We are developing a CCD camera named CQUEAN (Camera for Quasars in Early Universe) to search for quasars at z > 7. CQUEAN has a 1024*1024 deep depletion CCD chip and will be attached to 2.1m Otto-Struve Telescope at McDonald Observatory, USA. Although commercial software for the CCD camera is provided by the vendor, we are going to develop our own software to control the other instruments as well, to carry out efficient observation. There are four major parts in our software: Instrument control part controls the camera and filter wheel to obtain imaging data. Quick look window is to display acquired imaging data for quick inspection. Telescope control part interfaces with Telescope Control System (TCS) to move the telescope and to get time or coordinate information. Finally, Observation scripting facility part carries out a series of short exposures in a batch. The whole software will be written in python on linux platform, using the instrument control software libraries provided by the vendors.
Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky (DEEP-South) observation is being made during the off-season for exoplanet survey, using Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet). An optimal combination of its prime focus optics and the 0.3 billion pixel CCD provides a four square degrees field of view with 0.4 arcsec/pixel plate scale which is also best suited for small body studies. Normal operation of KMTNet started in October 2015, and a significant portion of the allocated telescope time for DEEP-South is dedicated to targeted observation, Opposition Census (OC), of near-Earth asteroids for physical and taxonomic characterization. This is effectively achieved through multiband, time series photometry using Johnson-Cousins BVRI filters. Uninterrupted monitoring of the southern sky with KMTNet is optimized for spin characterization of a broad spectrum of asteroids ranging from the near-Earth space to the main-belt, including binaries, asteroids with satellites, slow/fast- and non-principal axis-rotators, and thus is expected to facilitate the debiasing of previously reported lightcurve observations. Our software subsystem consists of an automated observation scheduler, a pipelined data processing system for differential photometry, and an easy-to-use lightcurve analysis toolkit. Lightcurves, spin periods and provisional determination of class of asteroids to which the lightcurve belongs will be presented, using the dataset from first year operation of KMTNet. Our new taxonomic classification scheme for asteroids will also be summarized.
One-dimensional time-series data have been studied in various database applications such as data mining and data warehousing. However, in the current complex business environment, multidimensional data sequences (MDS') become increasingly important in addition to one-dimensional time-series data. For example, a video stream can be modeled as an MDS in the multidimensional space with respect to color and texture attributes. In this paper, we propose the effective similarity measures on which the similar pattern retrieval is based. An MDS is partitioned into segments, each of which is represented by various geometric and semantic features. The similarity measures are defined on the basis of these segments. Using the measures, irrelevant segments are pruned from a database with respect to a given query. Both data sequences and query sequences are partitioned into segments, and the query processing is based upon the comparison of the features between data and query segments, instead of scanning all data elements of entire sequences.
Database community focuses on the similar music retrieval systems for music database when a humming query is given. One of the approaches is converting the midi data to time series, building their indices and performing the similarity search on them. Queries based on humming can be transformed to time series by using the known pitch detection algorithms. The recently suggested algorithm, scaled and warped matching, is based on dynamic time warping and uniform scaling. This paper proposes Humming BIRD(Humming Based sImilaR mini music retrieval system) using sliding window and center-aligned scaled and warped matching. Center-aligned scaled and warped matching is a mixed distance measure of center-aligned uniform scaling and time warping. The newly proposed measure gives tighter lower bound than previous ones which results in reduced search space. The empirical results show the superiority of this algorithm comparing the pruning power while it returns the same results.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.453-458
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2024
Due to global issues such as climate crisis and rising energy costs, there is an increasing focus on energy conservation and management. In the case of South Korea, approximately 53.5% of the total energy consumption comes from industrial complexes. In order to address this, we aimed to improve issues through the 'Shared Network Utility Plant' among companies using similar energy utilities to find energy-saving points. For effective energy conservation, various techniques are utilized, and stable data supply is crucial for the reliable operation of factories. Many anomaly detection and alert systems for checking the stability of data supply were dependent on Energy Management Systems (EMS), which had limitations. The construction of an EMS involves large-scale systems, making it difficult to implement in small factories with spatial and energy constraints. In this paper, we aim to overcome these challenges by constructing a data collection system and anomaly detection alert system on embedded devices that consume minimal space and power. We explore the possibilities of utilizing anomaly detection alert systems in typical institutions for data collection and study the construction process.
We present observational evidence of the surface homogeneity on Phaethon based on the time-series multi-band photometry and spectrometry. The observations of Phaethon were conducted in Nov.-Dec. 2017. We confirmed that Phaethon is a B-type asteroid, as was previously known, and its rotational color variation was not detected. During our observation period, the sub-solar latitude of this asteroid was approximately $55^{\circ}S$, corresponding to the southern hemisphere of the body. Thus, we found that the southern hemisphere of Phaethon has a homogeneous surface from our observation results. In addition, we compared our spectra with archival data to investigate the latitudinal surface properties of the asteroid. The result showed that it doesn't have a latitudinal color variation. To verify this assumption, we investigated its solar-radiation heating effect, and the result suggested that this asteroid underwent a uniform thermal metamorphism regardless of latitude, which is consistent with our observations. Based on this result, we discuss the homogeneity of the surface of the body.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.1
no.1
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
The Purpose of this study is to analyze wether the composition of training sample have a relation with the Predictive ability and the learning results of ANNs(Artificial Neural Networks) fur predicting one cycle ahead of the queue length(veh.) in a signalized intersection. In this study, ANNs\` training sample is classified into the assumption of two cases. The first is to utilize time-series(Per cycle) data of queue length which would be detected by one detector (loop or video) The second is to use time-space correlated data(such as: a upstream feed-in flow, a link travel time, a approach maximum stationary queue length, a departure volume) which would be detected by a integrative vehicle detection systems (loop detector, video detector, RFIDs) which would be installed between the upstream node(intersection) and downstream node. The major findings from this paper is In Daechi Intersection(GangNamGu, Seoul), in the case of ANNs\` training sample constructed by time-space correlated data between the upstream node(intersection) and downstream node, the pattern recognition ability of an interrupted traffic flow is better.
This study aims to overview research articles on extrasolar planets using Kepler mission data during the period of 2009-2015 in order to discover research trends in them. Kepler space observatory is a NASA space observatory for extrasolar planet expedition launched in March 2009, contributed to the discovery and tracking of extrasolar planets and its candidates. In order to achieve the goal of this study, we classified research subjects from studies on Kepler mission data year by year and found the most frequent research topics each year. We also conducted a comparative analysis on the research subjects based on time series and examined any changes with respect to the goal of Kepler mission. Statistical meta-analysis is employed as the analysis method for the key words presented in the research articles. This study is a part of on-going research to find the correlation between the physical parameters of the host star and extrasolar planets. The results of this study could offer new directions in researches utilizing Kepler mission data as those meta-analyses in social sciences often suggest new opportunities. We have high expectations that more extrasolar planet studies will follow as we make further progresses in various analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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