA) for the image structures (4 factors and 16 words). And then we developed the image questionnaire using them through council. We conducted a survey and retested the PHC image scales as the measuring tool targeting 2,000 persons, and compared the inexperience and experience persons for PHC usage. Results: The image structures were consisted of 4 factors and 16 words such as 'trustworthiness' (warm, exemplary, faithful, service-mindedness, beneficial to health), 'fairness' (honesty, clear, consistent, ruled), 'development possibility' (changing, goal-directed, developmental, propulsive), and 'flexibility' (not authoritative, not perfunctory, not rigid) in total. Cronbach's ${\alpha}$ values of all factors were above 0.7. As a result of CFA, model fit indexes yielded satisfactory results (root mean square error of approximation [RMSEA] 0.049, goodness of fit index [GFI] 0.937, and adjusted goodness of fit index [AGFI] 0.912). According to the result of retest for measuring tool by using other samples, Cronbach's ${\alpha}$ values were above 0.8, and model fit indexes yielded satisfactory results (RMSEA 0.059, GFI 0.952, AGFI 0.933). RMSEAs of the inexperiences and the experiences were each 0.59, 0.68. Conclusion: A reliable, valid, and generalizable scale was created for PHC image.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.1
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pp.33-44
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2003
This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order for LH-moments of the annual maximum series at fifteen watersheds. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized Extreme Value (GEV) in the first report of this project. Parameters of GEV distribution and flood flows of return period n years were derived by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments. Frequency analysis of flood flow data generated by Monte Carlo simulation was performed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments using GEV distribution. Relative Root Mean Square Error. (RRMSE), Relative Bias (RBIAS) and Relative Efficiency (RE.) using methods of L, Ll , L2, L3 and L4-moments for GEV distribution were computed and compared with those resulting from Monte Carlo simulation. At almost all of the watersheds, the more the order of LH-moments and the return periods increased, the more RE became, while the less RRMSE and RBIAS became. The Absolute Relative Reduction (ARR) for the design flood was computed. The more the order of LH-moments increased, the less ARR of all applied watershed became It was confirmed that confidence efficiency of estimated design flood was increased as the order of LH-moments increased. Consequently, design floods for the appled watersheds were derived by the methods of L3 and L4-moments among LH-moments in view of high confidence efficiency.
Objectives: The Short Form 36 (SF-36) questionnaire is increasingly being used to measure health-related quality of life (HRQoL) in Indonesia. However, evidence that it is valid for use in Indonesian adults is lacking. This study assessed the validity and reliability of the SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults. Methods: Adults aged 46-81 years (n=206) in Yogyakarta, Indonesia completed the SF-36, another measure of HRQoL (the EuroQoL visual analogue scale [EQ-VAS]), and measures assessing their demographic characteristics. Fifty-four percent (n=121) completed the SF-36 measure again 1 week later. Confirmatory factor analysis was conducted to confirm the factor structure of the SF-36. Internal consistency reliability was estimated using Cronbach's alpha, and test-retest reliability was assessed using intraclass correlations. Convergent and discriminant validity were assessed by computing correlations among SF-36 subscales, between subscales and the 2 component scores, and between component scores and EQ-VAS scores. Results: Most scaling assumptions were met. The hypothetical factor structure fit the data poorly (root mean square error of approximation [RMSEA]=0.108) and modification was required for a good fit (RMSEA=0.060). Scores on all subscales demonstrated acceptable internal consistency (α>0.70) and test-retest reliability (r>0.70). Divergent validity was supported by weak to moderate interscale correlations (r=0.19 to 0.64). As expected, the 2 summary scores were moderately to strongly correlated with the EQ-VAS (r>0.60). Conclusions: The findings adequately support the use of SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults, although the optimal algorithm for computing component scores in Indonesia warrants further investigation.
Rhee, Sooahm;Kim, Taejung;Kim, Jaein;Kim, Min Chul;Chang, Hwi Jeong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.31
no.2
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pp.183-191
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2015
If the damage analysis on river-side facilities such as dam, river bank structures and bridges caused by disasters such as typhoon, flood, etc. becomes available, it can be a great help for disaster recovery and decision-making. In this research, We tried to extract a Digital Surface Model (DSM) and analyze the accuracy from Unmanned Air Vehicle (UAV) images on river-side facilities. We tried to apply stereo image-based matching technique, then extracted match results were united with one mosaic DSM. The accuracy was verified compared with a DSM derived from LIDAR data. Overall accuracy was around 3m of absolute and root mean square error. As an analysis result, we confirmed that exterior orientation parameters exerted an influence to DSM accuracy. For more accurate DSM generation, accurate EO parameters are necessary and effective interpolation and post process technique needs to be developed. And the damage analysis simulation with DSM has to be performed in the future.
The application of micro-simulation model has been extended farther with improvement of computer performance and development of complicated model. To make a micro-simulation model accurately replicate field traffic conditions, model calibration is very crucial. Studies on calibration of micro-simulation model have not been enough while lots of studies on calibration of macro-simulation model have been continued in our country. This paper presents an auto-calibration of parameter values in micro-simulation model(VISSIM) using genetic algorithm. RMSE(Root Mean Square Error) of collected volume on the urban expressway versus simulated volume is set as MOP(measure of performance) and objective function of optimization is set as to minimize the RMSE. Applying to urban expressway(Nae-bu circular) as a case study, it shows that RMSE of optimized parameter values decrease 60.4%($19.3{\longrightarrow}7.6$) compared to default parameter values and the proposed auto-calibration system is very effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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