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.
Atmospheric correction is an essential part in time-series analysis on biophysical parameters of surface features. In this study, we tried to examine possible problems in atmospheric correction of multitemporal High Spatial Resolution (HSR) images obtained from two different sensor systems. Three KOMPSAT-2 and two IKONOS-2 multispectral images were used. Three atmospheric correction methods were applied to derive surface reflectance: (1) Radiative Transfer (RT) - based absolute atmospheric correction method, (2) the Dark Object Subtraction (DOS) method, and (3) the Cosine Of the Uun zeniTh angle (COST) method. Atmospheric correction results were evaluated by comparing spectral reflectance values extracted from invariant targets and vegetation cover types. In overall, multi-temporal reflectance from five images obtained from January to December did not show consistent pattern in invariant targets and did not follow a typical profile of vegetation growth in forests and rice field. The multi-temporal reflectance values were different by sensor type and atmospheric correction methods. The inconsistent atmospheric correction results from these multi-temporal HSR images may be explained by several factors including unstable radiometric calibration coefficients for each sensor and wide range of sun and sensor geometry with the off-nadir viewing HSR images.
This study has been performed to clarify the characteristics of temporal and spatial distribution of surface ozone concentration over Jeju Island, one of the cleanest areas in Korea with low emissions of air pollutants. Ozone data are monitored at four sites in Jeju Island. These monitoring sites are located at two urban area(referred to Ido and Donghong), coastal area(Gosan site) and forest site(Chuna site). Ozone data has been routinely collected at these sites for the late four years. The patterns of seasonal cycle of ozone concentrations at all stations show the bimodal with the peaks on spring and autumn and a significant summer minimum. However, the patterns of diurnal variations at rural station, i.e., Gosan and Chuna sites are considerably different to those at urban stations such as Ido and Donghong sites. The patterns of $\DeltaO_3$ variations are very similar with those of monthly mean ozone concentrations and $\DeltaO_3$ values are exceeded 30 ppb, at urban stations. This may be that urban stations are more influenced by local photochemical reactions rather than rural stations. In order to assess the potential roles of meteorological parameters on ozone formation, the meteorological parameters, such as radiation, temperature, and wind are monitored together with ozone concentrations at all stations. The relationships of meteorological parameters to the corresponding ozone concentration are found to be insignificant in Jeju Island. However, at Gosan and Donghong stations, when the sea breeze blew toward the station, the ozone concentration is considerably increased.
The purpose of this study was to describe and compare the temporo-spatial gait characteristics of healthy elderly people with those osteoarthritis patients. 100 patients reported knee osteoarthritis, diagnosed at the hospital or clinic located in Daegu and Kyungbuk province and 100 normal elderly subjects were participated in this study. Temporal and spatial parameters of gait were analysed for using the computerized GAITRite system. The system integrates specific components of locomotions to provide a single, numerical representation of gait, the Functional Ambulation Performance score. Differences in gait characteristics between the two groups were examined using a correlated t-test and Pearson Correlation(p<.05). Significant differences were observed between the groups for temporal parameters(step time, double support time, stance phase, mean velocity) and spatial parameters(step length, step/extremity ratio)(p<.05). Also there was difference in the functional ambulation performance score between normal elderly subjects and knee osteoarthritis patients(p<.05). Consequently, it may help detect the abnormal gait pattern indicated the main problem in degenerative knee osteoarthritis patients as well as provide data analysing the pathokinesiologic components by comparing normal elderly.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.4
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pp.155-165
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2004
Hydrological model which is proper to watershed characteristics and analysis purpose must be used when we analyze water resources. But, although proper model is used, if objectivity and reasonability of data is low it is difficult to get good results from the model. So it is very important to decide the data which is used in selected model and estimate parameters by using the applied data. In this study, temporal and spatial data was constructed as standard data of test site and stored in HyGIS (Hydrological Geographic Information System) DB. A system which extracts temporal and spatial data required to run hydrological model from HyGIS DB by connecting TOPMODEL with HyGIS was developed. In this system, we can extract temporal and spatial data which is needed to run TOPMODEL from HyGIS DB and estimate model parameters by using genetic algorithm. We found that HyGIS and the system connected with TOPMODEL was effective to make temporal and spatial data used in TOPMODEL and estimate model parameters. From this study, we suggested the possibility that HyGIS could be applied properly to another hydrological model, too.
