본 연구에서는 고 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다중 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 PCA(principal component analysis) 기법으로 중합하고, 중합화상을 이용하여 토지이용분류를 수행, TM 원화상과 분류정확도를 비교 분석하고자 하였다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 여러 밴드를 사용할 수 있다는 이점을 가진 PCA기법으로 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN 데이터를 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, IRS-1C PAN데이터와 TM13457의 중합화상에서 95.1%로 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 TM123457 또는 TM 13457의 중합화상의 경우 TM원화상보다 분류정확도가 가장 크게 향상(6.2%)되었다. 또한 토지이용분류에 있어서 중합칼라합성화상이 TM 원화상 보다 전체적으로 약 5.16%의 정확도 향상을 가져왔다.
본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.
Background: Staphylococcus aureus (s. aureus) and Escherichia coli (E. coli) are major pathogens in community and hospital. And they sometimes cause the outbreak in hospital in the immunocompromised patients. Pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) has been regarded as a standard method for genotyping in epidemiologic studies, but it is laborious and time-consuming. Infrequent restriction site-polymerase chain reaction (IRS-PCR), a new genotyping methods, was performed to compare the applicability with PFGE. Methods: We performed PFGE and IRS-PCR on S. aurues (n=120) and E. coli (n=117) which were collected clinically in 4 different hospitals. We assessed each method in terms of discriminatory power, quality, and efficiency. Results: In E. coli, the discriminatory power of IRS-PCR was $46.7{\sim}86.7%$, and that of PFGE was $88.9{\sim}96.7%$ according to hospital. But in S. aurues, the discriminatory power of IRS-PCR was $20{\sim}56.7%$, and that of PFGE was $40{\sim}90%$ according to hospital. The typablity and reproducibility of IRS-PCR were 100% of each. PFGE needed four days to complete the procedure, but IRS-PCR could be performed within one day, IRS-PCR showed better resolution than PFGE. Conclusion: In case of gram negative bacteria (like E. coli), IRS-PCR could be a reliable alternative for epidemiologic typing due to better efficiency and comparable discriminatory power. But in the case of gram positive bacteria (like S. aureus), IRS-PCR does not seem to be suitable for the strain-to-strain differentiation. More trials and changes of restriction enzymes or primers could reveal the efficacy of IRS-PCR in the field of molecular typing.
본 논문에서는 하이브리드 항법변수 추정 시스템의 일부분인 IRS 위성영상을 이용한 절대위치 추정기법을 다룬다. 빠른 에지 기반 정합을 위하여 accumulator cell로 이루어진 accumulated buffer (AB)를 이용한 정합방법을 제안하였다. 항공기에서 촬영한 두 가지 실제 연속 영상들을 이용한 실험 결과로부터 제안한 AB 정합 방법의 성능을 분석하고, 거리 오차 측면에서 전체 항법변수 추정 시스템에서의 절대위치 추정기법의 효율성을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1503-1515
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2023
This paper considers the jointly active and passive beamforming design in the IRS-aided MISO downlink vehicle communication system where both V2I and V2V communication paradigms coexist. We formulate the problem as an optimization problem aiming to minimize the total transmit power of the base station subject to SINR requirements of both V2I and V2V users, total transmit power of base station and IRS's phase shift constraints. To deal with this non-convex problem, we propose a method which can alternately optimize the active beamforming at the base station and the passive beamforming at the IRS. By using first-order Taylor expansion, matrix analysis theory and penalized convex-concave process method, the non-convex optimization problem with coupled variables is converted into two decoupled convex sub-problems. The simulation results show that the proposed alternate optimization algorithm can significantly decrease the total transmit power of the vehicle base station.
