ASTM (American Society for Testing and Materials) D6751-10 suggests analytical methods as well as specifications for biodiesel quality. However, it is expensive and time-consuming to follow the ASTM testing methods to analyze biodiesel and various impurities. This paper develops a quantitative analysis system for biodiesel and impurities based on Infrared spectroscopy and a multivariate statistical method, PLS (partial least squares). In addition, four different pre-processing techniques were compared for spectrum correction and noise reduction. Savitzky-Golay pre-processing showed the best performance.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.268-268
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2020
토양수분량은 수문연구에 있어 중요한 인자 중의 하나이며, 그 필요성이 점차 강조되고 있다. 국내에서도 최근 새로운 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등에 관한 연구가 점차 활발하게 이뤄지고 있으나, 토양수분량 자료의 생산, 품질관리 및 배포 시스템에 관한 연구 및 개발이 부족한 실정이다. 반면에 해외에서는 International Soil Moisture Network(ISMN)을 통해 토양수분량 자료의 품질관리 및 배포가 활발하게 이루어지고 있는데, ISMN에서는 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용해 토양수분량 관측 자료를 품질관리 하고 있다. 본 연구에서는 ISMN의 spike 검출 알고리즘에서 그래프 평활화(smoothing)를 위해 이용되는 Savitzky-Golay 필터의 window size와 polynomial order(filter order)를 다양하게 변화시키고, 이를 설마천 관측소에서 측정한 토양수분량 원시자료에 적용하여 window size와 polynomial order별로 편의(bias), 변동(variation), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 산정하였다. 통계산정 결과 원시자료와의 bias는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 적용했을 때 가장 작은 것으로 나타났으며, variance는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 이용했을 때가 원시자료와 가장 유사한 것으로 나타났다. 또한, RMSE는 window size가 5이고 polynomial order가 3일 때 가장 작은 것으로 나타났다. 이는 추후 토양수분량 품질관리를 수행하기 위해 적절한 필터 계수 값을 제시할 수 있는 논문으로 사료된다.
The soil prediction can provide quantitative soil information for sustainable mountainous ecosystem management. Visible near infrared spectroscopy, one of soil prediction methods, has been applied to predict several soil properties with effective costs, rapid and nondesctructive analysis, and satisfactory accuracy. Spectral preprocessing is a essential procedure to correct noisy spectra for visible near infrared spectroscopy. However, there are no attempts to evaluate various spectral preprocessing methods. We tested 5 different pretreatments, namely continuum removal, Savitzky-Golay filter, discrete wavelet transform, 1st derivative, and 2nd derivative to predict soil carbon(C) and nitrogen(N). Partial least squares regression was used for the prediction method. The total of 153 soil samples was split into 122 samples for calibration and 31 samples for validation. In the all range, absorption was increased with increasing C contents. Specifically, the visible region (650nm and 700nm) showed high values of the correlation coefficient with soil C and N contents. For spectral preprocessing methods, continuum removal had the highest prediction accuracy(Root Mean Square Error) for C(9.53mg/g) and N(0.79mg/g). Therefore, continuum removal was selected as the best preprocessing method. Additionally, there were no distinct differences between Savitzky-Golay filter and discrete wavelet transform for visual assessment and the methods showed similar validation results. According to the results, we also recommended Savitzky-Golay filter that is a simple pre-treatment with continuum removal.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.05a
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pp.65-70
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2000
본 논문에서는 차세대 이동통신분야에서 고속의 데이터 전송과 무선 환경극복을 위해 사용되는 OFDM 시스템에서 전송되어지는 신호들의 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)를 감소시키는 방안을 제시한다. PN 시퀀스로 쓰이는 두 개의 직교 시퀀스, 즉 Walsh-Hadamard 시퀀스와 Golay complementary 시퀀스의 PAPR 성질을 살펴보고 그 결과를 보인다. 즉, 상대적으로 적은 채널사용자일 때 Walsh-Hadamard 시퀀스는 매우 큰 PAPR를 가지며, 반면 Golay complementary 시퀀스는 이론 값에 근접한 안정된 상태를 보인다. 이 두 시퀀스의 장단점을 이용하여 채널사용자 수에 따른 직교 시퀀스의 결정으로 OFDM 시스템의 PAPR를 줄이는 방법을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 감소효과를 검증한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.79-88
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2018
With the increasing popularity of electronic toll collection system using 5.8 GHz dedicated short-range communications (DSRC) technology, DSRC-based travel-time collection systems have been deployed on major urban and rural arterial routes in Korea. However, since probe sample sizes are frequently insufficient in probe-based systems, the gathered travel times from probe vehicles fluctuate significantly compared to those of the population; as a result, the accuracy of the collected travel times could decrease. To mitigate the fluctuations (also known as biases), smoothing techniques need to be applied. In this study, some smoothing techniques-moving average, the Loess, and Savitzky-Golay filtering-were applied to probe travel times. Resultantly, the error in the smoothed travel times at the lowest sampling plan (5%) decreased as much as 45% compared to those in non-smoothed travel times. The results of this study can be practically applied to probe-based travel-time estimation systems for providing reliable travel times along the travel corridor.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.180-187
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2002
