The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.4
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pp.379-386
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2016
As well as to operate a high-speed rail, our country with capability to produce high-speed train has developed a number of techniques, such as for a riding comfort improvement, automatic diagnosis for major electrical or mechanical parts, on board measurement for catenary systems and noise reduction of running rolling-stocks are still under development. In this paper, we describe the current status of operation technologies not only traditional railway wireless communication systems but also Long Term Evolution systems which would be deployed as soon as possible, like as in Europe, China and the United States. In addition, we produced the domestic wireless communication networks for railway which KORAIL Corp. has been operating and the schemes and the plans of HSR field test for the fourth generation mobile communication which should be enforced by national research and development.
To meet increasing needs for environmentally sustainable management of coastal area, there has been compelling pressure to establish a cost-effective and long-term coastal water quality (CWQ) monitoring system. A remote CWQ monitoring system, STAMP, has been developed and is in operation along the route between Kyema harbor and Anma Island in the southwestern coastal area of Korea. STAMP uses a PCS phone as a telemetry unit to transmit acquired data for monitoring general water quality parameters, and a routinely operating coastal passenger ship or car ferry. STAMP has various merits of low-cost operations; long-term monitoring with secure instrumentation; and stable real-time telemetry of acquired data with-out the loss and noise. It is expected that the system will serve as a very useful tool in the CWQ managing programs of Korea taking the advantage of many coastal passenger ships in various routes including the ships departing from the coastal industrial cities. The acquired data compiled on suspended surface sediment concentrations (SSSC) will be also valuably helpful in understanding the sediment budget across the routes of the vessel.
In this paper, we propose self-organizing schemes for the initial configuration of the neighbor cell list (NCL), maintenance of the NCL, and physical cell identifier (PCI) allocation in heterogeneous networks such as long term evolution systems where lower transmission power nodes are additionally deployed in macrocell networks. Accurate NCL maintenance is required for efficient PCI allocation and for avoiding handover delay and redundantly increased system overhead. Proposed self-organizing schemes for the initial NCL configuration and PCI allocation are based on evolved universal terrestrial radio access network NodeB (eNB) scanning that measures reference signal to interference and noise ratio and reference symbol received power, respectively, transmitted from adjacent eNBs. On the other hand, the maintenance of the NCL is managed by adding or removing cells based on periodic user equipment measurements. We provide performance analysis of the proposed schemes under various scenarios in the respects of NCL detection probability, NCL false alarm rate, handover delay area ratio, PCI conflict ratio, etc.
In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.
One of the key elements in the emerging, packet-based long term evolution (LTE) cellular systems is the deployment of multiple femtocells for the improvement of coverage and data rate. However, arbitrary overlaps in the coverage of these femtocells make the handover operation more complex and challenging. As the existing handover strategy of LTE systems considers only carrier to interference plus noise ratio (CINR), it often suffers from resource constraints in the target femtocell, thereby leading to handover failure. In this paper, we propose a new efficient, multi-objective handover solution for LTE cellular systems. The proposed solution considers multiple parameters like signal strength and available bandwidth in the selection of the optimal target cell. This results in a significant increase in the handover success rate, thereby reducing the blocking of handover and new sessions. The overall handover process is modeled and analyzed by a three-dimensional Markov chain. The analytical results for the major performance metrics closely resemble the simulation results. The simulation results show that the proposed multi-objective handover offers considerable improvement in the session blocking rates, session queuing delay, handover latency, and goodput during handover.
This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.
Bridge displacement contains vital information for bridge condition and performance. Due to the limits of direct displacement measurement methods, the indirect displacement reconstruction methods based on the strain or acceleration data are also developed in engineering applications. There are still some deficiencies of the displacement reconstruction methods based on strain or acceleration in practice. This paper proposed a novel method based on long short-term memory (LSTM) networks to reconstruct the bridge dynamic displacements with the strain and acceleration data source. The LSTM networks with three hidden layers are utilized to map the relationships between the measured responses and the bridge displacement. To achieve the data fusion, the input strain and acceleration data need to be preprocessed by normalization and then the corresponding dynamic displacement responses can be reconstructed by the LSTM networks. In the numerical simulation, the errors of the displacement reconstruction are below 9% for different load cases, and the proposed method is robust when the input strain and acceleration data contains additive noise. The hyper-parameter effect is analyzed and the displacement reconstruction accuracies of different machine learning methods are compared. For experimental verification, the errors are below 6% for the simply supported beam and continuous beam cases. Both the numerical and experimental results indicate that the proposed data fusion method can accurately reconstruct the displacement.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.15
no.1
s.94
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pp.3-11
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2005
For monitoring of the civil and building structure, optical fiber sensors are very convenient. The fiber sensors are very small and do not disturb the structural properties. They also have several merits such as electro-magnetic immunity, long signal transmission, good accuracy and multiplexibility in one sensor line. Strain measurement technologies with fiber optic sensors have been investigated as a part of smart structure. In this paper, we investigated the possibilities of fiber optic sensor application to the monitoring of beam-column joints of structures. We expect that the fiber optic sensors replace electrical strain gauges. The commercial electric strain gauges show good stability and dominate the strain measurement market. However, they lack durability and long term stability for continuous monitoring of the structures. In order to apply the strain gauges, we only have to attach them to the surfaces of the structures. In this paper, we investigate the possibility of using fiber optic Bragg grating sensors to joint structure. The sensors show nice response to the structural behavior of the joint.
Kim, Nam-Sik;Kim, Chul-Young;Jung, Dae-Sung;Yoon, Jah-Geol
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.988-993
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2002
The AVT under traffic-induced vibrations was carried out on Namhae suspension bridge in Korea. Mode shapes as well as natural frequencies up to the 15th mode were acquired exactly, and the effect of traffic mass and temperature on measured natural frequencies was investigated. The results from the AVT are compared with those from forced vibration test(FVT) and FE analysis. In the case of long span suspension bridges such as Namhae bridge which has relatively large mass, the results shows that the measured natural frequencies are not affected by vehicle mass. From the results of long-term variation of natural frequencies due to temperature change, it can be said that temperature effect may be predominant to structural demage effect. Therefore, if damage detection methods based on dynamic characteristics of bridges are to be used, the variation should be taken into consideration.
Kim, Ki-Soo;Cho, Sung-Gyu;Kim, Myeong-Se;Kim, Hak-Yeon;Seo, Ki-Won
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.754-760
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2008
For monitoring of railway structures, optical fiber sensors are very convenient. The fiber sensors are very small and do not disturb the structural properties. They also have several merits such as electro-magnetic immunity, long signal transmission, good accuracy and multiplicity of one sensor line. Strain measurement technologies with fiber optic sensors have been investigated as a part of smart structure. In this paper, we investigated the possibilities of fiber optic sensor application to the monitoring of railway structures. We expect that the fiber optic sensors have much less noises than electrical strain gauges because of electro-magnetic immunity while railways operate electric power of 22000 volts. Fiber optic sensors showed good durability and long term stability for continuous monitoring of the railway structures as well as good response to the structural behaviors during construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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