Arefi, Shahin Lale;Gholizad, Amin;Seyedpoor, Seyed Mohammad
Smart Structures and Systems
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제25권1호
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pp.1-22
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2020
The modal strain energy method is one of the efficient methods for detecting damage in the structures. Due to existing some limitations in real-world structures, sensors can only be located on a limited number of degrees of freedom (DOFs) of a structure. Therefore, the mode shape values in all DOFs of structures cannot be measured. In this paper, a modified modal strain energy based index (MMSEBI) is introduced to locate damaged elements of structures when a limited number of sensors are used. The proposed MMSEBI is based on the reconstruction of mode shapes using Improved Reduction System (IRS) method. Therefore, in the first step by employing IRS method, mode shapes in slave degrees of freedom are estimated by those of master degrees of freedom. In the second step, the proposed MMSEBI is used to located damage elements. In order to evaluate the efficiency of the proposed method, two numerical examples are considered under different damage patterns considering the measurement noise. Moreover, the universal threshold based on statistical hypothesis testing principles is applied to damage index values. The results show the effectiveness of the proposed MMSEBI for the structural damage localization when comparing with the available damage index named MESBI. The results demonstrate that the presented method can be used as a practical strategy for structural damage identification, especially when a limited number of sensors are installed on the structure. Finally, the combination of MMSEBI and IRS method can provide a reliable tool to identify the location of damage accurately.
This work presents an iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for large structures. Iterated IRS methods are usually more efficient than others because the dynamic condensation matrix is updated repeatedly until the desired convergent values are obtained. However, using these methods simply for large structures causes expensive computational cost and even makes analyses intractable because of the limited computer storage. Therefore, the application of sub-structuring scheme is necessary. Because the large structures are subdivided into several (or more) sub-domains, the construction of dynamic condensation matrix does not require much computation cost in every iteration. This makes the present method much more efficient to compute the eigenpairs both in lower and intermediate modes. In Part I, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for undamped structures is presented. The validation of the proposed method and the evaluation of computational efficiency are demonstrated through the numerical examples.
An iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for nonclassically damped structural systems is presented. For dynamic analysis of such systems, complex eigenproperties are required to incorporate properly the nonclassical damping effect. In complex structural systems, the equations of motion are written in the state space from. Thus, the number of degrees of freedom of the new equations of motion and the size of the associated eigenvalue problem required to obtain the complex eigenvalues and eigenvectors are doubled. Iterated IRS method is an efficient reduction technique because the eigenproperties obtained in each iteration step improve the condensation matrix in the next iteration step. However, although this reduction technique reduces the size of problem drastically, it is not efficient to apply this technique to a single domain finite element model with degrees of freedom over several thousands. Therefore, for a practical application of the reduction method, accompanying sub-structuring scheme is necessary. In the present study, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for nonclssically damped structures is developed. Numerical examples demonstrate the convergence and the efficiency of a newly developed scheme.
본 연구에서는 지구자원탐사용 인공위성 화상데이터중에서 공간해상력이 우수한 RS-1C PAN 데이터와 Landsat TM 데이터를 중합(merging)하는데 있어서, 어떤 중합방법이 유효한지를 밝히고자 하였다. 각기 다른 두 화상데이터를 중합하기 위하여 IHS, PCA, HPF, ratio enhanoement 및 LUT방법을 적용하였으며, 이 방법들에 의하여 얻어진 화상들의 평가에 있어서는, 분광반사특성 보존성부분과 공간해상력 부분으로 나누어서 평가하였다. 그 결과 ratio enhancement방법이 분광반사특성의 보존성에 있어서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 전체적인 화상의 시각적 판독평가에 있어서는 PCA방법이 다른 방법에 비하여 공간해상력이 우수한 것으로 파악되었으며 다음으로 HPF, ratio enhancement, IHS, LUT방법의 순으로 나타났다.
In this paper, various model reduction methods were assessed using a shear frame, plane and space truss structures. Each of the structures is one-dimensional, two-dimensional and three-dimensional, respectively. Three scenarios of poor, better, and the best were considered for each of the structures in which 25%, 40%, and 60% of the total degrees of freedom (DOFs) were measured in each of them, respectively. Natural frequencies of the full and reduced order structures were compared in each of the numerical examples to assess the performance of model reduction methods. Generally, it was found that system equivalent reduction expansion process (SEREP) provides full accuracy in the model reduction in all of the numerical examples and scenarios. Iterated improved reduced system (IIRS) was the second-best, providing acceptable results and lower error in higher modes in comparison to the improved reduced system (IRS) method. Although the Guyan's method has very low levels of accuracy. Structures were classified with the excitation frequency. High-frequency structures compared to low-frequency structures have been poor performance in the model reduction methods (Guyan, IRS, and IIRS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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