Error concealment plays an important role in combating transmission errors. Methods of error concealment which produce better quality are generally of higher complexity, thus making some of the more sophisticated algorithms is not suitable for real-time applications. In this paper, we develop temporal and spatial error resilient video encoding and data hiding approach to facilitate the error concealment at the decoder. Block interleaving scheme is introduced to isolate erroneous blocks caused by packet losses for spatial area of error resilience. For temporal area of error resilience, data hiding is applied to the transmission of parity bits to protect motion vectors. To do error concealment quickly, a set of edge features extracted from a block is embedded imperceptibly using data hiding into the host media and transmitted to decoder. If some part of the media data is damaged during transmission, the embedded features are used for concealment of lost data at decoder. This method decreases a complexity of error concealment by reducing the estimation process of lost data from neighbor blocks. The proposed data hiding method of parity bits and block features is not influence much to the complexity of standard encoder. Experimental results show that proposed method conceals properly and effectively burst errors occurred on transmission channel like Internet.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.249-259
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2018
More than half of annual rainfall occurs in summer season in Korea due to its climate condition and geographical location. A frequency analysis is mostly adopted for designing hydraulic structure under the such concentrated rainfall condition. Among the various distributions, univariate Gumbel distribution has been routinely used for rainfall frequency analysis in Korea. However, the distributional changes in extreme rainfall have been globally observed including Korea. More specifically, the univariate Gumbel distribution based rainfall frequency analysis is often fail to describe multimodal behaviors which are mainly influenced by distinct climate conditions during the wet season. In this context, we purposed a Gumbel mixture distribution based rainfall frequency analysis with a Bayesian framework, and further the results were compared to that of the univariate. It was found that the proposed model showed better performance in describing underlying distributions, leading to the lower Bayesian information criterion (BIC) values. The mixed Gumbel distribution was more robust for describing the upper tail of the distribution which playes a crucial role in estimating more reliable estimates of design rainfall uncertainty occurred by peak of upper tail than single Gumbel distribution. Therefore, it can be concluded that the mixed Gumbel distribution is more compatible for extreme frequency analysis rainfall data with two or more peaks on its distribution.
Purpose: Pulse crop damage due to wild birds is a serious problem, to the extent that the rate of damage during the period of time between seeding and the stage of cotyledon reaches 45.4% on average. This study investigated a method of fundamentally blocking birds from eating crops by conducting vinyl mulching after seeding and identifying the growing locations for beans to perform punching. Methods: Infrared (IR) sensors that could measure the temperature without contact were used to recognize the locations of soybean cotyledons below vinyl mulch. To expand the measurable range, 10 IR sensors were arranged in a linear array. A sliding mechanical device was used to reconstruct the two-dimensional spatial variance information of targets. Spatial interpolation was applied to the two-dimensional temperature distribution information measured in real time to improve the resolution of the bean coleoptile locations. The temperature distributions above the vinyl mulch for five species of soybeans over a period of six days from the appearance of the cotyledon stage were analyzed. Results: During the experimental period, cases where bean cotyledons did and did not come into contact with the bottom of the vinyl mulch were both observed, and depended on the degree of growth of the bean cotyledons. Although the locations of bean cotyledons could be estimated through temperature distribution analyses in cases where they came into contact with the bottom of the vinyl mulch, this estimation showed somewhat large errors according to the time that had passed after the cotyledon stage. The detection results were similar for similar types of crops. Thus, this method could be applied to crops with similar growth patterns. According to the results of 360 experiments that were conducted (five species of bean ${\times}$ six days ${\times}$ four speed levels ${\times}$ three repetitions), the location detection performance had an accuracy of 36.9%, and the range of location errors was 0-4.9 cm (RMSE = 3.1 cm). During a period of 3-5 days after the cotyledon stage, the location detection performance had an accuracy of 59% (RMSE = 3.9 cm). Conclusions: In the present study, to fundamentally solve the problem of damage to beans from birds in the early stage after seeding, a working method was proposed in which punching is carried out after seeding, thereby breaking away from the existing method in which seeding is carried out after punching. Methods for the accurate detection of soybean growing locations were studied to allow punching to promote the continuous growth of soybeans that had reached the cotyledon stage. Through experiments using multiple IR sensors and a sliding mechanical device, it was found that the locations of the crop could be partially identified 3-5 days after reaching the cotyledon stage regardless of the kind of pulse crop. It can be concluded that additional studies of robust detection methods considering environmental factors and factors for crop growth are necessary.
In the present study, adaptability of cyber-physical system (CPS) for risk management of $CO_2$ storage site is examined and the subagging regression (SBR) method is proposed as a key component of the cyber-twin to estimate the risk due to potential $CO_2$ leakage. For these purposes, $CO_2$ concentration data monitored from a controlled $CO_2$ release field experiment is employed to validate the potentialities of the SBR method. From the validation study, it is found that the SBR method has robust estimation capability by showing minimal influence from anomalous measurements, and makes stable and sound predictions for the forthcoming $CO_2$ concentration trend. In addition, the method is found to be well suited as a tool of operational risk assessment based on real-time monitoring data due to the computational efficiency. The overall results suggest that the SBR method has potential to be an important component comprising the cyber twin of CPS for risk management of $CO_2$ storage site.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.10C
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pp.1017-1026
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2005
In burst OFDM system, the frame synchronization should be performed first for the acquisition of received frame and the estimation of the correct FFT-window position. The conventional frame synchronization algorithms using design features of the preamble symbol, the repetition pattern of the OFDM symbol by pilot sub-carrier allocation rule and Cyclic Prefix(CP), has difficulty in the detection of precise frame timing because its correlation characteristics would increase and decrease gradually. Also, the algorithm based on the correlation between the reference signal and the received signal has performance degradation due to frequency offset. Therefore, we adopt a differential correlation method that is robust to frequency offset and has the clear peak value at the correct frame timing for frame synchronization. However, performance improvement is essential for differential correlation methods, since it usually shows multiple peak values due to the repetition pattern. In this paper, we propose an enhanced frame synchronization algorithm based on the differential correlation method that shows a clear single peak value by using differential correlation between samples of identical repeating pattern. We also introduce a normalization scheme which normalizes the result of differential correlation with signal power to reduce the frame timing error in the high speed mobile channel environments.
