Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.67-76
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2011
Recently, researches for semantic annotation methods which represent and search objects included in video data, have been briskly activated since video starts to be popularized as types for interactive contents. Different location data occurs at each frame because coordinates of moving objects are changed with the course of time. Saving the location data for objects of every frame is too ineffective. Thus, it is needed to compress and represent effectively. This paper suggests two methods; the first, ontology modeling for moving objects to make users intuitively understandable for the information, the second, to reduce the amount of data for annotating moving objects by using cubic spline interpolation. To verify efficiency of the suggested method, we implemented the interactive video system and then compared with each video dataset based on sampling intervals. The result follows : when we got samples of coordinate less than every 15 frame, it showed that could save up to 80% amount of data storage; moreover, maximum of error deviation was under 31 pixels and the average was less than 4 pixels.
Three-dimensional (3-D) optimally-interpolated sea surface temperature (SST) field was produced by using AQUA/AMSR-E satellite data, and its limitations were described by comparing the temporal average of sea surface temperatures. The 3-D OI (Optimum Interpolation) SST showed a small error of less than $0.05^{\circ}C$ in the central North Pacific, but yielded large errors of greater than $0.4^{\circ}C$ at the coastal area where the satellite microwave data were not available. OI SST composite around pixels with no observation due to heavy rainfall or cloudy pixels had estimation errors of $0.1-0.15^{\circ}C$. Comparison with temporal means showed a tendency that overall OI SSTs were underestimated around heavy cloudy pixels and smoothed out by reducing the magnitude of SST fronts. In the low-latitude areas near the equator, OI SST field produced discontinuity, originated from the window size for the OI procedure. This was mainly caused by differences in the spatial scale of oceanic features. Infernal Rossby deformation radius, as a measure of spatial stale, showed dominant latitudinal variations with O(1) difference in the North Pacific. This study suggests that OI SST methodology should consider latitudinally-varying size of window and the characteristics of spatial scales of oceanic phenomena with substantial dependency on latitude and vertical structure of density.
Kim, Young-Jun;Park, Soon-Hyeong;Lee, Kwon-Hee;Park, Young-Chul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.11
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pp.7754-7760
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2015
The outer tie rod is one of the part of steering system, the optimization process was executed to find the lightweight design. The inner tie rod was considered in the optimum design of an outer tie rod. it could be closer to the test condition than in the case of considering outer tie rod only. The aluminum forging material was considered as a weight reduction proposal. The target of optimization was the shape of the minimum weight to resist at the load of buckling. RSM and Kriging interpolation method were applied as a optimization method to consider the nonlinear shape optimization problem. Then, 16.3%, 16.6% of weight reduction was obtained from the result comparing with that of the initial model. The results of meta model optimization was compared with that of finite element method. The error values of buckling load estimation were 2.6%, 2.04%. and those of weight estimation were 0.17%, 0.13%. Therefore, it seemed that the result of Kriging model could be obtained closer to optimum value than that of RSM model.
A synthetic aperture radar (SAR) system is of great interest in many fields of civil and military applications because of all-weather and luminance free imaging capability. SAR image quality parameters such as spatial resolution, peak to sidelobe ratio (PSLR), and integrated sidelobe ratio (ISLR) can be normally estimated by modeling of impulse response function (IRF) which is obtained from various system design parameters such as altitude, operational frequency, PRF, etc. In modeling of IRF, however, background clutter environment surrounding the IRF is generally neglected. In this paper, analysis method for SAR mage quality is proposed in the real background clutter environment. First of all, SAR raw data of a point scatterer is generated based on various system parameters. Secondly, the generated raw data can be focused to ideal IRF by range Doppler algorithm (RDA). Finally, background clutter obtained from image of currently operating SAR system is applied to IRF. In addition, image quality is precisely analyzed by zooming and interpolation method for effective extraction of IRF, and then the effect of proposed methodology is presented with several simulation results under the assumption of estimation error of Doppler rate.
Atmospheric nitrogen dioxide (NO2) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO2 concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO2 concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO2 concentrations based on two linear-regression methods(i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO2 concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO2 concentrations and other parameters in urban areas.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.216-221
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2008
Shape design optimization for linear elasticity problem is performed using isogeometric analysis method. In many design optimization problems for real engineering models, initial raw data usually comes from CAD modeler. Then designer should convert this CAD data into finite element mesh data because conventional design optimization tools are generally based on finite element analysis. During this conversion there is some numerical error due to a geometry approximation, which causes accuracy problems in not only response analysis but also design sensitivity analysis. As a remedy of this phenomenon, the isogeometric analysis method is one of the promising approaches of shape design optimization. The main idea of isogeometric analysis is that the basis functions used in analysis is exactly same as ones which represent the geometry, and this geometrically exact model can be used shape sensitivity analysis and design optimization as well. In shape design sensitivity point of view, precise shape sensitivity is very essential for gradient-based optimization. In conventional finite element based optimization, higher order information such as normal vector and curvature term is inaccurate or even missing due to the use of linear interpolation functions. On the other hands, B-spline basis functions have sufficient continuity and their derivatives are smooth enough. Therefore normal vector and curvature terms can be exactly evaluated, which eventually yields precise optimal shapes. In this article, isogeometric analysis method is utilized for the shape design optimization. By virtue of B-spline basis function, an exact geometry can be handled without finite element meshes. Moreover, initial CAD data are used throughout the optimization process, including response analysis, shape sensitivity analysis, design parameterization and shape optimization, without subsequent communication with CAD description.
