Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.24
no.3
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pp.217-227
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2012
On 31 March 2007, the abnormal wave occurred along western coast of Korean including Yeonggwang. In this paper, this event is studied using available field measurement data for the event analysis and numerical model for reproducing the unknown waves. We found several 1-min interval tidal elevation and mean sea level pressure (MSLP) data along the western coast of Korea and analyzed it using wavelet technique. We computed the arrival time and the propagation direction of abnormal wave using wavelet results and performed the numerical simulation using 2 dimensional shallow water wave model. The sea level under the forcing of air pressure jump was obviously amplified by the Proudman resonant effect. The computed sea levels compared with observations are underestimated, but the order of arrival time at the tidal station showed good agreement.
Due to the various constraints such as feasible size of data payload and low transmission power, no technical specifications on the voice communication are included in the Zigbee standard. In this paper, a voice coding technique for application to the IEEE 802.15.4 standard, which is the basis of Zigbee communication, is presented. Here, both high compression and good waveform recovery are essential. To meet those requirements, a multi-stage discrete wavelet transform (DWT) block and a binary coding block consisting of two different pulse-code modulations are exploited. Theoretical analysis and simulation results in an indoor wireless channel show that the voice coder with 2-stage DWT is most appropriate from the viewpoint of compression and waveform recovery. When the line-of-sight component is dominant, the voice coding scheme has good recovery capability even in the moderate signal-to-noise power ratios. Hence, it is considered that the presented scheme will be a technical reference for the future recommendation of voice communication exploiting Zigbee.
The objective of this paper is to determine the conditions of road surface by utilizing the images collected from closed-circuit television (CCTV) cameras installed on roadside. First, a technique was examined to detect wet surfaces at nighttime. From the literature reviews, it was revealed that image processing using polarization is one of the preferred options. However, it is hard to use the polarization characteristics of road surface images at nighttime because of irregular or no light situations. In this study, we proposes a new discriminant for detecting wet and dry road surfaces using CCTV image data at night. To detect the road surface conditions with night vision, we applied the wavelet packet transform for analyzing road surface textures. Additionally, to apply the luminance feature of night CCTV images, we set the intensity histogram based on HSI(Hue Saturation Intensity) color model. With a set of 200 images taken from the field, we constructed a detection criteria hyperplane with SVM (Support Vector Machine). We conducted field tests to verify the detection ability of the wet road surfaces and obtained reliable results. The outcome of this study is also expected to be used for monitoring road surfaces to improve safety.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.433-433
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2011
수자원 계획 및 관리를 위한 지표 자료로서 일유량은 매우 유용하기 때문에 정확한 일유량 산정의 문제는 매우 중요하다. 그러나 우리나라의 경우 조석이나 배수 갑문 혹은 보 등에 의한 배수 영향으로 인해 수위-유량관계곡선식만으로 정상적인 유량산정이 어려운 지점이 다수 존재한다. 특히, 한강대교 지점과 같이 조석영향 구간에서 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량은 자료에 대한 곡선식의 적합도 문제로 그 정확도가 매우 낮았다. 최근 자동유량측정에 의해 시간단위 이하의 실시간 유량이 생산되고 있고 이를 이용하여 일유량을 환산하고 있어 과거에 비해 보다 정확한 일유량 산정이 가능해 졌다. 그러나 신뢰도 있는 일유량을 안정적으로 제공하기 위해서는 보다 다양한 조건을 고려한 비교 검증 연구가 요구되는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 한강대교 지점과 같이 조석영향을 받는 지점의 일유량 산정방법 및 산정개념에 따른 유황의 차이와 적정성을 평가하여 보았다. 각 산정방법 및 산정개념 별로 산정된 일유량을 통해 유황을 산정하여 한강대교 지점의 일유량 산정방법에 대한 적정성을 평가하고 적절한 유황산정을 위한 목적별 대안을 제시하였다. 산정방법 별로는 기존의 수위-유량관계 곡선식으로 변환된 자료, 자동유량측정자료, 그리고 자동유량측정자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분자료를 이용하여 일유량을 산정하였고, 이를 이용하여 산정된 유황에 대한 비교 분석을 실시하였다. 수위-유량관계곡선식에 의한 일유량은 수문조사연보의 자료를 이용하였고 자동유량자료를 이용한 일유량은 시자료를 평균하여 일유량으로 환산하는 방법을 사용하였다. 자동유량 자료에서 조석성분을 제거한 순수 유출성분의 추출은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하였다. 각 방법별로 산정된 일유량을 비교한 결과 수위-유량관계곡선식에 의해 산정된 일유량이 자동 유량자료로 산정된 일유량에 비해 전반적으로 크게 나타났고, 2009년 한해 동안의 유출용적을 비교해 본 결과 18%정도 더 크게 산정되었다. 산정개념에 따른 비교에서는 조석성분 유량의 유효성 여부에 따른 유황을 비교하였으며, 조석성분 유량도 실효적 유량으로 간주한 경우 이론적 확률 분포형에 적합시켜 산정한 평균 갈수량은 15.7 ��/s(동절기 이상 거동기간인 2009년 11월 17일-12월 12일 기간을 제외하고 산정된 결과이나 불확실성은 잔존)에서 $53.2m^3/s$로 증가하였다. 따라서 유지유량의 목적상 경관용수나 생태용수가 중요한 지점으로 조석성분 유량이 이에 유효하다면, 유황산정을 위한 한강대교 지점의 일유량 산정방법은 다양한 목적에 비추어 추가적인 분석 검토가 필요할 것으로 판단된다.
