차세대 이동통신 무선 채널모델이란 무선 인터페이스 구간 내에서의 신호 처리 모델로서 이동통신 시스템 개발에 필요한 알고리듬 구현 기술의 검증에 사용된다. 다중 안테나 사용의 중요성이 제기되기 이전에는 주로 전파 채널(propagation channel)에 관한 물리 현상의 분석이 무선 채널 모델의 주류를 이루었으나 전송속도의 증가 및 전송용량 증가를 위한 다중안테나 사용이 본격화되면서 안테나를 포함한 공간 채널(spatial channel)의 수학적 표현 및 전파 현상 분석이 이동통신 시스템 개발에 중요한 역할을 수행한다. 본 고에서는 개요에 이어 II장에서는 최근 WWRF에서 제시하는 B3G 시스템개발을 위한 채널 모델 과정을 소개하고, III장에서는 대표적인 다중안테나 무선 채널모델에 관한 내용을 소개한다. 또한 IV장에서는 차세대 이동통신을 위한 채널모델링의주요 연구 이슈와 함께 V장에서는 ETRI에서 추진중인 한국형 무선 채널모델 연구의 현황을 소개한다.
The surface reflectance is essential to retrieval various indicators related land properties such as vegetation index, albedo and etc. In this study, we estimated surface reflectance using Himawari-8 / Advanced Himawari Imager (AHI) channel data. In order to estimate surface reflectance from Top of Atmosphere (TOA) reflectance, the atmospheric correction is necessary because all of the TOA reflectance from optical sensor is affected by gas molecules and aerosol in the atmosphere. We used Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector (6SV) Radiative Transfer Model (RTM) to correct atmospheric effect, and Look-Up Table (LUT) to shorten the calculation time. We verified through comparison Himawri-8 / AHI surface reflectance and Proba-V S1 products. As a result, bias and Root Mean Square Error (RMSE) are calculated about -0.02 and 0.05.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.1
no.1
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pp.31-43
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1989
Tidal asymmetry and the associated sediment dynamics in the Keum River Estuary has been investigated from a numerical tidal model. Modeling efforts were focussed on the simulation of large drying sandflat exposed at the mouth of the Estuary and dynamic combination of two-dimensional estuary model and one-dimensional river model. Despite strong frictional attenuation within the estuary, the M4 tides reach significant amplitude, resulting in strong tidal distortion. Model results show that the asymmetry over the area exhibit more intense flood flows transport than do less intense ebb flows of longer duration. This causes filling of the estuary as evidenced by large sandflats spread over the inner area. The spatial distribution of peak bottom stress computed from the tidal model suggest that present tidal sedimentation regime may be altered significantly, especially in the approach channel to outer Kunsan port and downstream part of the dike, due to the construction of cross-channel barrier.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.237-253
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2019
For massive multiple-input multiple-output (MIMO) circumstances with time division duplex (TDD) protocol, pilot contamination becomes one of main system performance bottlenecks. This paper proposes an uplink pilot sequence assignment to alleviate this problem for spatially correlated massive MIMO circumstances. Firstly, a single-cell TDD massive MIMO model with multiple terminals in the cell is established. Then a spatial correlation between two channel response vectors is established by the large-scale fading variables and the angle of arrival (AOA) span with an infinite number of base station (BS) antennas. With this spatially correlated channel model, the expression for the achievable system capacity is derived. To optimize the achievable system capacity, a problem regarding uplink pilot assignment is proposed. In view of the exponential complexity of the exhaustive search approach, a pilot assignment algorithm corresponding to the distinct channel AOA intervals is proposed to approach the optimization solution. In addition, simulation results prove that the main pilot assignment algorithm in this paper can obtain a noticeable performance gain with limited BS antennas.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.457-461
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2007
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3823-3840
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2020
Recently, auto-encoder has emerged as the most popular method in convolutional neural network (CNN) based image compression and has achieved impressive performance. In the traditional auto-encoder based image compression model, the encoder simply sends the features of last layer to the decoder, which cannot allocate bits over different spatial regions in an efficient way. Besides, these methods do not fully exploit the contextual information under different receptive fields for better reconstruction performance. In this paper, to solve these issues, a novel auto-encoder model is designed for image compression, which can effectively transmit the hierarchical features of the encoder to the decoder. Specifically, we first propose an adaptive bit-allocation strategy, which can adaptively select an importance channel. Then, we conduct the multiply operation on the generated importance mask and the features of the last layer in our proposed encoder to achieve efficient bit allocation. Moreover, we present an additional novel perceptual loss function for more accurate image details. Extensive experiments demonstrated that the proposed model can achieve significant superiority compared with JPEG and JPEG2000 both in both subjective and objective quality. Besides, our model shows better performance than the state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based image compression methods in terms of PSNR.
