KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.11
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pp.527-536
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2017
With the recent development of smart grid industry, the necessity for efficient EMS(Energy Management System) has been increased. In particular, in order to reduce electric load and energy cost, sophisticated electric load forecasting and efficient smart grid operation strategy are required. In this paper, for more accurate electric load forecasting, we extend the data collected at demand time into high time resolution and construct an artificial neural network-based forecasting model appropriate for the high time resolution data. Furthermore, to improve the accuracy of electric load forecasting, time series data of sequence form are transformed into continuous data of two-dimensional space to solve that problem that machine learning methods cannot reflect the periodicity of time series data. In addition, to consider external factors such as temperature and humidity in accordance with the time resolution, we estimate their value at the time resolution using linear interpolation method. Finally, we apply the PCA(Principal Component Analysis) algorithm to the feature vector composed of external factors to remove data which have little correlation with the power data. Finally, we perform the evaluation of our model through 5-fold cross-validation. The results show that forecasting based on higher time resolution improve the accuracy and the best error rate of 3.71% was achieved at the 3-min resolution.
Purpose: Pulse crop damage due to wild birds is a serious problem, to the extent that the rate of damage during the period of time between seeding and the stage of cotyledon reaches 45.4% on average. This study investigated a method of fundamentally blocking birds from eating crops by conducting vinyl mulching after seeding and identifying the growing locations for beans to perform punching. Methods: Infrared (IR) sensors that could measure the temperature without contact were used to recognize the locations of soybean cotyledons below vinyl mulch. To expand the measurable range, 10 IR sensors were arranged in a linear array. A sliding mechanical device was used to reconstruct the two-dimensional spatial variance information of targets. Spatial interpolation was applied to the two-dimensional temperature distribution information measured in real time to improve the resolution of the bean coleoptile locations. The temperature distributions above the vinyl mulch for five species of soybeans over a period of six days from the appearance of the cotyledon stage were analyzed. Results: During the experimental period, cases where bean cotyledons did and did not come into contact with the bottom of the vinyl mulch were both observed, and depended on the degree of growth of the bean cotyledons. Although the locations of bean cotyledons could be estimated through temperature distribution analyses in cases where they came into contact with the bottom of the vinyl mulch, this estimation showed somewhat large errors according to the time that had passed after the cotyledon stage. The detection results were similar for similar types of crops. Thus, this method could be applied to crops with similar growth patterns. According to the results of 360 experiments that were conducted (five species of bean ${\times}$ six days ${\times}$ four speed levels ${\times}$ three repetitions), the location detection performance had an accuracy of 36.9%, and the range of location errors was 0-4.9 cm (RMSE = 3.1 cm). During a period of 3-5 days after the cotyledon stage, the location detection performance had an accuracy of 59% (RMSE = 3.9 cm). Conclusions: In the present study, to fundamentally solve the problem of damage to beans from birds in the early stage after seeding, a working method was proposed in which punching is carried out after seeding, thereby breaking away from the existing method in which seeding is carried out after punching. Methods for the accurate detection of soybean growing locations were studied to allow punching to promote the continuous growth of soybeans that had reached the cotyledon stage. Through experiments using multiple IR sensors and a sliding mechanical device, it was found that the locations of the crop could be partially identified 3-5 days after reaching the cotyledon stage regardless of the kind of pulse crop. It can be concluded that additional studies of robust detection methods considering environmental factors and factors for crop growth are necessary.
Lee, Jihye;Kang, Sinkyu;Jang, Keunchang;Hong, Suk Young
Korean Journal of Remote Sensing
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v.31
no.2
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pp.149-160
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2015
A comparative study was conducted for alternative consecutive procedures of detection of cloud-contaminated pixels and gap-filling and smoothing of time-series data to produce high-quality gapless satellite vegetation index (i.e. Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). Performances of five alternative methods for detecting cloud contaminations were tested with ground-observed cloudiness data. The data gap was filled with a simple linear interpolation and then, it was applied two alternative smoothing methods (i.e. Savitzky-Golay and Wavelet transform). Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) data were used in this study. Among the alternative cloud detection methods, a criterion of MODIS Band 3 reflectance over 10% showed best accuracy with an agreement rate of 85%, which was followed by criteria of MODIS Quality assessment (82%) and Band 3 reflectance over 20% (81%), respectively. In smoothing process, the Savitzky-Golay filter was better performed to retain original NDVI patterns than the wavelet transform. This study demonstrated an operational framework of gapdetection, filling, and smoothing to produce high-quality satellite vegetation index.
Choi, Hyukjin;Jeong, Shin Taek;Cho, Hong Yeon;Ko, Dong Hui;Kang, Keum Seok
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.29
no.5
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pp.239-246
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2017
In case of observing only wave height and period in the field, various wave characteristics are mainly calculated by wave by wave analysis method. In this paper, an wave by wave analysis program using MATLAB language is developed. It is possible to perform a function such as 1) correction for mean water level, 2) calculation for zero crossing time, 3) calculation for individual wave height, 4) time interval by using zero upcrossing and downcrossing method. The applicability of the developed program to the data of 0.2 second interval observed by using the WaveGuide Radar installed on HeMOSU-1 was examined. Tidal level variation removal and zero crossing time estimation were determined by linear or quadratic interpolation. It was judged that the Goda method was appropriate for calculating individual wave height, and the method proposed in this study seems to be improved through subsequent research. Due to the fineness of the sample, it can be seen that characteristics of representative waves are different from the results calculated by zero upcrossing and downcrossing method.
