Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.9
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pp.10-16
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2011
Interleaving is applied to prevent from exceeding the error-correction capability of channel code. At the receiver, burst errors are converted into random errors after deinterleaving, so the error-correction capability of channel code is not exceeded. However, when a receiver does not have any information on parameters used at an interleaver, interleaving can be seen as an encryption with some pattern. In this case, deinterleaving becomes complicated. In the field of blind deinterleaving, there have recently been a number of researches using linearity of linear block code. In spite of those researches, since the linearity is not applicable to a convolutional code, it is difficult to estimate parameters as in a linear block code. In this paper, we propose a method of blind block deinterleaving using convolutional code reconstruction method.
The work presented in this paper is about a postprocessor, which improves the performance of automatic speech segmentation system by correcting the phoneme boundary errors. We propose a postprocessor that reduces the range of errors in the auto labeled results that are ready to be used directly as synthesis unit. Starting from a baseline automatic segmentation system, our proposed postprocessor trains the features of hand labeled results using multi-layer perceptron(MLP) algorithm. Then, the auto labeled result combined with MLP postprocessor determines the new phoneme boundary. The details are as following. First, we select the feature sets of speech, based on the acoustic phonetic knowledge. And then we have adopted the MLP as pattern classifier because of its excellent nonlinear discrimination capability. Moreover, it is easy for MLP to reflect fully the various types of acoustic features appearing at the phoneme boundaries within a short time. At the last procedure, an appropriate feature set analyzed about each phonetic event is applied to our proposed postprocessor to compensate the phoneme boundary error. For phonetically rich sentences data, we have achieved 19.9 % improvement for the frame accuracy, comparing with the performance of plain automatic labeling system. Also, we could reduce the absolute error rate about 28.6%.
Gangwon-do is one of Korea's most popular tourist destinations, with varying tourism demands and trends across its subregions. It is crucial to identify the characteristics of tourism in each area and compare the tourism patterns over time to devise policies that revitalize tourism in each local government and promote balanced development across regions. In this paper, we classify the regions in Gangwon-do based on tourism data from the last four years and analyze the tourism pattern of each region using the non-Euclidean additive model proposed by Jeon et al. (2021). The model incorporates the proportions of visitors by age groups and the proportions of navigation searches by destination types as two covariates, and the proportions of tourism expenditure types as a response variable. We estimate the model using the smooth-backfitting method and coordinate-wise bandwidth selection. The results are visualized in ternary plots, and changes in tourism patterns over time are analyzed by comparing the ratios of prediction errors to fitting errors.
Kim, Chang-Hwan;Park, Chan-Hong;Min, Kyung-Duck;Han, Hyun-Chul;Kwon, Moon-Sang;Shim, Jae-Seol;Choi, Sung-Ho;Oh, Soon-Bock
Ocean and Polar Research
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v.24
no.4
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pp.491-500
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2002
Magnetic anomalies in the Dokdo and it's surroundings were investigated with respect to structure and origin of the Dokdo and surrounding seamounts. After normal and diurnal correction of measured magnetic data, crossover correction was applied to reduce errors between sets of magnetic anomalies. The errors from crossover operation result in decrease of about 51%, from 62.2 nT to 30.1 nT in standard deviation. Reduction-to-the-pole, second vertical derivative and analytic signal processing were applied to explore magnetic anomaly signatures in detail. Magnetic anomalies are most complicated in the 1st-Dok seamount, show SWW-NEE linear pattern in the 2nd-Dok seamount and lower to the 3rd-Dok seamount. Different magnetic anomaly patterns in three seamounts imply that three volcanic seamounts were formed at different times and are composed of rocks that were produced in different conditions. It seems that the 3rd-Dok seamount was first to form and followed by the 1st-Dok seamount. The complicated magnetic and second vertical derivative anomaly patterns in the 1st-Dok seamount may be due to subsidiary cones around crater or the presence of intruded magma bodies below sea surface and the Dokdo is probably a marginal subsidiary part of crater.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2060-2071
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1999
The complicate software failure system is defined to the superposition of the points of failure from several component point process. Because the likelihood function is difficulty in computing, we consider Gibbs sampler using iteration sampling based method. For each observed failure epoch, we applied to latent variables that indicates with component of the superposition mode. For model selection, we explored the posterior Bayesian criterion and the sum of relative errors for the comparison simple pattern with superposition model. A numerical example with NHPP simulated data set applies the thinning method proposed by Lewis and Shedler[25] is given, we consider Goel-Okumoto model and Weibull model with GOS, inference of parameter is studied. Using the posterior Bayesian criterion and the sum of relative errors, as we would expect, the superposition model is best on model under diffuse priors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.780-786
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2015
Social media, such as Social Network Service include a lot of spontaneous opinions from customers, so recent companies collect and analyze information about customer feedback by using the system that analyzes Big Data on social media in order to efficiently operate businesses. However, it is difficult to analyze data collected from online sites accurately with existing morpheme analyzer because those data have spacing errors and spelling errors. In addition, many online sentences are short and do not include enough meanings which will be selected, so established meaning selection methods, such as mutual information, chi-square statistic are not able to practice Emotional Classification. In order to solve such problems, this paper suggests a module that can revise the meanings by using initial consonants/vowels and phase pattern dictionary and meaning selection method that uses priority of word class in a sentence. On the basis of word class extracted by morpheme analyzer, these new mechanisms would separate and analyze predicate and substantive, establish properties Database which is subordinate to relevant word class, and extract positive/negative emotions by using accumulated properties Database.