The objectives of this study are to develop a hydrological drought outlook system using GloSea5 (Global Seasonal forecasting system 5) which has recently been used by KMA (Korea Meteorological Association) and to evaluate the forecasting capability. For drought analysis, the bilinear interpolation method was applied to spatially downscale the low-resolution outputs of GloSea5 and PR (Predicted Runoff) was produced for different lead times (i.e., 1-, 2-, 3-month) running LSM (Land Surface Model). The behavior of PR anomaly was similar to that of HR (Historical Runoff) and the estimated values were negative up to lead times of 1- and 2-month. For the evaluation of drought outlook, SRI (Standardized Runoff Index) was selected and PR_SRI estimated using PR. ROC score was 0.83, 0.71, 0.60 for 1-, 2- and 3-month lead times, respectively. It also showed the hit rate is high and false alarm rate is low as shorter lead time. The temporal Correlation Coefficient (CC) was 0.82, 0.60, 0.31 and Root Mean Square Error (RMSE) was 0.52, 0.86, 1.20 for 1-, 2-, 3-month lead time, respectively. The accuracy of PR_SRI was high up to 1- and 2-month lead time on local regions except the Gyeonggi and Gangwon province. It can be concluded that GloSea5 has high applicability for hydrological drought outlook.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.1
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pp.52-63
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2008
The side collision reconstruction algorithm is developed using three dimensional car crash analysis. Medium size passenger car is modeled for finite element analysis. Total 24 side collision configurations, four different speed and six different angle, are set up for making side collision database. Deformation index and degree index are built up for each collision case. Deformation index is a kind of deformation estimate averaging displacement of side door of crashed car from finite element analysis result. Angle index is constructed measuring deformed angle of crashing car. There are two kinds of angle index, one is measured at driver's side and the other is measured at passenger's side. Also a collision analysis information in side of cars is used for giving a basis for scientific and practical reason in a reconstruction of the car accident. The analysis program, LS-DYNA3D is utilized for finite element analysis program for a collision analysis. Those database are used for side collision reconstruction. Side collision reconstruction algorithm is developed, and applied to find the collision conditions before the accident occurs. Three example collision cases are tried to check the effectiveness of the algorithm. Deformation index and angle index is extracted for the case from the analysis result. Deformation index is compared to the established database, and estimated collision speed and angle are introduced by interpolation function. Angle index is used to select a specific collision condition from the several available conditions. The collision condition found by reconstruction algorithm shows good match with original condition within 10% error for speed and angle. As a result, the calculation from the reconstruction of the situation is reproducing the situation well. The performance in this study can be used in many ways for practical field using deformation index and degree index. Other different collision situations may be set up for extending the scope of this study in the future.
The GNSS (Global Navigation Satellite System) signal is delayed by the neutral atmosphere at the troposphere, so that the delay is one of major error sources for GNSS precise positioning. The tropospheric delay is an integrated refractive index along the path of GNSS signal. The refractive index is empirically related to standard meteorological variables, such as pressure, temperature and water vapor partial pressure, therefore the tropospheric delay could be calculated from them. In this paper, it is presented how to generate meteorological data where observation cannot be performed. KASI(Korea Astronomy & Space Science Institute) has operated 9 GPS (Global Positioning System) permanent stations equipped with co-located MET3A, which is a meteorological sensor. Meteorological data are generated from observations of MET3A by Ordinary Kriging. To compensate a blank of observation data, simple models which consider periodic characteristics for meteorological data, are employed.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.10
no.4
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pp.550-563
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1999
A wavelet-Galerkin scheme based on the time-dependent Maxwell's equations is presented. Daubechies wavelet with two vanishing wavelet moments is expanded for basis function in spatial domain and Yee's leap-frog approach is applied. The shifted interpolation property of Daubechies wavelet family leads to the simplified formulations for inhomogeneous media without the additional matrices for the integral or material operator. The stability condition is formulated. The dispersion characteristics are analyzed and compared with those of finite difference time domain and multiresolution time domain methods. The analyses show the excellent trade-off between the regularity and the support width of the basis function. Although the basis function has only two vanishing wavelet moments, it is enough to provide negligible dispersive error in the numerical analysis and its compact support enables only several involved terms per nodes. The storage effectiveness, execution time reduction and accuracy of this scheme are demonstrated by calculating the resonant frequencies of the homogeneous and inhomogeneous cavities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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