Han Tae-Young;Yoo Young-Dae;Choi Jung-Hun;Kwon Young-Soo;Kim Nam
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.6
s.109
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pp.562-573
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2006
It is required to reduce the peak-to-average power ratio(PAPR) in an orthogonal frequency division multiplexing system or a multicarrier system. And it is needed to eliminate the transmission of the side information in the Partial Transmit Sequences. So, in this paper, a new technique is proposed, where the subcarriers used for the multiple signal representation are only utilized for the reduction of PAPR to eliminate the burden of transmitting the side information. That is, it is proposed by taking the modified minimization criteria of partial transmit sequences scheme instead of using the convex optimization or the fast algorithm of tone reservation(TR) technique As the result of simulation, the PAPR reduction capability of the proposed method is improved by 3.2 dB dB, 3.4 dB, 3.6 dB with M=2, 4, 8(M is the number of partition in the so-called partial transmit reduction sequences(PTRS)), when the iteration number of fast algorithm of TR is 10 and the data rate loss is 5 %. But it is degraded in the capability of PAPR reduction by 3.4 dB, 3.1 dB, 2.2 dB, comparing to the TR when the data rate loss is 20 %. Therefore, the proposed method is outperformed the TR technique with respect to the complexity and PAPR reduction capability when M=2.
An Earthquake Early Warning (EEW) system is a technology that alerts people to an incoming earthquake by using P waves that are detected before the arrival of more severe seismic waves. P-wave analysis is therefore an important factor in the production of rapid seismic information as it can be used to quickly estimate the earthquake magnitude and epicenter through the amplitude and predominant period of the observed P-wave. However, when a large-magnitude teleseismic earthquake is observed in a local seismic network, the significantly attenuated P wave phases may be mischaracterized as belonging to a small-magnitude local earthquake in the initial analysis stage. Such a misanalysis may be sent to the public as a false alert, reducing the credibility of the EEW system and potentially causing economic losses for infrastructure and industrial facilities. Therefore, it is necessary to develop methods that reduce misanalysis. In this study, the possibility of seismic misclassifying teleseimic earthquakes as local events was reviewed using the Filter Bank method, which uses the attenuation characteristics of P waves to classify local and outside Korean peninsula (regional and teleseismic) events with filtered waveform depending on frequency and epicenter distance. The data used in our analysis were analyzed for maximum Pv values using 463 events with local magnitudes (2 < ML ≦ 3), 44 (3 < ML ≦ 4), 4 (4 < ML ≦ 5), 3 (ML > 5), and 89 outside Korean peninsula earthquakes recorded by the KMA seismic network. The results show that local and telesesimic earthquakes can be classified more accurately when combination of filtering bands of No. 3 (6-12 Hz) and No. 6 (0.75-1.5 Hz) is applied.
Youn, Han-Bean;Kim, Jin-Sung;Cho, Min-Kook;Jang, Sun-Young;Song, William Y.;Kim, Ho-Kyung
Progress in Medical Physics
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v.21
no.3
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pp.281-290
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2010
Cone-beam digital tomosynthesis (CBDT) has greatly been paid attention in the image-guided radiation therapy because of its attractive advantages such as low patient dose and less motion artifact. Image quality of tomograms is, however, dependent on the imaging conditions such as the scan angle (${\beta}_{scan}$) and the number of projection views. In this paper, we describe the principle of CBDT based on filtered-backprojection technique and investigate the optimization of imaging conditions. As a system performance, we have defined the figure-of-merit with a combination of signal difference-to-noise ratio, artifact spread function and floating-point operations which determine the computational load of image reconstruction procedures. From the measurements of disc phantom, which mimics an impulse signal and thus their analyses, it is concluded that the image quality of tomograms obtained from CBDT is improved as the scan angle is wider than 60 degrees with a larger step scan angle (${\Delta}{\beta}$). As a rule of thumb, the system performance is dependent on $\sqrt{{\Delta}{\beta}}{\times}{\beta}^{2.5}_{scan}$. If the exact weighting factors could be assigned to each image-quality metric, we would find the better quantitative imaging conditions.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.175-186
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1999
Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.
This study was aimed to assess the effects of microclimate factors on lettuce chlorophyll fluorescent responses and to develop an environment control system for plant growth by adopting a simple genetic algorithm. The photosynthetic responses measurements were repeated by changing one factor among six climatic factors at a time. The maximum Fv'/Fm' resulted when the ambient temperature was $21^{\circ}C,\;CO_2$ concentration range of 1,200 to 1,400 ppm, relative humidity of $68\%$, air current speed of $1.4m{\cdot}s^{-1}$, and the temperature of nutrient solution of $20^{\circ}C$. In PPF greater than $140{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, Fv'/Fm' values were decreased. To estimate the effects of combined microclimate factors on plant growth, a photosynthesis efficiency model was developed using principle component analysis for six microclimate factors. Predicted Fv'/Fm' values showed a good agreement to measured ones with an average error of $2.5\%$. In this study, a simple genetic algorithm was applied to the photosynthesis efficiency model for optimal environmental condition for lettuce growth. Air emperature of $22^{\circ}C$, root zone temperature of $19^{\circ}C,\;CO_2$ concentration of 1,400 ppm, air current speed of $1.0m{\cdot}s^{-1}$, PPF of $430{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, and relative humidity of $65\%$ were obtained. It is feasible to control plant environment optimally in response to microclimate changes by using photosynthesis efficiency model combined with genetic algorithm.
