Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.1
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pp.15-33
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2021
In this study, the possibility of discriminating Fire blight (FB) infection tested using the hyperspectral imagery. The reflectance of healthy and infected leaves and branches was acquired with 5 nm of full width at high maximum (FWHM) and then it was standardized to 10 nm, 25 nm, 50 nm, and 80 nm of FWHM. The standardized samples were divided into training and test sets at ratios of 7:3, 5:5 and 3:7 to find the optimal bands of FWHM by the decision tree analysis. Classification accuracy was evaluated using overall accuracy (OA) and kappa coefficient (KC). The hyperspectral reflectance of infected leaves and branches was significantly lower than those of healthy green, red-edge (RE) and near infrared (NIR) regions. The bands selected for the first node were generally 750 and 800 nm; these were used to identify the infection of leaves and branches, respectively. The accuracy of the classifier was higher in the 7:3 ratio. Four bands with 50 nm of FWHM (450, 650, 750, and 950 nm) might be reasonable because the difference in the recalculated accuracy between 8 bands with 10 nm of FWHM (440, 580, 640, 660, 680, 710, 730, and 740 nm) and 4 bands was only 1.8% for OA and 4.1% for KC, respectively. Finally, adding two bands (550 nm and 800 nm with 25 nm of FWHM) in four bands with 50 nm of FWHM have been proposed to improve the usability of multispectral image sensors with performing various roles in agriculture as well as detecting FB with other combinations of spectral bands.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10A
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pp.1057-1064
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2007
Cognitive radio(CR) technique which utilizes empty frequency bands allocated to private business but not being used temporally has been researched. According to the standard, CR users detect the primary user using the same channel, CR users should move to the another channel to guarantee the primary user's decodability. Thus, CR systems cannot use the same channel and support the CR user's QoS(Quality of Service) during the channel moving time. In this paper, we propose a radio resource sharing method that CR basestation controls the transmission power with the primary user's SNR(Signal to Noise Ratio) to increase the spectral efficiency of area and to minimize the outage of CR users. In addition, computer simulation demonstrates show that the proposed method improved spectral efficiency of area and decreased outage probability of CR users.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.137-147
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2012
Recently, floating green algae (FGA) in open oceans and coastal waters have been reported over wide area, yet accurate detection of these using traditional ground based measurement and chemical analysis in the laboratory has been difficult or even impossible due to the lack of spatial resolution, coverage, and revisit frequency. In contrast, spectral reflectance measurement makes it possible to quickly assess the chlorophyll content in green algae. Our objectives are to investigate the spectral reflectance of the FGA observed in the Yellow Sea and to develop a new index to detect FGA from satellite imagery, namely floating green algae index (FGAI), which uses relatively simple reflectance ratio technique. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite images at 500m spatial resolution were utilized to produce FGAI which is defined as the ratio between reflectance at 860nm and 660nm bands. Both FGAI results yielded reasonable green algae detection at the regional scale distribution. Especially houly GOCI observations can present more detaield information of FGAI than low-orbit satellite.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.7
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pp.1571-1576
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2013
This paper proposes an improvement algorithm of signal-to-noise ratios (SNRs) for speech signals under noisy environments. The proposed algorithm first estimates the SNRs in a low SNR, mid SNR and high SNR areas, in order to improve the SNRs in the speech signal from background noise, such as white noise and car noise. Thereafter, this algorithm subtracts the noise signal from the noisy speech signal at each bands using a spectrum sharpening method. In the experiment, good signal-to-noise ratios (SNR) are obtained for white noise and car noise compared with a conventional spectral subtraction method. From the experiment results, the maximal improvement in the output SNR results was approximately 4.2 dB and 3.7 dB better for white noise and car noise compared with the results of the spectral subtraction method, in the background noisy environment, respectively.
