Imagery and gridded data can be used as the sources of extracting important information and data layers in utilizing GIS. The existing metadata standard to distribute and to utilize the geographic information are mainly concentrated at the vector data and do not provide metadata components for imagery and gridded data. In this study, metadata components for imagery and gridded data have been investigated. Firstly, existing international metadata standards such as ISO and domestic standards of TTA have been analyzed. Based on th results, the draft metadata for imagery and gridded data have been proposed as the extensions of domestic metadata standard distribution. The draft metadata could contribute to build the basic standards to access and utilize proper imagery and gridded data fit to various application field, and this will be fundamental bases for activating GIS in public and private sectors.
This paper describes development of hardware simulator for the PMSG(Permanent Magnet Synchronous Generator) wind power system, which was designed using real wind data. The simulator consists of a realistic wind turbine model using anemometer, vector drive, induction motor. The turbine simulator generates torque and speed signals for a specific wind turbine with respect to given wind speed. This torque and speed signals are scaled down to fit the input of 3kW PMSG. The PMSG-side converter operates to track the maximum power point and the grid-side inverter controls the active and reactive power supplied to the grid. The operational feasibility was first verified by computer simulations with PSCAD/EMTDC. The feasibility of real system implementation was confirmed through experimental works with a hardware set-up.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.3
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pp.295-305
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2021
Most graphical representation methods for two-dimensional contingency tables are based on the frequencies, probabilities, association measures, and goodness-of-fit statistics. In this work, a method is proposed to represent the correlation coefficients for each of the two selected levels of the row and column variables. Using the correlation coefficients, one can obtain the vector-matrix that represents the angle corresponding to each cell. Thus, these vectors are represented as a unit circle with angles. This is called a CC plot, which is a correlation plot for a contingency table. When the CC plot is used with other graphical methods as well as statistical models, more advanced analyses including the relationship among the cells of the row or column variables could be derived.
The multivariate empirical distribution function could be defined when its distribution function can be estimated. It is known that bivariate empirical distribution functions could be visualized by using Step plot and Quantile plot. In this paper, the multivariate empirical distribution plot is proposed to represent the multivariate empirical distribution function on the unit square. Based on many kinds of empirical distribution plots corresponding to various multivariate normal distributions and other specific distributions, it is found that the empirical distribution plot also depends sensitively on its distribution function and correlation coefficients. Hence, we could suggest five goodness-of-fit test statistics. These critical values are obtained by Monte Carlo simulation. We explore that these critical values are not much different from those in text books. Therefore, we may conclude that the proposed test statistics in this work would be used with known critical values with ease.
Kim, Chang-Yong;Hong, Sung-Wan;Bae, Gyu-Jin;Kim, Kwang-Yeom;Schubert, Wulf
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2003.11a
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pp.255-261
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2003
Tunnelling in poor and heterogeneous ground is a difficult task. Even with a good geological investigation, uncertainties with respect to the local rock mass structure will remain. Especially for such conditions, a reliable short-term prediction of the conditions ahead and outside the tunnel profile are of paramount importance for the choice of appropriate excavation and support methods. The information contained in the absolute displacement monitoring data allows a comprehensive evaluation of the displacements and the determination of the behaviour and influence of an anisotropic rock mass. Case histories and with numerical simulations show, that changes in the displacement vector orientation can indicate changing rock mass conditions ahead of the tunnel face (Schubert & Budil 1995, Steindorfer & Schubert 1997). Further research has been conducted to quantify the influence of weak zones on stresses and displacements (Grossauer 2001). Sellner (2000) developed software, which allows predicting displacements (GeoFit$\circledR$). The function parameters describe the time and advance dependent deformation of a tunnel. Routinely applying this method at each measuring section allows determining trends of those parameters. It shows, that the trends of parameter sets indicate changes in the stiffness of the rock mass outside the tunnel in a similar way, as the displacement vector orientation does. Three-dimensional Finite Element simulations of different weakness zone properties, thicknesses, and orientations relative to the tunnel axis were carried out and the function parameters evaluated from the results. The results are compared to monitoring results from alpine tunnels in heterogeneous rock. The good qualitative correlation between trends observed on site and numerical results gives hope that by a routine determination of the function parameters during excavation the prediction of rock mass conditions ahead of the tunnel face can be improved. Implementing the rules developed from experience and simulations into the monitoring data evaluation program allows to automatically issuing information on the expected rock mass quality ahead of the tunnel.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.6
