This paper presents a new approach to improve the signal to noise ratio (SNR) for local seismic disaster preventing system in densely populated area. The seismic data measured in the local site includes various sensing noises (offset or measurement noise) and man-made/natural noises (road and rail traffic noise, rotating or hammering machinery noise, human activity noise such as walking and running, wind/atmospheric pressure-generated noise, etc.). These additive noises are different in time and frequency characters. The proposed method uses 3-stages processing to reduce these different additive noises. In the first stage, misalignment offset noise are diminished by time average processing, and then the second and third stages, coherent/incoherent noises such as man-made/natural noises are suppressed by array stacking. In addition, we derived the theoretical equation of the SNR gain improved by the proposed method. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulations were performed with real seismic data and test equipment generated data as the input.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2052-2067
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2011
Complementary trees are two spanning trees rooted at the sink node satisfying that any source node's two paths to the sink node on the two trees are node-disjoint. Complementary trees routing strategy is a special node-disjoint multi-path routing approach. Several complementary trees routing algorithms have been proposed, in which path discovery methods based on depth first search (DFS) or Dijkstra's algorithm are used to find a path for augmentation in each round of path augmentation step. In this paper, a novel path discovery method based on multi-tree-growing (MTG) is presented for the first time to our knowledge. Based on this path discovery method, a complementary trees routing algorithm is developed with objectives of low average path length on both spanning trees and low complexity. Measures are employed in our complementary trees routing algorithm to add a path with nodes near to the sink node in each round of path augmentation step. The simulation results demonstrate that our complementary trees routing algorithm can achieve low average path length on both spanning trees with low running time, suitable for wireless sensor networks in industrial scenarios.
Temperature fields and temperature deformations induced by time-varying solar radiation, shadow, and heat exchange are of great importance for the ride safety and quality of the maglev system. Accurate evaluations of their effects on the dynamic performances are necessary to avoid unexpected loss of service performance. This paper presents a numerical approach to determine temperature effects on the maglev train/guideway interaction system. Heat flux density and heat transfer coefficient of different components of a 25 m simply supported concrete guideway on Shanghai High-speed Maglev Commercial Operation Line is calculated, and an appropriate section mesh is used to consider the time-varying shadow on guideway surfaces. Based on the heat-stress coupled technology, temperature distributions and deformation fields of the guideway are then computed via Finite Element method. Combining guideway irregularities and thermal deformations as the external excitations, a numerical maglev train/guideway interaction model is proposed to analyze the temperature effect. The responses comparison including and excluding temperature effect indicates that the temperature deformation plays an important role in amplifying the response of a running maglev, and the parameter analysis results suggest that climatic and environmental factors significantly affect the temperature effects on the coupled maglev system.
This paper proposes a method for early warning of hazard for pipelines. Many pipelines transport dangerous contents so that any damage incurred might lead to catastrophic consequences. However, most of these damages are usually a result of surrounding third-party activities, mainly the constructions. In order to prevent accidents and disasters, detection of potential hazards from third-party activities is indispensable. This paper focuses on recognizing the running of construction machines because they indicate the activity of the constructions. Acoustic information is applied for the recognition and a novel pipeline monitoring approach is proposed. Principal Component Analysis (PCA) is applied. The obtained Eigenvalues are regarded as the special signature and thus used for building feature vectors. One-class Support Vector Machine (SVM) is used for the classifier. The denoising ability of PCA can make it robust to noise interference, while the powerful classifying ability of SVM can provide good recognition results. Some related issues such as standardization are also studied and discussed. On-site experiments are conducted and results prove the effectiveness of the proposed early warning method. Thus the possible hazards can be prevented and the integrity of pipelines can be ensured.
