Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.11
no.5
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pp.108-122
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2001
As bridge design is advancing toward the performance-based design. it becomes increasingly important to monitor and re-evaluate the long-term structural performance of bridges. Such information is essential in developing performance criteria for design. In this research. sensor systems for long-term structural performance monitoring have been installed on two highway bridges. Pre1iminary vibration measurement and data analysis have been performed on these instrumented bridges. On one bridge, ambient vibration data have been collected. based on which natural frequencies and mode shapes have been extracted using various methods and compared with those obtained by the preliminary finite element analysis. On the other bridge, braking and bumping vibration tests have been carried out using a water truck In addition to ambient vibration tests. Natural frequencies and mode shapes have been derived and the results by the breaking and bumping vibration tests have been compared. For the development of a three dimensional baseline finite element model, the new methodology using a neural network is proposed. The proposed one have been verified and applied to develop the baseline model of the bridge.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1223-1228
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2018
LTE-R(Long Term Evolution - Railway), as a mobile communication technology to support safety operation of train on high speed railway system, have to be equipped appropriately by hand-over method for high moving environment of train. In this paper, hand-over performance of LTE-R network, which is used in railway communication system, is analyzed and hand-over implementation condition is suggested with this analysis. The performance analysis of this study is carried out with computer simulation with NS(Network Simulator)-3. SINR(Signal to Interference and Noise Ratio) and RSRP(Reference Signal Received Power), and Data Rate is used for hand-over performance parameter.
The radio noise produced by corona discharge in high voltage transmission tines is one of the most important line design considerations. Therefore it is necessary to pre-evaluate radio noise for transmission line designers using Prediction formulas or field test results. In this Paper, more accurate and useful formulas for Predicting radio noise during fair and foul weathers in AC transmission lines were proposed through comparison with the existing formulas. Also it was verified by comparing with the long-term measured data from operating lines that the Proposed formulas are very accurate. The Proposed prediction formulas are developed by the applications of nonlinear least square optimization method to radio noise database collected from lines throughout the world.
The existing stochastic models for the data with hydrologic persistence can be classified into two categories; the short-term and long-term models.For the present study, the Hurst coefficients which are the dominant parameter in the Fast Fractional Gaussian Noise(FFGN)model, one of the long-term models. are estimated with historical annual and monthly streamflows. In order to verify the applicability of these estimators the statistical properties of the generated annual streamflows by FFGN model are compared with those of the historical annual streamflows. Then the generated annual streamflows by FFGN model are disaggregated into the monthly streamflows by disaggregation model at two sites, i.e. Waekman and Jindong, in the Nakdong River Basin. On the other hand, the monthly stream flows at the two sites were also generated by the two-site Matalas model which is one of the short-term models. To evaluate the applicability of the above models and to select the better model the statistical properties of the generated monthly streamflows by two models were compared with those of the historicals, respectively.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.83-89
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2017
In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.759-763
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2006
The World Health Organization(WHO) has recommended population of sleep disturbance as one of the environmental health indicators. But the percentage of respondents who felt highly sleep disturbed, that is, %HSD can???thave application to sleep disturbance from instantaneous noise. Therefore, this study has been carried out to present the technique for assessing sleep disturbance on instantaneous noise quantitatively. The study of sleep disturbance on night time instantaneous railway noise has been undertaken. Noise monitor has been in operation from 22 hours to 7 hours during 6 nights at 12 locations. To assess instantaneous noise induced sleep disturbance, it was decided to measure body movement by actiwatch. %motility was used as indicators of sleep disturbance. %motility is the expected value of probability of motility value during 7 epochs (105s) of any noise event. The measures of instantaneous motility have been related to measures of instantaneous railway noise events. The relationship shows that %motility is a good predictor for assessing sleep disturbance and Korean is more sensitive to noise than European although the railway noise have been considered in this study. This study can be extended to assessing long-term sleep disturbance and give a guideline far policy decision.
High performance fiber reinforced cement composites have better performances than traditional cement based materials, therefore, have been expected as new construction applications such as the materials for construction & bridge structure, repair and rehabilitation applications, anti-collapse applications, anti-noise applications etc. However, they have lots of the problems such as material design, fabrication method and structural analysis. Also, the most serious problems of High performance fiber reinforced cement composites have been expensive initial cost, lack of long-term exposure data. As a result, it is needed that the efforts for lowering the initial cost and accumulation of long-term exposure. There has been hardly assessment results of life cycle cost for HPFRCC in construction field, but some papers showed that total life cycle cost could be profitable if the initial cost could be reduced.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.1
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pp.73-84
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2019
In this research, it is a basic study to investigate the population of birds using UAVs. The research area is Ardeidae species(ASP) habitat and has long-term monitoring. The purpose of the study is to compare the ASP populations which analyzed ground observational survey and UAVs imagery. We used DJI's Mavic pro and Phantom4 for this research. Before investigating the population of ASP, we measured the escape distance by the UAVs, and the escape distances of the two UAVs models were statistically significant. Such a result would be different in UAV size and rotor(rotary wing) noise. The population of ASP who analyzed the ground observation and UAVs imagery count differed greatly. In detail, the population(mean) on the ground observation was 174.9, and the UAVs was 247.1 ~ 249.9. As a result of analyzing the UAVs imagery, These results indicate that the lower the UAVs camera altitude, the higher the ASP population, and the lower the UAVs camera altitude, the higher the resolution of the images and the better the reading of the individual of ASP. And we confirmed analyzed images taken at various altitudes, the individuals of ASP was not statistically significant. This is because the resolution of the phantom was superior to that of mavic pro. Our research is fundamental compared to similar studies. However, long-term monitoring for ASP of South Korea's by ground observation is a barrier of the reliability of the monitoring result. We suggested how to use UAVs which can improve long-term monitoring for ASP habitat.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.1
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pp.7-12
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2000
A new speech enhancement algorithm for speech corrupted by slowly varying additive colored noise is suggested based on a state-space signal model. Due to the FIR structure and the unimportance of long-term past information, the receding horizon (RH) FIR filter known to be a best linear unbiased estimation (BLUE) filter is utilized in order to obtain noise-suppressed speech signal. As a special case of the colored noise problem, the suggested approach is generalized to perform the single blind signal separation of two speech signals. It is shown that the exact speech signal is obtained when an incoming speech signal is noise-free.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.13-26
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2011
In order to explain the U-shaped pattern of autocorrelations of stock returns i.e., autocorrelations starting around 0 for short-term horizons and becoming negative and then moving toward 0 for long-term horizons, researchers suggested the use of a state-space model consisting of an I(1) permanent component and an AR(1) stationary component, where the two components are assumed to be independent. They concluded that auto-regression coefficients derived from the state-space model follow a U-shape pattern and thus there is mean-reversion in stock prices. In this paper, we show that only negative autocorrelations are feasible under the assumption that the permanent component and the stationary component are independent in the state-space model. When the two components are allowed to be correlated in the state-space model, we show that the sign of the auto-regression coefficients is not restricted as negative. Monthly return data for all NYSE stocks for the period from 1926 to 2007 support the state-space model with correlated noise processes. However, the auto-regression coefficients of the ARIMA process, equivalent to the state-space model with correlated noise processes, do not follow a U-shaped pattern, but are always positive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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