The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.10A
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pp.1521-1528
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2000
In this paper we analyze the performance of a DS/CDMA system in LEO mobile satellite channels. The channel uses the Extended Suzuki model which is the product of a Rician distribution having a LOS component and a lognormal distribution due to shadowing. We assume that the signal transmitted from the satellite to the mobile undergoes the same fading for the whole coverage of signal's beam. The average bit error probabilities of double coverage system is calculated in this paper. The interference resulting from the reference satellite is calculated for mobile located in the middle of the double coverage region whereas the additive interference from next-satellite is included for mobile located in the edge of the double coverage region. The performance of the mobile's receiving signal is dependent on shadowing and the interference of the next-satellite. We can obtain an obtain an improved average bit error probability by using dual diversity over the conventional correlated receiver for similar shadowing conditions in the coverage area of the satellite channel.
In this paper, we propose a robust trellis coded OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) system for wireless communications over frequency selective fading channels. Computer simulations show that the proposed system achieves the better frame error rate(FER) performance as compared with the conventional Space time coded OFDM system in the correlated channel with multiple transmitter antennas.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2000.10a
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pp.412-418
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2000
The purpose of this study is estimation of daily runoff in the watershed with insufficient hydrological data using tank model. In order to estimate, twentysix watersheds were selected to calibrate tank model parameters that were defined by a trial and error method. Results were correlated with characteristics of watershed. Relationships between the parameters and the watershed characteristics were derived by a multiple regression analysis. The simulation results were in agreement with the observed data.
The development of microarray technology has supplied a large volume of data to many fields. In particular, it has been applied to prediction and diagnosis of cancer, so that it expectedly helps us to exactly predict and diagnose cancer. It is essential to efficiently analyze DNA microarray data because the amount of DNA microarray data is usually very large. Since accurate classification of cancer is very important issue for treatment of cancer, it is desirable to make a decision by combining the results of various expert classifiers rather than by depending on the result of only one classifier. Generally combining classifiers gives high performance and high confidence. In spite of many advantages of ensemble classifiers, ensemble with mutually error-correlated classifiers has a limit in the performance. In this paper, we propose the ensemble of neural network classifiers learned from negatively correlated features using three benchmark datasets to precisely classify cancer, and systematically evaluate the performances of the proposed method. Experimental results show that the ensemble classifier with negatively correlated features produces the best recognition rate on the three benchmark datasets.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.9
no.1
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pp.101-112
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2002
Purpose: This study evaluated the accuracy of electronic devices compared with mercury sphygmomanometer. Of 132 outpatients with electronic devices. 77 who possessed oscillometric cuff devices participated in this study. Method: When the blood pressure was measured, all electronic devices were connected by means of a Y-connector to a mercury sphygmomanometer. Using the simultaneous same arm approach, each comparison was carried out three times at 2-minute intervals. Results: Compared with the mercury sphygmomanometer, the electronic devices underestimated systolic and diastolic blood pressure, respectively by $4.0{\pm}5.8mmHg$ and $2.5{\pm}67mmHg$, which satisfies the standard error range of the American Association for the Advancement of Medical Instrumentation. According to the British Hypertension Society criteria, these differences achieved C grade for both systolic and diastolic pressure. For the graphical analysis, the differences had a tendency to fulfill the permitted error limits in both diastolic and systolic blood pressure. Moreover, the purchase duration was not correlated with the accuracy of electronic devices. Conclusion: These results indicate that difference in blood pressure between electronic devices and mercury sphygmomanometer is within the standard error. Therefore, electronic blood pressure measuring devices may be useful for therapeutic self-management of hypertension.
We compare four methods to estimate a regression coefficient under linear regression models with serially correlated errors. We assume that regression errors are generated with nonlinear autoregressive models. The four methods are: ordinary least square estimator, general least square estimator, parametric regression error correction method, and nonparametric regression error correction method. We also discuss some properties of nonlinear autoregressive models by presenting numerical studies with typical examples. Our numerical study suggests that no method dominates; however, the nonparametric regression error correction method works quite well.