The decoding method using covering polynomials is an extended form of error-trapping decoding, and is a simple and effective means to implement decoders for cyclic codes. Covering polynomials can be used for soft-decision decoding as well as for decoding beyond the bounded distance of the code. The implementation complexity is proportional to the number of covering polynomials employed. In this paper, the soft-decision decoding procedure using covering polynomials is described, and the procedure is applied to the [23,12] Golay code. A new set of covering polynomials is derived for the procedure, which is presented as a generalized closed-form solution. The set can be efficiently utilized for decoding a class of cyclic codes including the Golay code. Computer simulation of the described procedure is performed to show the trade-offs between the decoder performance and complexity. It is demonstrated that soft-decision decoding of the Golay code using the derived set of covering polynomials has less than 0.2dB deviation from the optimal performance of maximum-likelihood decoding, with a reduced complexity when compared to the Chase Algorithm 2 combined with hard-decision decoding that has nearly identical performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.3A
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pp.391-398
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2000
In this paper, MRC(Maximum Ratio Combine) diversity, (23, 12) Golay code, (7, 5) Reed-Solomon code, and (3, 1) majority selection code are employed to improve the performance of DS/CDMA BRSK in Nakagami fading channel. and MRC diversity combined with other coding techniques is suggested, with which, the performance of DS/CDMA BRSK is compared and analyzed. Also, system required Eb/N0 to meet BER=10-5 for multi user data communication is obtained according to each techniques. From the results, when each techniques is employed to DS/CDMA BRSK system. coding employed system shows better performance than diversity employed system. Especially, Golay code shows better performance than oter codes. also MRC diversity is employed, the number of multiple access user to meet data communication requirement of BER=10-5 can accomodate up to 8 users. and when each code is employed, Golay code, majority selection code, and Reed-Solomon code shows the capacity of 14, 12, and 10 user respectively. But MRC diversity combined with coding techniques can reduce restriction of multiple access user. However, it is desirable these combined technique are employed according to service types and requirements provided.
This paper examines the classification of five coniferous species, including larch (Larix kaempferi), red pine (Pinus densiflora), Korean pine (Pinus koraiensis), cedar (Cryptomeria japonica), and cypress (Chamaecyparis obtusa), using near-infrared (NIR) spectra. Fifty lumber samples were collected for each species. After air-drying the lumber, the NIR spectra (wavelength = 780-2500 nm) were acquired on the wide face of the lumber samples. Soft independent modeling of class analogy (SIMCA) was performed to classify the five species using their NIR spectra. Three types of spectra (raw, standard normal variated, and Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivative) were used to compare the classification reliability of the SIMCA models. The SIMCA model based on Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivatives preprocessing was determined as the best classification model in this study. The accuracy, minimum precision, and minimum recall of the best model (PCA models using Savitzky-Golay $2^{nd}$ derivative preprocessed spectra) were evaluated as 73.00%, 98.54% (Korean pine), and 67.50% (Korean pine), respectively.
A quicker method was developed for foliar analysis in diagnosis of nitrogen in apple trees based on multivariate calibration procedure using partial least squares regression (PLSR) and principal component regression (PCR) to establish the relationship between reflectance spectra in the near infrared region and nitrogen content of fresh- and dry-leaf. Several spectral pre-processing methods such as smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC) and derivatives were used to improve the robustness and performance of the calibration models. Norris first derivative with a seven point segment and a gap of six points on MSC gave the best result of partial least squares-1 PLS-1) model for dry-leaf samples with root mean square error of prediction (RMSEP) equal to $0.699g\;kg^{-1}$, and that the Savitzky-Golay first derivate with a seven point convolution and a quadratic polynomial on MSC gave the best results of PLS-1 model for fresh-samples with RMSEP of $1.202g\;kg^{-1}$. The best PCR model was obtained with Savitzky-Golay first derivative using a seven point convolution and a quadratic polynomial on mean normalization for dry leaf samples with RMSEP of $0.553g\;kg^{-1}$, and obtained with the Savitzky-Golay first derivate using a seven point convolution and a quadratic polynomial for fresh samples with RMSEP of $1.047g\;kg^{-1}$. The results indicate that nitrogen can be determined by the near infrared reflectance (NIR) technology for fresh- and dry-leaf of apple.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.4
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pp.639-642
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2012
Optical coherence tomography(OCT) can provide real-time and non-invasive subsurface imaging with ultra-high resolution of micrometer scale. However, conventional OCT systems generally have a limited imaging depth range within a depth of only 1-2 mm. To overcome the limitation, we have proposed an active surface tracking algorithm used in common-path Fourier-domain OCT system in order to extend the imaging depth range. The surface tracking algorithm based on the threshold and Savitzky-Golay filter of A-scan data was applied to real-time tracking. The algorithm has controlled a moving stage according to the sample's surface variance in real time. An OCT image obtained by the algorithm clearly show an extended imaging depth range. Consequently, the proposed algorithm demonstrated the potential for improving the conventional OCT systems with limitary depth range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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