This paper analyzes the previous Anjok model of the Gayageum and describes a method to improve the frequency modeling based on previous model. In the previous work, relation between the fundamental frequency and Anjok's location on the body is assumed as an exponential function and these frequencies are integrated by a first-order leaky integrator. Finally, a parameter of the formula to calculate the fundamental frequency is obtained by applying integrated frequencies to the linear regression. This model shows 2.5 Hz absolute deviation on average and has maximum error 7.75 Hz for the low fundamental frequencies. In order to overcome this problem, this paper proposes that the Anjok's locations are grouped according to the rate of error increase and linear regression is applied to each group. To find the optimal parameter, the RMSE(Root Mean Square Error) between measured and calculated fundamental frequencies is used. The proposed model shows substantial reduction in errors, especially maximum three times.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2172-2178
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2007
In indoor environment, the combination of the two variations, large scale(path loss) and small scale(fading), leads to non-linear variation of RSSI(received signal strength indicator) values as distance varied. This has been one of the difficulties for indoor location estimation. This paper presents new findings on indoor RSSI characterization for more accurate model building. Experiments have been done statistically to find overall trend of RSSI values at different places and times within the same room. From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. These two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. The temporal parameter also has a large scale variation effect that is slowly time varying due to environmental changes. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
In this study, the surface air temperature (SAT) and the dew-point temperature (DPT) are applied as the covariance of the location parameter among three parameters of GEV distribution to reflect the non-stationarity of extreme rainfall due to climate change. Busan station is selected as the study site and the monthly maximum daily rainfall depth from May to October is used for analysis. Various models are constructed to select the most appropriate co-variate(SAT and DPT) function for location parameter of GEV distribution, and the model with the smallest AIC(Akaike Information Criterion) is selected as the optimal model. As a result, it is found that the non-stationary GEV distribution with co-variate of exp(DPT) is the best. The selected model is used to analyze the effect of climate change scenarios on extreme rainfall quantile. It is confirmed that the design rainfall depth is highly likely to increase as the future DPT increases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.200-209
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2022
Providing real-time location information is emerging as a major goal of the national industry. In order to provide such real-time location information (3D spatial information), it is essential to develop a technology for a satellite positioning method. Therefore, the country continues to make efforts to increase satisfaction with the needs of consumers by introducing the Network RTK GNSS method. In this study, among the Network RKT GNSS(Global Navigation Satellite System) methods provided by the National Geographic Information Service, continuous observation and single observation were measured at the integrated reference point using VRS(Virtual Reference Station) and FKP(Flӓachen-Korrektur Parameter) to evaluate accuracy. In addition, we aim to maximize efficiency by presenting accuracy on the rapidly increasing Network RTK GNSS method in the field.
Reliable drought inflow scenarios are required to plan reservoirs in response to the present severe drought-like conditions. However, the previously developed method for generating drought inflows, the K-water cumulative difference method (KCM), is considered inadequate owing to its potential for negative inflow, reversal phenomena, and overestimation. Nevertheless, the occurrence of these aspects has not been theoretically analyzed. Hence, this study employed the quantile function and frequency factor for log-normal and Gumbel distributions to quantify the contributing factors of these limitations. Consequently, it was found that the negative inflows are generated when the difference in the location parameters, during the accumulation process, exceeds that of the scale parameters. In addition, as the standard deviation decrease during the accumulation process, the reversal phenomena, and inflated values prevailed.
Quantitative estimate of manganese nodules based on the operation of a free fall grab (FFG) needs to be corrected because of its less retrieval ability. Previously, the correction parameter of the nodule abundance collected by FFG was calculated based on the image analysis of the photos of bottom sediment in the northern sector of the nodule exploration area of Korea in the NE equatorial Pacific. However, nodules in the southern sector are commonly covered by sediment, which may prevent the use of the correction parameter estimated by photographic techniques. In this study, we attempted dual nodule sampling at the same location by different equipments (i.e. box corer (BC) and FFG) to examine the previous correction parameter of nodule abundance for FFG operation. During the exploration cruises in 2007 to 2009, Mn-nodules were collected from 40 stations both by BC and FFG in the southern sector. The correlation analysis between BC and FFG operations revealed that the BC collected nodules 1.43 times larger than FFG. Our result suggests that the correction parameter of 1.43 can be applied for collection of FFG data to estimate Mn-nodule distribution in the southern sector. The obtained parameter is similar to the previous parameter (1.42~1.45) calculated by the image analysis method, indicating an usefulness of new correction parameter suggested by this study.
