Park, Tae-Yoon;Jang, Chang-Doo;Suh, Yong-Suk;Kim, Bong-Jae
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권2호
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pp.116-121
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2011
The Spectral Fatigue Analysis is representative fatigue life assessment method for vessels. This Analysis is performed generally for the whole vessel and many assessment sites. The spectral fatigue analysis is performed through the process of hydrodynamic response analysis, global structural analysis, local structural analysis and calculation of fatigue damage. In these processes, fatigue damage is affected by many variables. The representative variables are S-N curve data, wave scatter data, wave spectrum, bandwidth effect and etc. In this paper, the effects of these variables to the fatigue damage are analyzed through the spectral fatigue analysis for 170k LNGC.
In order to understand changes of water temperature for thermal discharge of Hadong power plant in Gwangyang and Jinju Bay, it was analyzed for temperature data of representative season by MEM(Maximum entropy method) that is one of the spectral analysises. And due to understand effect of thermal discharge at each point, analyzed spectral data showed reactive energy rate of reference point by calculating energy from 24 time period to height frequency zone. As a result of spectral analysis, it showed that there were 9 points which are largely effected, 7 points which will be estimated, 6 points which is difficult to estimate, 14 points which rarely effected by thermal discharge.
The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM+ panchromatic and multispectral image data.
Hyperspectral imagery have high spectral resolution and provide the potential for more accurate and detailed information extraction than any other type of remotely sensed data. In this paper, the "Linear Spectral Unmixing" model which is one solution to overcome the limit of spatial resolution for remote sensing data was introduced and we applied the algorithm to hyperspectral image. The result was not good because of some problems such as image calibration and used endmembers. Therefore, we analyzed the cause and had a search for a solution.
인공위성의 본체 및 탑재체 제작에 사용되고 있는 구성품 재질 12점을 수집하여 가시광 영역에서 지상 분광실험을 수행한 결과 위성체 구성품 재질별로 분광반사율과 분광유형이 뚜렷이 차이를 보였고 위성체의 재질별 분류 및 식별이 가능하였다. 인공위성 재질의 지상 분광실험 결과는 운용초기에 있는 인공위성이나 우주잔해물을 실제로 분광관측하여 얻은 자료와 비교함으로써 대상물의 재질유형 및 재질구성비, 그리고 크기와 중량을 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.299-302
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1999
Generation of a Digital Elevation Model (DEM) in remote sensing is an important application. The process of DEM generation often requires interpolation. This paper is aimed to introduce a class of interpolation algorithms using spectral information, which is widely used in geophysical applications, and to examine the applicability of the method to DEM interpolation. The interpolation process can be explained in two steps. The first step is for finding spectral information from the known data and the second step is finding missing data so as to follow the spectral trend found in the previous step. The interpolation algorithm has been tested for a real DEM data and problems in the DEM interpolation are discussed.
Microphytobenthos bloom from late January to early March in Korean tidal flats. KOMPSAT-2 will provide multi-spectral images with a spatial resolution of 4 m comparable with IKONOS. Using IKONOS and Landsat data, algal mat detection was tested in the Saemangeum area~ Micro-benthic diatoms are abundant and a major primary product in the tidal flats. A linear spectral unmixing (LSU) method was applied to the test data. LSU was effective to detect algal mat and the classified algal mat fraction well correlated with NDVI image. Fine grained upper tidal flats are generally known to be the best environment for algal mat. Algal mat thriving in coarse grained lower tidal flats as well as upper tidal flats were reported in this study. A high resolution multi-spectral sensor in KOMPSAT-2 will provide useful data for long-term monitoring of microphytobenthos in tidal flats.
In this paper we tried to classify the pathological voice signal with severe noise component based on two different parameters, the spectral slope and the ratio of energies in the harmonic and noise components (HNR), The spectral slope is obtained by using a curve fitting method and the HNR is computed in cepstrum quefrency domain. Speech data from normal peoples and patients are collected, diagnosed and divided into three different classes (normal, relatively less noisy and severely noisy data), The mean values and the standard deviations of the spectral slope and the HNR are computed and compared with in the three kinds of data to characterize and classify the severely noisy pathological voice signals from others.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.383-389
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2003
Clay minerals show a distinct induced-polarization phenomenon, which is one of the most important factors for predicting groundwater flow and contaminant transport. This paper presents a step-by-step process to estimate Cole-Cole parameters from spectral induced-polarization (IP) data measured on the surface of three-dimensional earth. First, the inversion of low-frequency resistivity survey data is made to identify the dc resistivity ${\rho}_dc$ of a volume having IP effects. The other parameters, chargeability m, time constant $\tau$, and frequency dependence c, are sought for the polarizable volume. Next, using multi-frequency data, c can be obtained as high or low asymptotes of the slope of log phase vs. log frequency. Further, for low m, intrinsic $\tau$ is approximated by apparent one, ${\tau}_a$, which is derived from the relation ${{\omega}{\tau}}_a$=1 at an angular frequency $\omega$, where the imaginary component of spectral IP data has an extreme value. Finally, to obtain intrinsic m a two-step linearized procedure has been derived. For a body of given $\tau$ and c, forward modeling with a progression of m values yields a plot of observed vs. intrinsic imaginary components for a frequency. Since this plot is essentially linear, to extract the intrinsic imaginary component is quite simple with an observed value. Using the plot of intrinsic imaginary component vs. m, intrinsic m is determined. We present a synthetic example to illustrate that the Cole-Cole parameters can be recovered from spectral IP data.
One-dimensional diffusion processes are characterized by Feller's data of canonical scales and speed measures and, if we apply the theory of spectral functions of strings developed by M. G. Krein, Feller's data are determined by paris of spectral characteristic functions so that theses pairs may be considered as invariants of diffusions under the homeomorphic change of state spaces. We show by examples how these invariants are useful in the study of one-dimensional diffusion processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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