The focused MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) can be applied for source localization in near field. However, if the number of sensors are increased, it requires a large amount of calculation to obtain the inverse of the covariance matrix. In this paper we propose a focused MVDR method using that beam space is formed from output of far field beamformer at the subarray. The performances of the proposed method was evaluated by simulation. As a result of simulation, the proposed method has the higher spatial resolution performance then the conventional delay-and-sum beamformer.
Spatio-temporal variabilities of seawater temperature at 0 and 30m in the southeastern Hwanghae were studied by variance and empirical orthogonal function(EOF) analysis of long records of temperature between 1967 and 1982. The spatial distribution of monthly mean sea surface temperature has a pattern similar to the long-term annual mean which decreases from south to north. On the contrary, the total variance computed from the annual mean of sea surface temperature(SST) increases from south to north. The variance of SST is found to be two times greater than that at 30m in the study area except coastal area south of Kyunggi Bay. The important variance of temperature seem s to be closely associated with the seasonal change of temperature because the first and second modes of EOF having a seasonal cycle explain 97.6% and 85.2% of variances at 0 and 30m, respectively. There is a large difference in temperature between the northern and southern parts of the study area during winter, while the difference becomes very small during summer. This might reflect that in summer the heat gain of sea surface from the incoming radiation is much more important than the heat loss or the oceanic heat advection. In summer coastal waters south of the Kyunggi Bay and around Mokpo are observed to be colder than offshore waters due to tidal mixing.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.277-279
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2022
Rapid Development and adoption of AIS as a survailance tool has resulted in widespread application of data analysis technology, in addition to AIS ship trajectory clustering. AIS data-based clustering has become an increasingly popular method for marine traffic pattern recognition, ship route prediction and anomaly detection in recent year. In this paper we propose a route waypoint extraction by clustering ships CoG variance trajectory using Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) algorithm in both port approach channel and coastal waters. The algorithm discovers route waypoint effectively. The result of the study could be used in traffic route extraction, and more-so develop a maritime anomaly detection tool.
In application and discussion of population structure and phenotypic divergence in plant community, the classic Lotka-Volterra models of competition and spatial model are conceived as a mechanism that is composed by multiple interacting processes. Both the Lotka-Volterra and spatial simulation formulae predict that species diversity increases with genotypic richness (GR). The two formulae are also in agreement that species diversity generally decreases within increasing niche breadth (NB) and increases with increasing potential genotypic range (PGR). Across the entire parameter space in the Lotka-Volterra model and most of the parameter space in the spatial simulations, variance in community composition decreased with increasing genotypic richness. This was, in large part, a consequence of selecting genotypes randomly from a set pool.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.3
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pp.116-126
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2003
In this study, we research about the relationships of human longevity and environments, inducted the significant factors of longevity from the statistical analysis, and represented spatial distribution of longevity using geographic information system. The factors confining human longevity can be categorized by geography/geology, climate/weather, economy, and social welfare. After analyzing statistical data, dependent variable which means the longevity index is defined by the ratio of population more than 85 years old among population more than 65 years old. The results of analysis show that longevity are related with waterworks ratio, temperature, local tax ratio, and latitude. In this study we discussed about the spatial characteristics which are represented by variance of the longevity index and described a spatial relationship between the longevity index and significant factors which are chosen by statistical analysis. In the further study, in order to sustain the longevity of a region, it is necessary for the effective rural planning to propagate a longevity of rural areas.
Park, Seung-Ok;Kim, Hong-Suk;Lim, Yong-Jin;Yang, Jae-Youl
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2000.01a
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pp.165-166
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2000
Spatial independence and temporal stability of flat-panel LCD monitor, LG StudioWorks 500LC, were evaluated. The luminance and chromaticity of stimulus color were measured according to the variation of the size, background color, and location on the screen. The spatial independence at center location is very good and not a limiting factor in its colorimetric characterization, however the spatial non-uniformity is a little severe. The warmup time to stabilize after initial power is about 100 minutes and short-term variance of white stimulus is within 0.1 ${\Delta}E^*\;_{ab}$.
This paper investigated the spatial variations of nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations for 38 watersheds in Pennsylvania using 7 years of hydroclimatic and water quality data. Watersheds with higher percentage of urban and agricultural land uses exhibited larger variations of nutrient concentrations than forested watersheds. N and P concentrations were strongly associated with agricultural and urban land uses, respectively. The principle component analysis identified three components - land use and topography related, hydroclimate related factors, and size. Results of partial redundancy analysis showed the joint effect of climate, land cover, and topographic variables for explaining 28.1% of the variance of nitrogen concentrations and a pure effect of land cover for explaining 41.8% of total variance of P concentrations. The geographical pattern of statewide nutrient concentrations demonstrated a strong spatial gradient; low concentration in northwestern PA and high concentrations in southeastern PA. This pattern is associated with combined effects of hydroclimate, land use, topography, and water quality at the regional scale.
Analytical and simulation error models have the ability to describe (or realize) error-corrupted versions of spatial data. But the different approaches for modeling positional errors require an internal validation that ascertains whether the analytical and simulation error models predict correct positional errors in a defined set of conditions. This paper presents stochastic simulation models of a point and a line segm ent to be validated w ith analytical error models, which are an error ellipse and an error band model, respectively. The simulation error models populate positional errors by the Monte Carlo simulation, according to an assumed error distribution prescribed by given parameters of a variance-covariance matrix. In the validation process, a set of positional errors by the simulation models is compared to a theoretical description by the analytical error models. Results show that the proposed simulation models realize positional uncertainties of the same spatial data according to a defined level of positional quality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.135-141
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2004
Image interpolation is an image enlargement method that calculates an empty pixel value using the information of given pixel values. Since a natural image is composed of various spatial frequency components, it is difficult for one method to interpolate pixels with various spatial frequencies. In this paper, we propose an image interpolation method using multiple neural networks with spatial frequency characteristic. Input image is segmented according to spatial frequency by local variance, and each segmented image is interpolated using neural network established for spatial frequency band. The proposed method is applied to line doubling that becomes an important part in image interpolation because of deinterlacing. In simulation the proposed algorithm shows the improved PSNR result compared with conventional algorithms and method using single neural network.
This study focused on the a 20-year evaluation of the dynamism of critical thermal anomalies in Busan metropolitan area prompted by unusual infrastructural development and demographic growth rate. Archived Landsat thermal data derived-LST was the major input for UTFVI and hot spot analysis (Getis-Ord Gi*). Results revealed that the surface urban heat island-affected area has gradually expanded overtime from 23.32% to 32.36%; while the critical positive thermal anomalies (level-3 hotspots) have also spatially increased from 19.88% in 2000 to 23.56% in 2020, recording a net LST difference of > 5℃ between the maximum level-3 hotspot and minimum level-3 coldspot each year. It is been observed that thermal conditions of Busan have gradually deteriorated with time, which is potentially inherent in the rate of urban expansion. Thus, this work serves as an eye-opener to powers that be, to think and act constructively towards a sustainable thermal conform for city dwellers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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