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pp.87-95
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1999
We propose a simulation model of 3-dimensional MPEG data over Asynchronous transfer Mode(ATM) networks. The model is based on a slice level and is named to Projected Vector Autoregressive(PVAR) model. The PVAR model is modeled using the Autoregressive(AR) model in order to meet the autocorrelation condition and fit the histogram, and maps real data by a projection function. For the projection function, we use the Cumulative Distribution Probability Function (CDPF), and the procedure is performed at each slice level. Our proposed model shows good performance in meeting the autocorrelation condition and fitting the histogram, and is found important in analyzing the performance of networks. In addiotion, we apply a smoothing method by which a periodic mean value. In general. the Quality of Service(QoS) depends on the Cell Loss Rate(CLR), which is related to the cell loss and a maximum delay in a buffer. Hence the proposed smoothing method can be used to improve the QoS.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4C
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pp.207-214
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2005
In the indoor wireless communication, it is considered the indoor wireless system architecture of single input multiple output (SIMO) that used with multiple antenna in order to cope with the indoor fading characteristic due to severe angler spread. We propose the mean steering vector technique as a method to enhance the system Performance, implement the test bed system composed of a PC and the algorithms of the wireless system, and analysis the performance of those algorithms. In addition, the overall operation scenario, overall architecture, and the execution time of the algorithms, of the test bed for the indoor wireless system are presented.
Theerapattanakul, J.;Plodpai, J.;Mooyen, S.;Pintavirooj, C.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1889-1891
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2004
The differential white blood cell count plays an important role in the diagnosis of different diseases. It is a tedious task to count these classes of cell manually. An automatic counter using computer vision helps to perform this medical test rapidly and accurately. Most commercial-available automatic white blood cell analysis composed mainly 3 steps including segmentation, feature extraction and classification. In this paper we concentrate on the first step in automatic white-blood-cell analysis by proposing a segmentation scheme that utilizes a benefit of active contour. Specifically, the binary image is obtained by thresolding of the input blood smear image. The initial shape of active is then placed roughly inside the white blood cell and allowed to grow to fit the shape of individual white blood cell. The white blood cell is then separated using the extracted contour. The force that drives the active contour is the combination of gradient vector flow force and balloon force. Our purposed technique can handle very promising to separate the remaining red blood cells.
The large-scale power system blackouts have indicated that conventional protection relays that based on local signals cannot fit for modern power grids with complicated setting or heavily loaded-flow transfer. In order to accurately detect various faulted lines and improve the fault-tolerance of wide-area protection, a novel multi-section weighed fault matching and detecting algorithm is proposed. The real protection vector (RPV) and expected section protection vectors (ESPVs) for five fault sections are constructed respectively. The function of multi-section weighed fault matching is established to calculate the section fault matching degrees between RPV and five ESPVs. Then the fault degree of protected line based on five section fault degrees can be obtained. Two fault detecting criterions are given to support the higher accuracy rate of detecting fault. With the enumerating method, the simulation tests illustrate the correctness and fault-tolerance of proposed algorithm. It can reach the target of 100% accuracy rate under 5 bits error of wide-area protections. The influence factors of fault-tolerance are analyzed, which include the choosing of wide-area protections, as well as the topological structures of power grid and fault threshold.
In the self-directed learning, learner can construct learning course. But it is very difficult for learner to construct learning course with understanding the various learning contents's characteristics. This research proposed the method to support to learner the information of learning contents type to fit the learner as calculate the learner's learning preference when learner construct the learning course. The calculating method of learning preference used preference vector value of topic map. To apply this method, we tested 20 learning sampling group and presented that this method help to learner to construct learning course as getting the high average degree of learning satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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