적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.
The present study evaluated the accuracy of MSD-related work criterion of Korea Ministry of Labor by using ergonomic workload evaluation methods. 1,948 manufacturing works in automobile industry were divided into 1,286 MSD-related risky works and 662 risk-free ones by using RULA, ANSI Z-365 and perceived discomfort evaluation. Then, the two types of works were evaluated by Labor Ministry work criterion to analyze the classification accuracy of the work criterion. The work criterion of Korea Labor Ministry had low hit and false alarm ratio(20 and 11%) and high miss and correct rejection ratio(80 and 89%), and the odd ratios of hit and correct rejection were 0.2 and 8.3, respectively. It can be concluded that the work criterion of Korea Labor Ministry is a conservative evaluation method which tends to evaluate a target work as risk-free.
이 논문에서는 TEO 알고리즘에 기반한 ETEO와 MTEO 버스트 신호 검출 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 STR과 AGC가 완료된 이후에 사용되어야 하지만, 위상과 주파수 옵셋에는 무관하게 작동한다. ETEO 알고리즘은 기존의 TEO 알고리즘을 확장한 알고리즘이며, MTEO 알고리즘은 ETEO 출력 특성을 개선시키고자 제안된 알고리즘이다. 또한 PREAMBLE64를 검출하기 위해 변형된 구조를 제안하였다. 모의 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 CDF와 최적의 임계치를 설정하였으며, 최적 임계치에 대한 P$_{M}$, P$_{F}$ 성능과 FER 성능을 모의 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 도시하였다. 결론적으로, M=3인 MTEO 버스트 검출기가 최적의 FER 성능을 보장하는 구조로 제안되었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.357-366
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2013
Spectrum sensing, as a fundamental functionality of Cognitive Radio (CR), enables Secondary Users (SUs) to monitor the spectrum and detect spectrum holes that could be used. Recently, the security issues of Cognitive Radio Networks (CRNs) have attracted increasing research attention. As one of the attacks against CRNs, a Primary User Emulation (PUE) attack compromises the spectrum sensing of CR, where an attacker monopolizes the spectrum holes by impersonating the Primary User (PU) to prevent SUs from accessing the idle frequency bands. Energy detection is often used to sense the spectrum in CRNs, but the presence of PUE attack has not been considered. This study examined the effect of PUE attack on the performance of energy detection-based spectrum sensing technique. In the proposed protocol, the stationary helper nodes (HNs) are deployed in multiple stages and distributed over the coverage area of the PUs to deliver spectrum status information to the next stage of HNs and to SUs. On the other hand, the first stage of HNs is also responsible for inferring the existence of the PU based on the energy detection technique. In addition, this system provides the detection threshold under the constraints imposed on the probabilities of a miss detection and false alarm.
CDMA 역방향 링크에서 슬롯 모드로 전송되는 프리엠블을 탐색하기 위한 최대우도 동기획득 방식의 성능을 분석한다. CDMA 복조기 출력의 통계적 특성에 기초하여 신호검출 성능을 주파수 선택성 레일라이 페이딩 채널에서 다중 $H_1$ 셀의 경우에 대해 이론적으로 분석한다. 복조기 출력으로 구성되는 판정 변수의 확률밀도 함수를 수신신호의 페이딩 특성을 고려하여 단일 및 이중 안테나 시스템의 경우에 대해 유도하고 후치 적분의 수. 페이딩 율 및 안테나 다이버시티에 따른 효과를 고려하여 성능을 분석한다.
기존의 OR 법칙은 각각의 2차 사용자가 검출한 결과 값을 퓨전센터에서 취합하여 1차 사용자의 존재 유무를 판단한다. 따라서 기존의 OR 법칙은 1차 사용자의 존재 유무를 판단하기 위해서 CR 네트워크 내에 존재하는 모든 2차 사용자로부터 검출 결과 값을 취합하여야 했다. 하지만 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙은 2차 사용자의 검출 결과 값에 따라 퓨전센터에서 취합하는 2차 사용자의 검출 결과 값의 수를 조절하여 2차 사용자의 전송 용량을 높일 수 있다. 그리고 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙의 시뮬레이션을 통해 기존의 OR 법칙과 제안하는 OR 법칙의 오 경보 확률, 미 검출 확률을 구하고 전송 용량을 구한다.