The Global Space-based Inter-Calibration System (GSICS) is an international partnership sponsored by World Meteorological Organization (WMO) to continue and improve climate monitoring and to ensure consistent accuracy between observation data from meteorological satellites operating around the world. The objective for GSICS is to inter-calibration from pairs of satellites observations, which includes direct comparison of collocated Geostationary Earth Orbit (GEO)-Low Earth Orbit (LEO) observations. One of the GSICS inter-calibration methods, the Ray-matching technique, is a surrogate approach that uses matched, co-angled and co-located pixels to transfer the calibration from a well calibrated satellite sensor to another sensor. In Korea, the first GEO satellite, Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS), is used to participate in the GSICS program. The National Meteorological Satellite Center (NMSC), which operated COMS/MI, calculated the Radiative Transfer Model (RTM)-based GSICS coefficient coefficients. The L1P reproduced through GSICS correction coefficient showed lower RMSE and Bias than L1B without GSICS correction coefficient applied. The calculation cycles of the GSICS correction coefficients for COMS/MI visible channel are provided annual and diurnal (2, 5, 10, 14-day), but long-term evaluation according to these cycles was not performed. The purpose of this paper is to perform evaluation depending on the annual/diurnal cycles of COMS/MI GSICS correction coefficients based on the ray-matching technique using Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data as reference data. As a result of evaluation, the diurnal cycle had a higher coincidence rate with the reference data than the annual cycle, and the 14-day diurnal cycle was the most suitable for use as the GSICS correction coefficient.
Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.
This thesis deals a method to deliver more realistic sound by cancelling the cross-talk which is inherent to the 5.1 channel speaker system. The acoustical model for cross-talk cancellation is the free field model. This model minimizes distortion of sound. I used the bark scale sound quality compensation which based on psycho-acoustic. For the surround channels, band-limited sound quality compensation is performed in the frequency domain. I also performed the sound quality assessment test on the traditional 2 channel stereo and 5.1 channel system. This test is performed in the test chamber which satisfies the ITU-R specifications. I uses the IACC (Inter-Aural Cross-Correlation) to determine the preferences of the amateur and the golden ear experts to asses the trans-aural filter. According to the result from the proposed method, I got more the 38 dB separation rates with the Dolby standard speaker array. The results on the diffusion by the subjective test with the experts shows 0.4 point increased then before.
Hyun Taek Lim;Soo Hyung Kim;Guee Sang Lee;Hyung Jeong Yang
Smart Media Journal
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v.12
no.5
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pp.28-35
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2023
In this study, we propose a new light-weight model RoutingConvNet with fewer parameters to improve the applicability and practicality of speech emotion recognition. To reduce the number of learnable parameters, the proposed model connects bidirectional MFCCs on a channel-by-channel basis to learn long-term emotion dependence and extract contextual features. A light-weight deep CNN is constructed for low-level feature extraction, and self-attention is used to obtain information about channel and spatial signals in speech signals. In addition, we apply dynamic routing to improve the accuracy and construct a model that is robust to feature variations. The proposed model shows parameter reduction and accuracy improvement in the overall experiments of speech emotion datasets (EMO-DB, RAVDESS, and IEMOCAP), achieving 87.86%, 83.44%, and 66.06% accuracy respectively with about 156,000 parameters. In this study, we proposed a metric to calculate the trade-off between the number of parameters and accuracy for performance evaluation against light-weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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