Halo coronal mass ejections (HCMEs) are major cause of the geomagnetic storms. To minimize the projection effect by coronagraph observations, we consider two CME cone models: an ice-cream cone model and an asymmetric cone model. These models allow us to determine three dimensional parameters of HCMEs such as radial speed, angular width, and the angle between sky plane and cone axis. In this study, we compare these parameters obtained from both models using 50 well-observed HCMEs from 2001 to 2002. Then we obtain the root mean square error (RMS error) between measured projection speeds and estimated ones for the models. As a result, we find that the radial speeds obtained from the models are well correlated with each other (R=0.89), and the correlation coefficient of angular width is 0.68. The correlation coefficient of the angle between sky plane and cone axis is 0.42, which is much smaller than what is expected. The reason may be due to the fact that the source locations of the asymmetric cone model are assumed to be near the center. The average RMS error of the asymmetric cone model (86.2km/s) is slightly smaller than that of the ice-cream cone model (88.6km/s).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.11C
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pp.1070-1076
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2003
This paper presents and analyses the exact and general closed-form expression for the average bit error probability of M-ary square quadrature amplitude modulation (QAM) for maximal ratio combining (MRC) diversity reception in frequency-nonselective Nakagami-m fading. An L-branch Maximal ratio combining diversity technique with independent or correlated fading cases is considered. Numerical results demonstrate the error performance improvement by employing with the use of MRC diversity reception. The new expressions presented here can offer a convenient way to evaluate the performance of an arbitrary square M-W square QAM with an MRC diversity combiner for various cases of practical interest.
Kim, Dong-Hyung;Jeong, Se-Yoon;Choi, Jin-Soo;Jeon, Gwang-Gil;Kim, Seung-Jong;Jeong, Je-Chang
ETRI Journal
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v.30
no.4
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pp.506-515
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2008
The H.264/AVC standard has adopted new coding tools such as intra-prediction, variable block size, motion estimation with quarter-pixel-accuracy, loop filter, and so on. The adoption of these tools enables an H.264/AVC-coded bitstream to have more information than was possible with previous standards. In this paper, we propose an effective spatial error concealment method with low complexity in H.264/AVC intra-frame. From information included in an H.264/AVC-coded bitstream, we use prediction modes of intra-blocks to recover a damaged block. This is because the prediction direction in each prediction mode is highly correlated to the edge direction. We first estimate the edge direction of a damaged block using the prediction modes of the intra-blocks adjacent to a damaged block and classify the area inside the damaged block into edge and flat areas. Our method then recovers pixel values in the edge area using edge-directed interpolation, and recovers pixel values in the flat area using weighted interpolation. Simulation results show that the proposed method yields better video quality than conventional approaches.
In order to investigate the characteristics of Changma over the Korean peninsula, KEOP-2007 IOP (Intensive Observing Period) was conducted from 15 June 2007 to 15 July 2007. KEOP-2007 IOP is high spatial and temporal radiosonde observations (RAOB) which consisted of three special stations (Munsan, Haenam, and Ieodo) from National Institute of Meteorological Research, five operational stations (Sokcho, Baengnyeongdo, Pohang, Heuksando, and Gosan) from Korea Meteorological Administration (KMA), and two operational stations (Osan and Gwangju) from Korean Air Force (KAF) using four different types of radiosonde sensors. The error statistics of the sensor of radiosonde were investigated using quality control check. The minimum and maximum error frequency appears at the sensor of RS92-SGP and RS1524L respectively. The error frequency of DFM-06 tends to increase below 200 hPa but RS80-15L and RS1524L show vice versa. Especially, the error frequency of RS1524L tends to increase rapidly over 200 hPa. Systematic biases of radiosonde show warm biases in case of temperature and dry biases in case of relative humidity compared with ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) analysis data and precipitable water vapor from GPS. The maximum and minimum values of systematic bias appear at the sensor of DFM-06 and RS92-SGP in case of temperature and RS80-15L and DFM-06 in case of relative humidity. The systematic warm and dry biases at all sensors tend to increase during daytime than nighttime because air temperature around sensor increases from the solar heating during daytime. Systematic biases of radiosonde are affected by the sensor type and the height of the sun but random errors are more correlated with the moisture conditions at each observation station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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