This study proposes a mathematical model to estimate the economic value of weather forecast service, among which the precipitation forecast service is focused. The value is calculated in terms of users' satisfaction or dissatisfaction resulted from the users' decisions made by using the precipitation probabilistic forecasts and thresholds. The satisfaction values can be quantified by the traditional value score model, which shows the scaled utility values relative to the perfect forecast information. This paper extends the value score concept to a collective value score model which is defined as a weighted sum of users' satisfaction based on threshold distribution in a group of the users. The proposed collective value score model is applied to the picnic scenario by using four hypothetical sets of probabilistic forecasts, i.e., under-confident, over-confident, under-forecast and over-forecast. The application results show that under-confident type of forecasts outperforms the others as a measure of the maximum collective value regardless of users' dissatisfaction patterns caused by two types of forecast errors, e.g., miss and false alarm.
This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing the road lane using a CDF (Cumulative Distribution Function). which is designed for the model function of the road lane. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of the lane direction because of the directional and positional continuities of the lane. We construct a scatter diagram by collecting the edge pixels with the direction corresponding to the peak point of the CDF and carry out the principal axis-based line fitting for the scatter diagram to obtain the lane information. As noises play the role of making a lot of similar features to the lane appear and disappear in the image we introduce a recursive estimator of the function to reduce the noise effect and a scene understanding index (SUI) formulated by statistical parameters of the CDF to prevent a false alarm or miss detection. The proposed algorithm has been implemented in a real time on the video data obtained from a test vehicle driven in a typical highway.
Park, Jongyeob;Moon, Yong-Jae;Lee, Kangjin;Lee, Jaejin
천문학회보
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제40권1호
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pp.84.2-84.2
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2015
There are probabilistic forecast models for solar flare occurrence, which can be evaluated by various skill scores (e.g. accuracy, critical success index, heidek skill score, true skill score). Since these skill scores assume that two types of forecast errors (i.e. false alarm and miss) are equal or constant, which does not take into account different situations of users, they may be unrealistic. In this study, we make an evaluation of a probabilistic flare forecast model (Lee et al. 2012) which use sunspot groups and its area changes as a proxy of flux emergence. We calculate daily solar flare probabilities from 1996 to 2014 using this model. Overall frequencies are 61.08% (C), 22.83% (M), and 5.44% (X). The maximum probabilities computed by the model are 99.9% (C), 89.39% (M), and 25.45% (X), respectively. The skill scores are computed through contingency tables as a function of forecast probability, which corresponds to the maximum skill score depending on flare class and type of a skill score. For the critical success index widely used, the probability threshold values for contingency tables are 25% (C), 20% (M), and 4% (X). We use a value score with cost/loss ratio, relative importance between the two types of forecast errors. We find that the forecast model has an effective range of cost/loss ratio for each class flare: 0.15-0.83(C), 0.11-0.51(M), and 0.04-0.17(X), also depending on a lifetime of satellite. We expect that this study would provide a guideline to determine the probability threshold for space weather forecast.
Park, Jongyeob;Moon, Yong-Jae;Lee, Kangjin;Lee, Jaejin
천문학회보
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제41권1호
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pp.80.1-80.1
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2016
There are probabilistic forecast models for solar flare occurrence, which can be evaluated by various skill scores (e.g. accuracy, critical success index, heidek skill score, and true skill score). Since these skill scores assume that two types of forecast errors (i.e. false alarm and miss) are equal or constant, which does not take into account different situations of users, they may be unrealistic. In this study, we make an evaluation of a probabilistic flare forecast model [Lee et al., 2012] which use sunspot groups and its area changes as a proxy of flux emergence. We calculate daily solar flare probabilities from 2011 to 2014 using this model. The skill scores are computed through contingency tables as a function of forecast probability, which corresponds to the maximum skill score depending on flare class and type of a skill score. We use a value score with cost/loss ratio, relative importance between the two types of forecast errors. The forecast probability (y) is linearly changed with the cost/loss ratio (x) in the form of y=ax+b: a=0.88; b=0 (C), a=1.2; b=-0.05(M), a=1.29; b=-0.02(X). We find that the forecast model has an effective range of cost/loss ratio for each class flare: 0.536-0.853(C), 0.147-0.334(M), and 0.023-0.072(X). We expect that this study would provide a guideline to determine the probability threshold and the cost/loss ratio for space weather forecast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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