There are various types of real world signals. For example, an electrocardiogram(ECG) represents myocardium activities (contraction and relaxation) according to the beating of the heart. ECG can be expressed as the fluctuation of ampere ratings over time. A signal is a composite of various types of signals. An orchestra (which boasts a beautiful melody) consists of a variety of instruments with a unique frequency; subsequently, each sound is combined to form a perfect harmony. Various research on how to to decompose mixed stationary signals have been conducted. In the case of non-stationary signals, there is a limitation to use methodologies for stationary signals. Huang et al. (1998) proposed empirical mode decomposition(EMD) to deal with non-stationarity. EMD provides a data-driven approach to decompose a signal into intrinsic mode functions according to local oscillation through the identification of local extrema. However, due to the repeating process in the construction of envelopes, EMD algorithm is not efficient and not robust to a noise, and its computational complexity tends to increase as the size of a signal grows. In this research, we propose a new method to extract a local oscillation embedded in a signal by utilizing the second derivative.
초음파 용접용 혼의 설계에 대한 기본적인 방법과 절차를 설명하였다. 그러나 아직까지 혼의 최적 형상을 구하는 방법은 시행착오(trial-and-error) 방법과 실험 및 설계자의 경험에 많이 의존해야 한다. 또한, 혼의 해석 결과로서 다양한 진동 모드를 얻을 수 있기 때문에 설계자는 이를 분석하고 원하는 진동 모드를 얻을 수 있도록 설계하여야 한다.
This study investigated motivation factors of mods and their influence on user response to analyze IS Continuance. The data of 610 players of who used mods was analyzed by a Post Acceptance Model of IS Continuance, followed by empirical results. As a result of SEM, the motive factor was divided into the 'Media characteristic', 'Content characteristic', and 'Situational characteristic'. The motive factors significantly affected user response of 'Perceived Usefulness', 'Satisfaction', and 'IS Continuance'; each motivation factors have different influence and 'Content characteristic' significantly affected the IS Continuance.
This study applied Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD), a new methodology to define the timing of spring onset over the Republic of Korea and to examine its spatio-temporal change. Also this study identified the relationship between spring onet timing and some atmospheric variations, and figured out synoptic factors which affect the timing of spring onset. The averaged spring onset timing for the period of 1974-2011 was 11th, March in Republic of Korea. In general, the spring onset timing was later with higher latitude and altitude regions, and it was later in inland regions than in costal ones. The correlation analysis has been carried out to find out the factors which affect spring onset timing, and global annual mean temperature, Arctic Oscillation(AO), Siberian High had a significant correlation with spring onset timing. The multiple regression analysis was conducted with three indices which were related to spring onset timing, and the model explained 64.7%. As a result of multiple regression analysis, the effect of annual mean temperature was the greatest and that of AO was the second. To find out synoptic factors affecting spring onset timing, the synoptic analysis has been carried out. As a result the intensity of meridional circulation represented as the major factor affect spring onset timing.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.4
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pp.579-586
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2018
Short-term prediction of travel speed has been widely studied using data-driven non-parametric techniques. There is, however, a lack of research on the prediction aimed at urban areas due to their complex dynamics stemming from traffic signals and intersections. The purpose of this study is to develop a hybrid approach combining ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and artificial neural network (ANN) for predicting urban travel speed. The EEMD decomposes the time-series data of travel speed into intrinsic mode functions (IMFs) and residue. The decomposed IMFs represent local characteristics of time-scale components and they are predicted using an ANN, respectively. The IMFs can be predicted more accurately than their original travel speed since they mitigate the complexity of the original data such as non-linearity, non-stationarity, and oscillation. The predicted IMFs are summed up to represent the predicted travel speed. To evaluate the proposed method, the travel speed data from the dedicated short range communication (DSRC) in Daegu City are used. Performance evaluations are conducted targeting on the links that are particularly hard to predict. The results show the developed model has the mean absolute error rate of 10.41% in the normal condition and 25.35% in the break down for the 15-min-ahead prediction, respectively, and it outperforms the simple ANN model. The developed model contributes to the provision of the reliable traffic information in urban transportation management systems.
In this paper we introduce the time series clustering methods in the time and frequency domains and discuss the merits or demerits of each method. We analyze 15 daily stock prices of KOSPI 200, and the nonparametric method using the wavelet shows the best clustering results. For the clustering of nonstationary time series using the spectral density, the EMD method remove the trend more effectively than the differencing.
Intraseasonal variability of the tropical convection over the Indian/western Pacific is studied using the Geostationary Meteorological Satellite high cloud amount. This study is directed to find the tropical-extratropical interaction in the frequency range of intraseasonal and interannual variabilities of the summer monsoon occured over the domain of 90E-171W and 495-50N. Especially, in order to investigate the intraseasonal interaction of last Asia summer monsoon associated with the tropical convections in the high cloud amounts, the spatial and time structure of the intraseasonal oscillation for the movement-and the evolution of the large-scale connections are studied. To describe the spatial and the time evolution, the extended empirical orthogonal function analysis is applied. The first mode may be considered to a normal structure, indicating that the strong convection band over 90E-120E is extended to sastward but this mode was detected as the intraseasonal variability during summer monsoon. It is found that the dominant intraseasonal mode of the tropical convection consists of the spatial changes over a broad period range centered around 40~50days.
Kim, Hanbeen;Kim, Taereem;Shin, Hongjoon;Heo, Jun-Haeng
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.4
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pp.253-261
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2017
A lot of nonstationary frequency analyses have been studied in recent years as the nonstationarity occurs in hydrologic time series data. In nonstationary frequency analysis, various forms of probability distributions have been proposed to consider the time-dependent statistical characteristics of nonstationary data, and various methods for parameter estimation also have been studied. In this study, we aim to introduce a parameter estimation method for nonstationary Gumbel distribution using ensemble empirical mode decomposition (EEMD); and to compare the results with the method of maximum likelihood. Annual maximum rainfall data with a trend observed by Korea Meteorological Administration (KMA) was applied. As a result, both EEMD and the method of maximum likelihood selected an appropriate nonstationary Gumbel distribution for linear trend data, while the EEMD selected more appropriate nonstationary Gumbel distribution than the method of maximum likelihood for quadratic trend data.
Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.230-237
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2005
WCDMA방식에서 채택한 AMR(Adaptive Multirate) 음성 코덱은 4.75kbps에서 12.2kbps까지 8개의 가변 출력률을 가진다. 기지국제어시스템(Radio Network Controller)은 무선망 상황에 따라 AMR 출력 모드를 가변적으로 조정해 줌으로써 높은 사용자 QoS와 효율적인 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 순방향 WCDMA 채널에서 세 가지의 AMR 출력 모드 할당 방식을 제안하고, 음성 사용자가 경험하는 QoS 만족도를 시스템 성능 척도로하여 제안된 방식들을비교 할 수 있는 분석적 방법을 제시한다. 실험 예제를 통해서 시스템 부하에 따른 시스템 성능 척도의 변화를 도시함으로써 최적의 AMR 모드 할당 방식을 결정하는 기준을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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