In this study, our purpose is to develop a technique to discriminate artificial explosions from local microearthquakes on the basis of time-frequency domain. To obtain spectral features of artificial explosions and microearthquakes, we used 3-d spectrograms(frequency, time and amplitude) because this is a useful tool to study the frequency content of entire seismic waveforms observed at local and regional distances (e. g., Kim et al., 1994). P and S waves from quarry blasts show that frequency content of dominant amplitude appeared above 10 Hz and Rg phases that are observed at near distance ranges. But P and S waves from microearthquakes have more broad frequency content as well as below 10 Hz. And for discrimination, Pg/Lg spectral ratio is performed below 10 Hz. In order to select time windows we computed group velocity using multiple filter method(MFM) and removed free surface effects from all 3-components data for improving on data quality. Next step, we computed Fast-Fourier transform, and a log average spectral amplitude over seven frequency bands : 0.5 to 3, 2 to 4, 3 to 5, 4 to 6, 5 to 7, 6 to 8 and 8 to 10 Hz. The best separation is observed from 6 to 8 Hz.
Mohsini, Mustafa Habibu;Kim, Seung-Yeon;Cho, Choong-Ho
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.3
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pp.559-567
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2015
This paper focuses on evaluating the performance of a cellular network using power control based frequency reuse partitioning (FRP) in downlink (DL). In our work, in order to have the realistic environment, the spectral efficiency of the system is evaluated through traffic analysis, which most of the previous works did not consider. To further decrease the cell edge user's outage, the concept of power ratio is introduced and applied to the DL FRP based cellular network. In considering network topology, we first divide the cell coverage area into two regions, the inner and outer regions. We then allocate different sub-bands in the inner and outer regions of each cell. In the analysis, for each zone ratio, the performance of FRP system is evaluated for the given number of power ratios. We consider performance metrics such as call blocking probability, channel utilization, outage probability and effective throughput. The simulation results show that there is a significant improvement in the outage experienced by outer UEs with power control scheme compared to that with no power control scheme and an increase in overall system throughput.
Introduction: It has been proposed that narcolepsy and REM sleep behavior disorder (RBD) have overlapped symptom profile and pathophysiology. This study was aimed at measuring and comparing changes in EEG frequency band of REM sleep in narcolepsy and RBD, applying EEG spectral analysis method. Methods: Nine patients diagnosed as narcolepsy and the same number of RBD patients were studied. Spectral analysis of the REM sleep EEG was performed in each patient on 9 epochs selected evenly from the first, second, and third REM periods. Then, we compared frequency band percentages of REM sleep EEG in narcolepsy and RBD. Results: Narcolepsy patients had significantly higher delta frequency ratio than RBD ones (p=0.00). In alpha and beta2 frequency bands, RBD patients showed higher percentage than narcolepsy ones. Slow wave sleep was more prevalent in narcolepsy patients. But, no difference of REM sleep percentage was found between the two groups (p=0.93). Conclusion: Higher delta frequency ratio in REM sleep of narcolepsy patients than RBD ones reflects that sleep-promoting mechanism is more dominant in narcolepsy than in RBD.
Objectives : The aim of this study was to examine the effect of electroacupuncture(EA) at an acupoint, HT8(Sobu), on normal humans by using power spectral analysis. We examined the effect on the Heart Rate Variability(HRV), and the balance of the autonomic nervous system. Methods : Thirty-two healthy volunteers participated in this study. EEG(Electroencephalogram) power spectrum exhibits site-specific and state-related differences in specific frequency bands. A thirty-two channel EEG study was carried out on thirty-two subjects(14 males; mean age=23.5 years old, 18 females; mean age=21.5 years old). HRV and EEG were simultaneously recorded before and after acupuncture. Results : In the ${\alpha}$(alpha) band, during the HT8-acupoint treatment, the power values in the ${\alpha}$(alpha) band significantly decreased(p<0.05) at 28 channels. In the ${\beta}$(beta) band significantly decreased(p<0.05) at 26 channels. In ${\delta}$(delta) band significantly decreased(p<0.05) at 18 channels. In ${\theta}$(theta) band significantly decreased(p<0.05) at 20 channels. ${\alpha}/{\beta}$ values were increased at 6 channels and decreased at 10 channels.${\beta}/{\theta}$ values were increased at 10 channels and decreased at 19 channels. Mean-RR(RR-interval), Complexity, RMSSD(Root mean square of successive differences), SDSD(Standard deviations differences between adjacent normal R-R intervals), norm HF showed a significantly increased and mean-HRV, norm LF, LHR(LF/HF Ratio) showed a significantly decreased after HT8-acupoint treatment(p<0.05). Conclusions : These results suggest that EA at the HT8 mostly causes significant changes on alpha(28 channels), beta(26 channels), delta(18 channels), theta(20 channels) bands and mean-HRV, mean-RR, complexity, RMSSD, SDSD, norm LF, norm HF and LHR. If practicing EA at the HT8, it will regulate the function of the cerebral cortex, decrease activity of the sympathetic and increase parasympathetic nervous activity.
