The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.9A
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pp.788-794
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2005
In this paper, we focus on the potential of dual polarized antennas in mobile system. thus, this paper designs exact dual polarized channel with Spatial Channel Model (SCM) and investigates the performance for certain environment. Using proposed the channel model; we know estimates of the channel capacity as a function of cross polarization discrimination (XPD) and spatial fading correlation. It is important that the MIMO channel matrix consists of Kronecker product dividable spatial and polarized channel. Through the channel characteristics, we propose an algorithm for the adaptation of transmit antenna configuration to time varying propagation environments. The optimal active transmit antenna subset is determined with equal power allocated to the active transmit antennas, assuming no feedback information on types of the selected antennas. We first consider a heuristic decision strategy in which the optimal active transmit antenna subset and its system capacity are determined such that the transmission data rate is maximized among all possible types. This paper then proposes singular values decision procedure consisting of Kronecker product with spatial and polarize channel. This method of singular value decision, which the first channel environments is determined using singular values of spatial channel part which is made of environment parameters and distance between antennas. level of correlation. Then we will select antenna which have various polarization type. After spatial channel structure is decided, we contact polarization types which have considerable cases It is note that the proposed algorithms and analysis of dual polarized channel using SCM (Spatial Channel Model) optimize channel capacity and reduce the number of transmit antenna selection compare to heuristic method which has considerable 100 cases.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.400-404
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1997
This paper presents spatial relationshaps and engineering features for the feature based modeling of Sheet Metal Weld Assemblies (SMWA) that are made of sheet metal components through are welding processes. Spatial relationships in ProMod-S, a sheet metal product modeler,are further extended for the SMWA modeling. Some spatial relationships for special weld joint types are newly introduced. The geometrical and topological relations between spatial reationship, mating features, and assembly features are defined. Finally, assembly data stucturess for the product modeling of SMWA are proposed. They are an engineering relation to represent the constraints between component features, and a mating bond to integrate component design information.
Kim, Hyunji;Han, Kyung-Soo;Lee, Chang Suk;Shin, Inchul
Korean Journal of Remote Sensing
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v.31
no.1
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pp.39-46
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2015
Outgoing Longwave Radiation (OLR) is emitted energy from the Earth that is an important indicator of cooling effect in global scale and meteorological events in regional scale. Satellite-driven OLR products have its advantages overcoming spatially limited representation. The Korean geostationary satellite, Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), has been producing OLR product in accordance with its own algorithm since Apr. 2011. This study introduces Spatio-Temporally Equalized Match-up (STEM) approach to evaluate the COMS OLR products. We have tested a number of cases of thresholds set by standard deviations of a subpixel $10.8{\mu}m$ to find optimal representation of OLR in the selective match-up. Each case was then validated with broadband reference data, Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES). We found that selective STEM approach was useful to validate OLR product especially its distribution in homogeneous grids.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.2
s.14
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pp.81-91
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1999
The study on the updating of the database of Geo-Spatial Information System that is necessary condition to GSIS operation have executed actively. In this study, digital orthophotos were produced by using the product of digital photogrammetry process and then multiscale digital orthophoto maps were generated tv the concept of image pyramids. The produced digital orthophoto has 2.092 meters accuracy compared to 1:5,000 topographic map. This digital orthophoto can be implemented in various Geo-Spatial Information System, providing valuable spatial reference for other objects in the database.
As demands and applications of spatial information increase, different aspects of quality management have been raised as an important issue. This study suggests a quality management method for consumer-oriented spatial information, providing the consumer satisfaction. As opposed to the demands mentioned, less attention has been paid on the quality for the spatial information. So far, most of spatial information producers have kept their own independent quality management system and standard. Because of this unconscious response, it has been difficult to reflect the consumer's various and flexible demands from the silo structure of the quality management systems and regulations. The explosive increase of spatial information products creates quality-related problems such as limited time and budget for the consumer-oriented quality management. To solve these problems this study suggests to use a minimum number of the basic spatial information products which can guarantee better qualities when other products are combined. Because each of the spatial information product can include several other sub-products inside, it can have intrinsic characteristics such as geographic accuracy relationships between the products when combined and a hierarchical structure in each product in terms of the quality management mentioned. To prove the usability of the model, a case of the National Spatial Data Infrastructure Center is used because the Center collects and distributes an enormous amount of spatial information to the public and private sector.
The performance of spatial downscaling models depends on the quality of input coarse scale products. Thus, the impact of intrinsic errors contained in coarse scale satellite products on predictive performance should be properly assessed in parallel with the development of advanced downscaling models. Such an assessment is the main objective of this paper. Based on a synthetic satellite precipitation product at a coarse scale generated from rain gauge data, two synthetic precipitation products with different amounts of error were generated and used as inputs for spatial downscaling. Geographically weighted regression, which typically has very high explanatory power, was selected as the trend component estimation model, and area-to-point kriging was applied for residual correction in the spatial downscaling experiment. When errors in the coarse scale product were greater, the trend component estimates were much more susceptible to errors. But residual correction could reduce the impact of the erroneous trend component estimates, which improved the predictive performance. However, residual correction could not improve predictive performance significantly when substantial errors were contained in the input coarse scale data. Therefore, the development of advanced spatial downscaling models should be focused on correction of intrinsic errors in the coarse scale satellite product if a priori error information could be available, rather than on the application of advanced regression models with high explanatory power.
This study introduces an overall framework for RFID applications in product lifecycle management(PLM). PLM is a new strategic approach to manage product related information efficiently over the whole product lifecycle. Recently, with emerging technologies such as radio frequency identification(RFID), global positioning system(GPS), and wireless communication, PLM provides a new environment that enables us to gather and analyze product lifecycle information, and make decisions on several issues without spatial and temporal constrains. However, a PLM system just provides us with new opportunities to gain the PLM system, first and foremost, it is necessary to look into its overall framework in the viewpoint of hardware, software, and business model. For this purpose, in this study, first, we introduce the technical framework of the new PLM environment with the concept of extended RFID system, called product embedded information device(PEID). Then, for each lifecycle phase such as beginning of life(BOL), middle of life(MOL), and end of life(EOL), we explore several research problems that become highlighted under the new PLM environment.
Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
Albedo is one of the critical parameters for understanding global climate change and energy/water balance. In this study, we used red and NIR reflectance from Satellite Pour I'Obervation de la Terre (SPOT)/Vegetation (VGT) S1 product. The product is preprocessed for users that they are atmospherically corrected using Simple Method Atmospheric Correction (SMAC) by Vision on Technology (VITO) for calculating broadband albedo. Roujean's Bi-directional Reflectance Distribution Function (BRDF) model is a semi-empirical method used for BRDF angular integration and inversion. Each kernel of Roujean's model was multi integrated by angle components (i.e., viewing zenith, solar zenith, and relative azimuth angle). Black-sky hemispherical function is integrated by observational angle; whereas, white-sky hemispherical efficient is integrated by incident angle. Estimated spectral albedo of red ($0.61{\sim}0.68{\mu}m$, B2) and near infrared ($0.79{\sim}0.89{\mu}m$, B3) have a good agreement with MODIS albedo products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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