Blades of horizontal axis are nowadays made of composite materials. Generally, composite materials satisfy design provides lower weight and good stiffness, while laminate composites have often damages as like the delamination and cracks at the interface of laminates. The box spar and tail parts of a blade are composed of the CFRP/GFRP hybrid laminate composites. However, delamination and the interfacial crack often occur in the interface of CFRP/GFRP hybrid laminate composites under the mixed mode fracture condition, especially mode I and mode II. Therefore, there is a need for the evaluation of the mixed mode fracture behavior during the delamination of CFRP/GFRP hybrid laminates. This study shows the experimental results for the delamination fracture toughness in CFRP/GFRP hybrid laminate composites. Fracture toughness experiments and estimation are performed by using DMMB(Dissimilar mixed mode bending) specimen. The materials used in the test are a commercial woven type CFRP(Carbon fiber reinforced plastic) prepreg(CF3327) and UD type GFRP(Glass fiber reinforced plastic) prepreg(HD224A). A CFRP/GFRP hybrid laminate composite is composed by the 10 plies CFRP and GFRP prepreg for DMMB. A thickness of CFRP and GFRP layer is 2.5mm and 3.0mm, respectively. Also the fulcrum location which is a loading parameter is changed from 80 to 100mm on the specimen of length 120mm because it defines the ratio of mode I to mode II. In this study, the effects of the fulcrum location are evaluated in the viewpoint of energy release rate in mode I and mode II contribution. The results show that the delamination crack initiates at higher displacement and lower load according to the increase of the fulcrum location ratio. And the variation of the energy release rate for mode I and II contributions for the mode mixity are shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5860-5876
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2018
A single snapshot data can only provide limited amount of information so that the rank of covariance matrix is not full, which is not adopted to complete the parameter estimation directly using the traditional super-resolution method. Aiming at solving the problem, a joint time delay and angle estimation using matrix pencil method based on information reconstruction vector for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is proposed. Firstly, according to the channel frequency response vector of each array element, the algorithm reconstructs the vector data with delay and angle parameter information from both frequency and space dimensions. Then the enhanced data matrix for the extended array element is constructed, and the parameter vector of time delay and angle is estimated by the two-dimensional matrix pencil (2D MP) algorithm. Finally, the joint estimation of two-dimensional parameters is accomplished by the parameter pairing. The algorithm does not need a pseudo-spectral peak search, and the location of the target can be determined only by a single receiver, which can reduce the overhead of the positioning system. The theoretical analysis and simulation results show that the estimation accuracy of the proposed method in a single snapshot and low signal-to-noise ratio environment is much higher than that of Root Multiple Signal Classification algorithm (Root-MUSIC), and this method also achieves the higher estimation performance and efficiency with lower complexity cost compared to the one-dimensional matrix pencil algorithm.
Most nonstationary frequency models are defined as the probability models containing the time-dependent parameters. For frequency analysis of annual maximum rainfall data, the Gumbel distribution is generally recommended in Korea. For the nonstationary Gumbel models, the time-dependent location and scale parameters are defined as linear and exponential relationship, respectively. The exponentially time-varying scale parameter of nonstationary Gumbel model is generally used because the scale parameter should be positive. However, the exponential form of scale parameter occasionally provides overestimated quantiles. In this study, various forms of time-varying scale parameters such as exponential, linear, and logarithmic forms were proposed and compared. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. To compare the accuracy of each scale parameter, Monte Carlo simulation was performed for various conditions. Additionally, nonstationary frequency analysis was conducted for the sites which have more than 30 years data with a trend in rainfall data. As a result, nonstationary Gumbel model with exponentially time-varying scale parameter generally has the smallest root mean square error comparing with another forms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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