In order to examine spatio-temporal characteristics of coastal water quality, we applied GIS spatial analysis to the water quality data collected from observation points located on Korean coastal area during 1997$\sim$2004. The water quality parameters measured included: chlorophyll-a, pH, DO, COD, SS, dissolved inorganic nitrogen, dissolved inorganic phosphorous, salinity, temperature. The water quality data used in this paper was obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location in a continuous surface. Thus, it is necessary to estimate the values at unsampled locations so as to analyze spatial distribution patterns of coastal water quality, Owing to this reason, we applied IDW(inverse distance weighted) interpolation method to water quality data and evaluated the usefulness of IDW method. After IDW interfolation method was applied, we divided the Korean coastal area into 46 sections and examined spatio-temporal patterns of each section using GIS visualization technique. As a result of evaluation, we can blow that IDW interpolation and GIS are useful for understanding spatial and temporal distribution characteristics of coastal water quality data which is collected from a wide area far many years.
In this paper, a hybrid deep learning model, called 2D convolution with bidirectional long short-term memory (2DCBLSTM), is presented that can effectively combine both spatial and temporal features for crop classification. In the proposed model, 2D convolution operators are first applied to extract spatial features of crops and the extracted spatial features are then used as inputs for a bidirectional LSTM model that can effectively process temporal features. To evaluate the classification performance of the proposed model, a case study of crop classification was carried out using multi-temporal unmanned aerial vehicle images acquired in Anbandegi, Korea. For comparison purposes, we applied conventional deep learning models including two-dimensional convolutional neural network (CNN) using spatial features, LSTM using temporal features, and three-dimensional CNN using spatio-temporal features. Through the impact analysis of hyper-parameters on the classification performance, the use of both spatial and temporal features greatly reduced misclassification patterns of crops and the proposed hybrid model showed the best classification accuracy, compared to the conventional deep learning models that considered either spatial features or temporal features. Therefore, it is expected that the proposed model can be effectively applied to crop classification owing to its ability to consider spatio-temporal features of crops.
Background: So far there is no confidence in the basics of acupoint/meridian phenomena, specifically in spatial and temporal electrical manifestations in the skin. Methods: Using the skin electrodynamic introscopy, the skin areas of 32 × 64 mm2 were monitored for spectral electrical impedance landscape with spatial resolution of 1 mm, at 2 kHz and 1 MHz frequencies. The detailed baseline and 2D test-induced 2 kHz-impedance phase dynamics and the 4-parameter time plots of dozens of individual points in the St32-34 regions were examined in a healthy participant and a patient with mild gastritis. Non-thermal stimuli were used: (1) (for the sick subject), microwaves and ultraviolet radiation applied alternately from opposite directions of the meridian; and (2) (for the healthy one) microwaves to St17, and cathodic/anodic stimulation of the outermost St45, alternately. Results: In both cases, the following phenomena have been observed: emergence of in-phase and/or antiphase coherent structures, exceeding the acupoint conditional size of 1 cm; collective movement along the meridian; reversible with a reversed stimulus; counter-directional dynamics of both whole structures and adjacent points; local abnormalities in sensitivity and dynamics of the 1 MHz and 2 kHz parameters indicating existence of different waveguide paths. Conclusion: It is assumed that these findings necessitate reconsideration of some basic methodological issues regarding neurogenic/acupuncture points as spatial and temporal phenomena; this requires development of an appropriate approach for identifying the acuzones patterns. These findings may be used for developing new approaches to personalized/controlled therapy/treatment.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.2
no.2
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pp.161-171
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2007
Purpose : The purpose of this study was to evaluate the effect of footwear on gait in older adults. Methods : The footwear consists of loafer with fixation and mule and slipper without fixation. Twenty one female older adults voluntarily participated in this study. Each participant walked on the gait system GAITRite and measured temporal-spatial gait parameters. And the participants wore loafer, mule, slipper randomly. We measured stance time, swing time, heel-to-heel BOS, double support time, velocity, cadence, FAP as temporal-spatial gait parameters. Results : Three gait parameters showed significant difference statistically among 7 gait parameters. The stance time increased as loafer, mule, barefoot, slipper orderly. And there was a significant difference statistically (p<.05). The swing time increased as slipper, barefoot, mule, loafer orderly. And there was a significant difference statistically(p<.05). And the heel-to-heel BOS increased as barefoot, loafer, mule, slipper orderly. And there was a significant difference statistically(p<.05) according to footwear type. Conclusion : The footwear type with high stability like loafer is considered better than footwear type with low stability like mule and slipper for the elderly.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2172-2178
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2007
In indoor environment, the combination of the two variations, large scale(path loss) and small scale(fading), leads to non-linear variation of RSSI(received signal strength indicator) values as distance varied. This has been one of the difficulties for indoor location estimation. This paper presents new findings on indoor RSSI characterization for more accurate model building. Experiments have been done statistically to find overall trend of RSSI values 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. These two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss 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. The temporal parameter also has a large scale variation effect that is slowly time varying due to environmental changes. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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