이 논문에서는 OGSA 기반 그리드 서비스의 특징을 기술하고 서비스 데이터 정보 수집을 위한 서비스 컴포넌트를 기술한다. SOA를 위한 그리드 서비스의 구성을 위해서는 주요한 시스템 컴포넌트와 이들 간의 상호작용을 기술하는 시스템의 고수준의 소프트웨어 아키텍처로부터·SOA를 위한 그리드 서비스를 구성하기 위한 체계적인 접근이 고려되어야 한다. 이 논문의 목적은 서비스 데이터 수집기 서비스의 설계 및 구현이며 서비스 데이터 수집기 서비스는 인터넷과 같은 광대역 환경에서의 신뢰성 있는 수행을 위해 통지 메커니즘에 의해 비동기적으로 작동한다
Domestic paid broadcasting market is largely classified into cable TV, satellite broadcasting and IPTV. Latest starter IPTV began its commercial service in 2009 and reached 10 million subscribers in August 2014 after 6 years of service. It has been growing rapidly by increasing more than 500 thousand subscribers every quarter and has taken its place firmly as one of core domestic paid broadcasting platforms, second only to cable TV. Even with this quantitative growth, 3 major IPTV companies are still running deficit, attracting attention to issue of the vitalization of IPTV business based on qualitative growth. This study draws out revitalizing and hindering factors of Korean IPTV industry through a case study on 'A' corporation which is leading domestic IPTV market and exploratory study based on interviews with experts and, by developing influencing factors into Causal Loop Diagram through system dynamics research methodology, draws out core issues in vitalization of domestic IPTV industry and suggests alternatives. Therefore, it is expected that this study will provide more diverse practical implications than preceding studies which drew out one-dimensional issues and alternatives and help vitalize Korean IPTV industry by minimizing negative effects and maximizing positive ones.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.37-46
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2020
The paper examines the dynamic relationship of domestic credit and stock market liquidity on the economic growth of the Philippines from 1995 to 2018 applying the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach to cointegration, together with Granger causality test based on vector error correction model (VECM). The ARDL model indicated a long-run relationship of domestic credit and stock market liquidity on GDP growth. When the GDP per capita is the dependent variable there is weak cointegration. Also, the Johansen cointegration test confirmed the existence of long-run relationship of domestic credit and stock market liquidity both on GDP growth and GDP per capita. The VECM concludes a long-run causality running from domestic credit and stock market liquidity to GDP growth. At levels, domestic credit has significant short-run causal relationship with GDP growth. As for stock market liquidity at first lag, has significant short-run causal relationship with GDP growth. With regards to VECM for GDP per capita, domestic credit and stock market liquidity indicates no significant dynamic adjustment to a new equilibrium if a disturbance occurs in the whole system. At levels, the results indicated the presence of short-run causality from stock market liquidity and GDP per capita. The CUSUMSQ plot complements the findings of the CUSUM plot that the estimated models for GDP growth and GDP per capita were stable.
This study presents a new algorithm to detect the facial feature in a color image entered from the mobile device with complex backgrounds and undefined distance between camera's location and the face. Since skin color model with Hough transformation spent approximately 90$\%$ of running time to extract the fitting ellipse for detection of the facial feature, we have changed the approach to the simple geometric vector operation, called a TS(Triangle-Square) transformation. As the experimental results, this gives benefit of reduced run time. We have similar ratio of face detection to other methods with fast speed enough to be used on real-time identification system in mobile environments.
호수에서의 수직온도분포를 모의하기 위하여, 수리학적 특성 즉 유속분포가 필요없는 일차원 와확산모델 및 혼합층모델이 개발, 적용되었으며 각 모델의 결과가 비교, 검토되었다. 전자는 지배방정식 유도시 분자확산을 모델적용시 년간 수면변화를 무시했으며, 후자는 간단한 해석을 위하여 일정한 층의 두께를 가정하였다. 호수표면과 바닥에서의 온도경계조건이 각각 열 에너지의 이동에 의해서 결정되도록 하는 와확산모델은 explicit 유한차분법을, 두층을 이용하는 혼합층모델은 Runge-Kutta 방법을 사용하였다. 측정된 데이타와 와확산모델 및 혼합층모델의 계산치와 비교해본 결과, 만족한 결과를 도출하였다. 따라서, 호수관리의 수단으로 이 모델들을 유용하게 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권4호
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pp.382-388
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2007
Indoor location system using wireless sensor network technology was applied for the status evaluation and activity monitoring of elderly person or chronic invalid at home. Location awareness application is transparent to the daily activities, while providing the embedded computing infrastructure with an awareness of what is happening in this space. To locate an object, the active ceiling-mounted reference beacons were placed throughout the building. Reference beacons periodically publish location information on RF and ultrasonic signals to allow application running on mobile or static nodes to study and determine their physical location. Once object-carried passive listener receives the information, it subsequently determines it's location from reference beacons. By using only the sensor nodes without any external network infrastructure the cost of the system was reduced while the accuracy in our experiments. was fairly good and fine grained between 7 and 15 cm for location awareness in indoor environments. Passive architecture used here provides the security of the user privacy while at the server the privacy was secured by providing the authentication using Geopriv approach. This information from sensor nodes is further forwarded to base station where further computation is performed to determine the current position of object and several applications are enabled for context awareness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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