There are diverse sea areas within the coverage of GOCI which is observed around the Korea at one-hour intervals. It includes not only very clear ocean of East Sea, but also extremely turbid waters of the Yangtze River estuary. In this study, we analyzed the different optical characteristics of various sea areas using absorption coefficients of phytoplankton, Suspended Particulate Matter(SPM), Dissolved Organic Matter(DOM). Totally 959 sets of bio-optical and marine environmental data were obtained from 2009 to 2014 around the sea area of Korea. The East Sea, South Sea, East China Sea and offshore part of Yellow Sea showed similar pattern having high levels of contribution of phytoplankton and DOM. On the other hands, the coastal part of Mokpo and Gyeonggi Bay showed opposite pattern having high levels of contribution of SPM and DOM. As a result of the algorithm performance for chlorophyll-a(Chl-a) and SPM, Chl-a is mostly overestimated and SPM is mainly tended to be underestimated. Large amount of errors are induced by the SPM rather than the chl-a and DOM. These errors are primarily founded in the coastal waters having relatively high levels of $a_{SPM}$ contribution of more than 60%.
Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) is affected by various noise source such as atmospheric artifact, orbital error, processing noise etc.. Especially, one of the dominant noise source for long-wave SAR system, such as ALOS PALSAR (L-band SAR satellite) is the ionosphere effect because phase delays on radar pulse through the ionosphere are proportional to the radar wavelength. To avoid misinterpret of phase signal in the interferogram, it is necessary to detect and correct ionospheric errors. Recently, a MAI (Multipler Aperture SAR Interferometry) based ionospheric correction method has been proposed and considered one of the effective method to reduce phase errors by ionospheric effect. In this paper, we introduce the MAI-based method for ionospheric correction. Moreover we propose an efficient method that apply the method over non-coherent area using directional filter. Finally, we apply the proposed method to the ALOS PALSAR pairs, which include the west sea coast region in Korea. A polynomial fitting method, which is frequently adopted in InSAR processing, has been applied for the mitigation of phase distortion by the orbital error. However, the interferogram still has low frequency of Sin pattern along the azimuth direction. In contrast, after we applied the proposed method for ionospheric correction, the low frequency pattern is mitigated and the profile results has stable phase variation values within ${\pm}1rad$. Our results show that this method provides a promising way to correct orbital and ionospheric artifact and would be important technique to improve the accuracy and the availability for L-band or P-band systems.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.14
no.3
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pp.885-905
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2010
This study questions that mathematical evaluations strive to memorize fragmentary knowledge and have an objective test. To solve these problems on mathematical education We did descriptive test. Through the descriptive test, students think and express their ideas freely using mathematical terms. We want to know if that procedure is correct or not, and, if they understand what was being presented. We studied this because We want to analyze where and what kinds of faults they committed, and be able to correct an error so as to establish a correct mathematical concept. The result from this study can be summarized as the following; First, the mistakes students make when solving the descriptive tests can be divided into six things: error of question understanding, error of concept principle, error of data using, error of solving procedure, error of recording procedure, and solving procedure omissions. Second, students had difficulty with the part of the descriptive test that used logical thinking defined by mathematical terms. Third, errors pattern varied as did students' ability level. For high level students, there were a lot of cases of the solving procedure being correct, but simple calculations were not correct. There were also some mistakes due to some students' lack of concept understanding. For middle level students, they couldn't understand questions well, and they analyzed questions arbitrarily. They also have a tendency to solve questions using a wrong strategy with data that only they can understand. Low level students generally had difficulty understanding questions. Even when they understood questions, they couldn't derive the answers because they have a shortage of related knowledge as well as low enthusiasm on the subject.
Objectives : The purpose of this study was to analyze the association between the pattern of prophylactic antibiotic use(PAU) and the surgical site infection(SSI) rate for major surgeries in Korea. Methods : We retrospectively reviewed the medical records of patients who underwent cardiac, colon and gastric surgery, hysterectomies and hip/knee replacements at 20 hospitals, and inclusive of over 500 beds. We randomly sampled 60 cases per surgery type for patients discharged between September and November, 2006. A total fo 2,924 cases were included in our analysis. Cox's proportional hazard analysis was conducted to evaluate the association between the pattern of PAU and SSI rate. Results : The proportion of patients who received their first prophylactic antibiotics(PA) 1 hour before incision was 65.5%, who received inappropriate PAs was 80.8%, and the proportion of patients whose PA was discontinued within 24 hours of surgery was 0.5%. The average duration of PAU after surgery was 9 days. The relative risk(RR) of SSI in patients who received their first PA more than 1 hour before incision was significantly higher than for those who received it within 1 hour prior to incision(RR=8.20, 95% CI=4.81-13.99). Inappropriate PA selection increased SSI rate, albeit with marginal significance(RR=1.97, 95% CI=0.96-4.03). Also, prolonged PAU following surgery had no effect on SSI rate. Conclusions : These results suggest that the pattern of PAU in the surgeries examined was not appropriate. Errors in the timing of PAU and of PA selection increase SSI rate. SSI rate remained unaltered following prolonged PAU after surgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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