The interpretation of observed waveform characteristics identified in refraction and wide-angle reflection data increases confidence in the crustal structure model obtained. When calculating traveltimes and raypaths, wavefront methods on a regular grid based on graph theory are robust even with complicated structures, but basically compute only first arrivals. In this paper, we develop new algorithms to compute traveltimes and raypaths not only for first arrivals, but also for fast and later reflection arrivals, later refraction arrivals, and converted waves between P and S, using the modified wavefront method based on slowness network nodes mapped on a multi-layer model. Using the new algorithm, we can interpret reflected arrivals, Pg-later arrivals, strong arrivals appearing behind Pn, triplicated Moho reflected arrivals (PmP) to obtain the shape of the Moho, and phases involving conversion between P and S. Using two models of an ocean-continent transition zone and an oceanic ridge or seamount, we show the usefulness of this algorithm, which is confirmed by synthetic seismograms using the 2D Finite Difference Method (2D-FDM). Characteristics of arrivals and raypaths of the two models differ from each other in that using only first-arrival traveltime data for crustal structure analysis involves risk of erroneous interpretation in the ocean-continent transition zone, or the region around a ridge or seamount.
Application of a catchment modelling system requires recorded information to ascertain the reliability and robustness of the predicted flow conditions. Where this recorded information is not available, the necessary information for reliable and robust predictions must be obtained from other available information sources. The alternative approach presented in this paper used inference models for getting this necessary information that is required to calibrate and validate the catchment modelling system for both an ungauged and a gauged catchments. In this study, inference models were developed for determination of control parameters of the Storm Water Management Model (SWMM), mainly based on landuse component of the catchment, which is a major factor to impact on quantity and quality of catchment runoff. Results from the study show that the new approach for determination of the spatially variable control parameters produced more accurate estimates than a traditional approach. Also, the number of control parameters estimated can be reduced significantly as the proposed method only requires determination of control parameters associated with each land use of the catchment while a traditional approach needs to assign a number of control parameters for a number of subcatchment.
Current state-of-the-art of VMS control is based upon simple knowledge-based inference engine with message set and each message's priority. And R&Ds of the VMS control are focused on the accurate detection and estimation of traffic condition of the subject roadways. However VMS display itself cannot achieve a desirable traffic allocation among alternative routes in the network In this context, VMS display strategy is the most crucial part in the VMS control. VMS itself has several limitations in its nature. It is generally known that VMS causes overreaction and concentration problems, which may be more serious in urban network than highway network because diversion should be more easily made in urban network. A feedback control algorithm is proposed in this paper to address the above-mentioned issues. It is generally true that feedback control approach requires low computational effort and is less sensitive to models inaccuracy and disturbance uncertainties. Major features of the proposed algorithm are as follows: Firstly, a regulator is designed to attain system optimal traffic allocation among alternative routes for each VMS in the network. Secondly, strategic messages should be prepared to realize the desirable traffic allocation, that is, output of the above regulator. VMS display strategy module is designed in this context. To evaluate Probable control benefit and to detect logical errors of the Proposed feedback algorithm, a offline simulation test is performed using real network in Daejon, Korea.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Park, Phi-Iip;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.1
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pp.80-90
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2001
The aim of this study is to develop the methodology which enables to identify the mechanical properties of element such as stress intensity factor by using the AE parameters. Considering the multivariate and nonlinear properties of AE parameters such as ringdown count, rise time, energy, event duration and peak amplitude from fatigue cracks of machine element the principal component regression(PCR) and artificial neural network(ANN) models for the estimation of stress intensity factor were developed and validated. The AE parameters were found to be very significant to estimate the stress intensity factor. Since the statistical values including correlation coefficients, standard mr of calibration, standard error of prediction and bias were stable, the PCR and ANN models for stress intensity factor were very robust. The performance of ANN model for unknown data of stress intensity factor was better than that of PCR model.
Kim, Hyun-Suk;Lee, Tae-Yoon;Hur, Dong-Seok;Rhee, Soo-Ahm;Kim, Tae-Jung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.4
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pp.297-309
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2007
The first Korean geostationary weather satellite, Communications, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) will be launched in 2008. The ground station for COMS needs to perform geometric correction to improve accuracy of satellite image data and to broadcast geometrically corrected images to users within 30 minutes after image acquisition. For such a requirement, we developed automated and fast geometric correction techniques. For this, we generated control points automatically by matching images against coastline data and by applying a robust estimation called RANSAC. We used GSHHS (Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline) shoreline database to construct 211 landmark chips. We detected clouds within the images and applied matching to cloud-free sub images. When matching visible channels, we selected sub images located in day-time. We tested the algorithm with GOES-9 images. Control points were generated by matching channel 1 and channel 2 images of GOES against the 211 landmark chips. The RANSAC correctly removed outliers from being selected as control points. The accuracy of sensor models established using the automated control points were in the range of $1{\sim}2$ pixels. Geometric correction was performed and the performance was visually inspected by projecting coastline onto the geometrically corrected images. The total processing time for matching, RANSAC and geometric correction was around 4 minutes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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