A transformation methode of the chromaticity coordinates was proposed to calibrate the measured data obtained by a urine analysis system which implemented in our previous study. Generally. the reacted color of a reagent strip by urine analysis system often exhibit the color distortions due to nonlinear characteristics of the various devices that is the optic module mechanism. hardware, and surround circumstance. A color correction method for minimizing the color distortion play a few role in maintaining high accuracy and reproduction of the urine analysis system. In this work, we used the compensation method such as the shading correction, the characteristic curve extraction of RGB color by means of third order spline interpolation, and linear transformation using a reference color. In addition, 1931 CIE XYZ color space was used to compensate the color of the measured data by a standard reference system as colorimeter. A compensation matrix was obtained so that the output values of the urine analysis system is nearly equal to that of a standard reference system for identical color sample. Color correction obtained by a urine analysis system which implemented in our previous study exhibited a good color accuracy when it was compared with the reference data. Observed result from an experiments on ten items or a urinalysis strip that color difference or between two urine analysis system was 1.28.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.2
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pp.27-46
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2016
In this study, the parameter-elevation regressions on independent slopes model-Kongju National University(PRISM-KNU) system was developed to interpolate monthly precipitation data. One of the features of PRISM-KNU is that it can adjust the allowable range of slope according to the elevation range in the equation representing a linear relationship between the precipitation and elevation. The parameter value of the model was determined by using the optimization technique, and the result was applied to produce monthly precipitation data with a spatial resolution of $1{\times}1km$ from 2000 to 2014 in South Korea. In the result, the Kling-Gupta Efficiency for model evaluation was over 0.7 in 86% of the total cases simulated. In addition, a dramatic change in the spatial pattern of precipitation data was observed in the output of the Modified Korean PRISM, but such a phenomenon did not occur in the output of the PRISM-KNU. This study confirmed the appropriateness of the PRISM-KNU, and the result showed that the spatial consistency of the data produced by the model improved compared with that produced by the Modified Korean PRISM. It is expected that the PRISM-KNU and its output will be utilized in various studies in the future.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.95-102
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2005
When images compressed with block-based compression techniques are transmitted over a noisy channel, unexpected block losses occur. In this paper, we present a post-processing-based block recovery scheme using Haar wavelet features. No consideration of the edge-direction, when recover the lost blocks, can cause block-blurring effects. The proposed directional recovery method in this paper is effective for the strong edge because exploit the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. First, the adaptive selection of neighbor blocks is performed based on the energy of wavelet subbands (EWS) and difference of DC values (DDC). The lost blocks are recovered by the linear interpolation in the spatial domain using selected blocks. The method using only EWS performs well for horizontal and vertical edges, but not as well for diagonal edges. Conversely, only using DDC performs well diagonal edges with the exception of line- or roof-type edge profiles. Therefore, we combined EWS and DDC for better results. The proposed methods out performed the previous methods using fixed blocks.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.6
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pp.28-37
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2009
In this paper, we propose an obstacle localization method using a road feature based on a V-disparity map binarized by a maximum frequency value. In a conventional method, the detection performance is severely affected by the size, number and type of obstacles. It's especially difficult to extract a large obstacle or a continuous obstacle like a median strip. So we use a road feature as a new decision standard to localize obstacles irrespective of external environments. A road feature is proper to be a new decision standard because it keeps its rough feature very well in V-disparity under environments where many obstacles exist. And first of all, we create a binary V-disparity map using a maximum frequency value to extract a road feature easily. And then we compare the binary V-disparity map with a median value to remove noises. Finally, we use a linear interpolation for rows which have no value. Comparing this road feature with each column value in disparity map, we can localize obstacles robustly. We also propose a post-processing technique to remove noises made in obstacle localization stage. The results in real road tests show that the proposed algorithm has a better performance than a conventional method.
Choi, Don Bum;Kim, Min-Soo;Lee, Kangmi;Kim, Young-Guk
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.61-69
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2020
This study examined the braking characteristics of a heavy haul freight train with P4a distribution valves applied to domestic high-speed freight trains. A freight train was composed of 50 cars, which is twice the normal operation. A braking test was performed to confirm the characteristics of the braking of a heavy haul. The brake cylinder pressures were measured for emergency and service braking on the 1st, 10th, 20th, 30th, and 50th cars. Because the brake signal is transmitted to the pressure through the braking tube connected to the end of the train, the rear vehicle is braking later than the vehicle ahead. Therefore, it is necessary to predict the brake pressures in all cars in a train to supplement the results of the limited tests and calculate the braking distance. The pressure in each car was determined using empirical models of linear interpolation, stepwise, and exponential models, which provided reliable information. The predictive results of the empirical models were compared with the measured results, and the exponential model was predicted relatively accurately. These results are expected to contribute to the safe operation of heavy haul freight trains and can be used to predict the braking distance and calculate the level of impact between vehicles during braking.
Travel time estimation under given traffic conditions is important for providing drivers with travel time prediction information. But the present expressway travel time estimation process cannot calculate a reliable travel time. The objective of this study is to estimate the path travel time spent in a through lane between origin tollgates and destination tollgates on an expressway as a prerequisite result to offer reliable prediction information. Useful and abundant toll collection system (TCS) data were used. When estimating the path travel time, the path travel time is estimated combining the link travel time obtained through a preprocessing process. In the case of a lack of TCS data, the TCS travel time for previous intervals is referenced using the linear interpolation method after analyzing the increase pattern for the travel time. When the TCS data are absent over a long-term period, the dynamic travel time using the VDS time space diagram is estimated. The travel time estimated by the model proposed can be validated statistically when compared to the travel time obtained from vehicles traveling the path directly. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variaty of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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