An inversion method is presented for the determination of the compressional wave speed, compressional wave attenuation, thickness of the sediment layer and density as a function of depth for a horizontally stratified ocean bottom. An experiment for estimating those properties was conducted in the shallow water of South Sea in Korea. In the experiment, a light bulb implosion and the propagating sound were measured using a VLA (vertical line array). As a method for estimating the geoacoustic properties, a coherent broadband matched field processing combined with Genetic Algorithm was employed. When a time-dependent signal is very short, the Fourier transform results are not accurate, since the frequency components are not locatable in time and the windowed Fourier transform is limited by the length of the window. However, it is possible to do this using the wavelet transform a transform that yields a time-frequency representation of a signal. In this study, this transform is used to identify and extract the acoustic components from multipath time series. The inversion is formulated as an optimization problem which maximizes the cost function defined as a normalized correlation between the measured and modeled signals in the wavelet transform coefficient vector. The experiments and procedures for deploying the light bulbs and the coherent broadband inversion method are described, and the estimated geoacoustic profile in the vicinity of the VLA site is presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.9
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pp.1731-1733
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2015
Since electroencephalogram(EEG) has non-linear and non-stationary properties, it is effective to analyze the characteristic of EEG with time-frequency method rather than spectrum method. In this letter, we propose the modified drowsiness detection system using discrete wavelet transform combined with errors-in-variables and multilayer perceptron methods. For the comparison of the proposed scheme with the previous one, the state 'others' is added to the previous states of drivers: 'alertness,' 'transition,' and 'drowsiness.' From the computer simulation using machine learning, we confirm that the proposed scheme outperforms the previous one for some conditions.
In this work, soft sensor based on image anlaysis is proposed for quantitatively estimating the visual appearance of manufactured products and is applied to quality monitoring. The methodology consists of three steps; (1) textural feature extraction from product images using wavelet transform, (2) numerical estimation of the product appearance through projection of the textural features on subspace, and (3) use of latent variables of textural features (i.e., numerical estimates of product appearance). The focus of this approach is on the consistent and quantitative estimation of continuous variations in visual appearance rather than on classification into discrete classes. This approach is illustrated through the application to the estimation and monitoring of the appearance of engineered stone countertops.
This paper presents a fast hardware architecture to implement a 2-D DWT(Discrete Wavelet Transform) computed by lifting scheme framework. The conventional 2-D DWT hardware architecture has problem in internal memory, hardware resource, and latency. The proposed architecture was based on the 4-way partitioned data set. This architecture is configured with a pipelining parallel architecture for 4-way partitioning method. Due to the use of this architecture, total latency was improved by 50%, and memory size was reduced by using lifting scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.7
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pp.1437-1446
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2012
In this paper we propose a new stereo matching algorithm which is suitable for application to obtain depth information with high-speed in stereoscopic camera environment. For satisfying these condition we propose a new adaptive stereo matching technique using frequency information in discrete wavelet (DWT) domain and variable matching window. The size of the matching window is selected by analysis of the local property of the image in spatial domain and the feature and scaling factor of the matching window is selected by the frequency property in the frequency domain. For using frequency information we use local DWT and global DWT. We identified that the proposed technique has better peak noise to signal ratio (PSNR) than the fixed matching techniques with similar complexity.
무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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