Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.657-660
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2009
An image interpolation is a basis technique for various image processing and is required to minimize approaches for image quality deterioration. In this paper, we propose an improved bilinear interpolation using loss information estimation. In the proposed algorithm, we estimate loss information of low resolution image using down-sampling and interpolation of acquisition low resolution. The estimated loss information is utilized interpolated image, and it decrease image quality deterioration. Our experiments obtained the average PSNR 0.97~1.79dB which is improved results better than conventional method for sensitive image quality. Also, subjective image quality with edge region is more clearness. The proposed method may be helpful for applications in various multimedia systems such as image resolution enhancement and image restoration.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.323-330
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2017
The millimeter wave band is in the extremely high frequency band whose frequency and wavelength are 30-300GHz and 10-1mm respectively. When the obstacles block the propagation path which is not Line-of-Sight (LoS), due to a high propagation loss, it is hard to receive a signal in the millimeter wave band. Therefore When the path loss is measured in the millimeter wave band, the signal which is not distinguished from the noise is observed. Consequently, the path loss data which is limited in certain value is observed in the high propagation loss environment. If the original least square is implemented without taking the limitation of certain value into account, the path loss exponent may be underestimated. In this paper, the performance of Tobit Maximum Likelihood Estimation, Heckman Two-stage Model and Truncation Regression Model which can estimate properly in the censoring or truncated environments are compared.
Almahmeed, M.A.;Hamdy, H.I.;Alzalzalah, Y.H.;Son, M.S.
Journal of the Korean Statistical Society
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v.31
no.4
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pp.415-431
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2002
A unified framework for statistical inference for the mean of the normal distribution to derive point estimates, confidence intervals and statistical tests is proposed. This optimal design is justified after investigating the basic information and requirements that are possible and impossible to control when specifying practical and statistical requirements. Point estimation is only credible when viewed in the larger context of interval estimation, since the information required for optimal point estimation is unspecifiable. Triple sampling is proposed and justified as a reasonable sampling vehicle to achieve the specifiable requirements within the unified framework.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1369-1389
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2024
In the era of 6G, the rapid increase in communication data volume poses higher demands on traditional channel estimation techniques and those based on deep learning, especially when processing large-scale data as their computational load and real-time performance often fail to meet practical requirements. To overcome this bottleneck, this paper introduces quantum computing techniques, exploring for the first time the application of Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) to broadband channel estimation challenges. Although generative adversarial technology has been applied to channel estimation, obtaining instantaneous channel information remains a significant challenge. To address the issue of instantaneous channel estimation, this paper proposes an innovative QGAN with a dual-module design in the generator. The adversarial loss function and the Mean Squared Error (MSE) loss function are separately applied for the parameter updates of these two modules, facilitating the learning of statistical channel information and the generation of instantaneous channel details. Experimental results demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed dual-module QGAN technique in channel estimation on the Pennylane quantum computing simulation platform. This research opens a new direction for physical layer techniques in wireless communication and offers expanded possibilities for the future development of wireless communication technologies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.659-668
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2017
The inverse Weibull distribution (IWD) can be readily applied to a wide range of situations including applications in medicines, reliability and ecology. It is generally known that the lifetimes of test items may not be recorded exactly. In this paper, therefore, we consider the maximum likelihood estimation (MLE) and Bayes estimation of the entropy of a IWD under generalized progressive hybrid censoring (GPHC) scheme. It is observed that the MLE of the entropy cannot be obtained in closed form, so we have to solve two non-linear equations simultaneously. Further, the Bayes estimators for the entropy of IWD based on squared error loss function (SELF), precautionary loss function (PLF), and linex loss function (LLF) are derived. Since the Bayes estimators cannot be obtained in closed form, we derive the Bayes estimates by revoking the Tierney and Kadane approximate method. We carried out Monte Carlo simulations to compare the classical and Bayes estimators. In addition, two real data sets based on GPHC scheme have been also analysed for illustrative purposes.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.631-639
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2003
Bayes estimates of reliability for the stress-strength system are obtained with respect to LINEX loss function. A reference prior distribution of the reliability is derived and Bayes estimates of the reliability are also obtained. These Bayes estimates are compared with corresponding estimates under squared-error loss function.
Image resolution enhancement algorithm is a basic technique for image enlargement and restoration. The main problem is the image quality degradation such as blurring or blocking effects. In this paper, we propose loss information estimation and image resolution enhancement method using low level interpolation method. In the proposed method, loss information is computed by downsampling -interpolation process of obtained low resolution image. We estimate loss information of high resolution image using interpolation of the computed loss information. Lastly, we add up interpolated high resolution image and the estimated loss information which is applied a weight factor. Our experiments obtained the average PSNR 1.4dB which is improved results better than conventional algorithm. Also subjective image quality is more clearness and distinctness. The proposed method may be helpful for various video applications which required improvement of image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1824-1831
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1999
In this paper, the data recovery performance of systematic erasure codes in burst loss environments is analyzed and the estimation method of redundant data according to loss characteristics is suggested. The burstness of packet loss is modeled by Gilbert model, and the performance of proposed packet loss recovery method in the case of using systematic erasure code is analyzed based on previous study on the loss recovery in the case of using erasure code. The required redundancy data fitting method for systematic erasure code in the condition of given loss property is suggested in the consideration of packet loss characteristics such as average packet loss rate and average loss length.
A flood loss estimation toolbox was developed within GIS software. This toolbox is for anyone who is interested in the flood loss estimation, and uses data accessible to public. In particular, the loss estimation framework in the toolbox is distinct in that the inventory items are individually dealt with. The toolbox was applied to estimate the economic loss from a levee failure event in 2002. The estimated loss was a little larger than the reported value. The difference is probably due to the asset values and the damage functions for each inventory item, which have to be updated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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