The Haenam epithermal mineralized zone is located in the southwestern part of South Korea, and hosts low sulfidation epithermal Au-Ag deposit (Eunsan-Moisan) and clay quarries (Okmaesan, Seongsan, and Chunsan). Epithermal deposits and accompanying hydrothermal alteration related to Cretaceous volcanism caused large zoned assemblages of hydrothermal alteration minerals. Advanced argillic-altered rocks with mineral assemblages of alunite-quartz, alunite-dickite-quartz, and dickite-kaolinite-quartz exposed on the Okmaesan, Seongsan, and Chunsan area. Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), with three visible and near infrared bands, six shortwave infrared bands, and five thermal infrared bands, was used to identify advanced argillic-altered rocks within the Haenam epithermal mineralized zone. The distinct spectral features of hydrothermal minerals allow discrimination of advanced argillic-altered rocks from non-altered rocks within the study area. Because alunite, dickite, and kaolinite, consisting of advanced argillic-altered rocks within the study area are characterized by Al-O-H-bearing minerals, these acid hydrothermal minerals have a strong absorption feature at $2.20{\mu}m$. The band combination and band ratio transformation cause increasing differences of DN values between advanced argillic-altered rock and non-altered rock. The alunite and dickite-kaolinite of advanced argillic-altered rocks from the Okmaesan, Seongsan, and Chunsan have average DN values of 1.523 and 1.737, respectively. These values are much higher than those (1.211 and 1.308, respectively) of non-altered area. ASTER images can remotely provide the distribution of hydrothermal minerals on the surface. In this way good relation between ASTER spectra analysis and field data suggests that ASTER spectral analysis can be useful tool in the initial steps of mineral exploration.
Although GOCI has potential for land surface monitoring, there have been only a few cases for land applications. It might be due to the lack of reliable land products derived from GOCI data for end-users. To use for land applications, it is often essential to provide cloud-free composite over land surfaces. In this study, we proposed a cloud detection method that was very important to make cloud-free composite of GOCI reflectance and vegetation index. Since GOCI does not have SWIR and TIR spectral bands, which are very effective to separate clouds from other land cover types, we developed a multi-temporal approach to detect cloud. The proposed cloud detection method consists of three sequential steps of spectral tests. Firstly, band 1 reflectance threshold was applied to separate confident clear pixels. In second step, thick cloud was detected by the ratio (b1/b8) of band 1 and band 8 reflectance. In third step, average of b1/b8 ratio values during three consecutive days was used to detect thin cloud having mixed spectral characteristics of both cloud and land surfaces. The proposed method provides four classes of cloudiness (thick cloud, thin cloud, probably clear, confident clear). The cloud detection method was validated by the MODIS cloud mask products obtained during the same time as the GOCI data acquisition. The percentages of cloudy and cloud-free pixels between GOCI and MODIS are about the same with less than 10% RMSE. The spatial distributions of clouds detected from the GOCI images were also similar to the MODIS cloud mask products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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