In this study, the effects of groundwater artificial recharge through vertical wells in the upper small basin are preliminarily evaluated by using field injection test and a 3-D numerical model. The injection rate per well in a model is set to 20, 37.5, 60, and 75 ㎥/day based on the results of field injection test, groundwater levels, and hydraulic conductivities estimated from particle size analysis, and a numerical model using MODFLOW is conducted for 28 cases, which have diverse injection intervals, in order to estimated the changes of groundwater level and water balance after injection. Groundwater level after injection does not show a linear relationship with the injection rate per well, and the cumulative effect of artificial recharge decreases and the timing of maximum water level rise is shortened as the injection interval becomes longer. In four cases of continuous injection with total injection rate of 1,200 ㎥, it is revealed that the recharge effect is analyzed as 36.5~65.3% of the original injection rate. However, it will be more effective if the artificial recharge system combined with underground barrier is introduced for the longer pumping during a long and severe drought. Additionally, it will be possible to build a stable artificial recharge system by an establishment of efficient scenario from recharge to pumping as well as an optimization of recharge facilities.
The aircraft has to be considered for safety very importantly because of peculiarity of flight in the air, so it should be retained through proper inspection and maintenance not only in production phase but also in operating phase. Recently, it is using the latest technology as engineering approach not depending on human factor to determine on maintenance needs, and domestic production rotary aircraft also has the health & usage monitoring system to measure and to monitor major components. However, continued vibration exceedance phenomenon occurred in production and operation phase because of inappropriate thresholds, and it confirmed as false alarm which is not necessary to repair. In this paper, it is described that operational concept of HUMS, and especially it contains a study result for efficiency of aircraft operation and ultimately the improvement of flight safety by optimizing HUMS thresholds to determine efficiently necessity of maintenance under limited conditions and by establishing inspection/maintenance procedures when the re-designated thresholds exceedance occurred.
Youn, Hanbean;Baek, Cheol Ha;Jeon, Hosang;Kim, Jinsung;Nam, Jiho;Lee, Jayoung;Lee, Juhye;Park, Dahl;Kim, Wontaek;Ki, Yongkan;Kim, Donghyun;Won, Jong Hun;Kim, Ho Kyung
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.38
no.3
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pp.116-122
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2017
Physical breast phantoms would be useful for the development of a dedicated breast computed tomography (BCT) system and its optimization. While the conventional breast phantoms are available in compressed forms, which are appropriate for the mammography and digital tomosynthesis, however, the BCT requires phantoms in uncompressed forms. Although simple cylindrical plastic phantoms can be used for the development of the BCT system, they will not replace the roles of uncompressed phantoms describing breast anatomies for a better study of the BCT. In this study, we have designed a numerical voxel breast phantom accounting for the random nature of breast anatomies and applied it to the 3D printer to fabricate the uncompressed anthropomorphic breast phantom. The numerical voxel phantom mainly consists of the external skin and internal anatomies, including the ductal networks, the glandular tissues, the Cooper's ligaments, and the adipose tissues. The voxel phantom is then converted into a surface data in the STL file format by using the marching cube algorithm. Using the STL file, we obtain the skin and the glandular tissue from the 3D printer, and then assemble them. The uncompressed breast phantom is completed by filling the remaining space with oil, which mimics the adipose tissues. Since the breast phantom developed in this study is completely software-generated, we can create readily anthropomorphic phantoms accounting for diverse human breast anatomies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.572-578
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2020
The stock market is affected by unexpected factors, such as politics, society, and natural disasters, as well as by corporate performance and economic conditions. In recent days, artificial intelligence has become popular, and many researchers have tried to conduct experiments with that. Our study proposes an experiment using not only stock-related data but also other various economic data. We acquired a year's worth of data on stock prices, the percentage of foreigners, interest rates, and exchange rates, and combined them in various ways. Thus, our input data became diversified, and we put the combined input data into a nonlinear autoregressive network with exogenous inputs (NARX) model. With the input data in the NARX model, we analyze and compare them to the original data. As a result, the model exhibits a root mean square error (RMSE) of 0.08 as being the most accurate when we set 10 neurons and two delays with a combination of stock prices and exchange rates from the U.S., China, Europe, and Japan. This study is meaningful in that the exchange rate has the greatest influence on stock prices, lowering the error from RMSE 0.589 when only closing data are used.
Jang, Younghee;Lee, Ye Hwan;Kim, Jiyu;Park, Il Gun;Lee, Ju-Yeol;Park, Byung Hyun;Kim, Seong-Cheol;Lee, Sang Moon;Kim, Sung Su
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.36
no.4
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pp.1088-1095
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2019
The CKD extract is wastewater from which KCl in CKD has been removed to reuse CKD as a cement raw material, and tried to reuse no extracts due to problems such as wastewater treatment facility expansion. As a result of removing KCl by the ion exchange method, the pH of the extract after ion exchange decreased from 12.7 to less than pH 2, and it was confirmed that H+ of the cation exchange resin was dissolved in the extract through ion exchange. In addition, the selectivity of the ion exchange was removed in the order of Ca2+, K+, it was determined that the increase in the contact time to remove the K+ ions. The batch system had a contact time of 6 times or more, compared to the continuous system, and showed 4 times of K+ removal efficiency and 7 times of Cl- removal efficiency. It was showed by analyzing the pH of the extract that more H+ of the cation exchange resin was extracted than OH- of anion exchange resin as the pH of the extract was changed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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