Park, Hae Yong;Jo, Bonggyun;Kim, Heung Mook;Han, Dong Seog
Journal of Broadcast Engineering
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v.19
no.4
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pp.491-501
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2014
Recently, the need for disaster-preventing broadcast has increased gradually to cope with natural disaster like earthquake and tsunami causing enormous losses of both life and property. In disaster-preventing broadcast system, the wake-up signal is used to alert user terminal and switch the current state of channel to the emergency channel, which is for the fast and efficient delivery of emergency information. In this paper, we propose the detection method of wake-up signal for disaster-preventing broadcast systems. The wake-up signals for disaster-preventing broadcast should have a good auto-correlation property in low power and narrow-band conditions that does not affect the existing digital television (DTV) system. The suitability of the m-sequence and complementary code (CC) is analyzed for wake-up signals according to signal to noise ratio. A wake-up signal is proposed by combining the direct sequence spread spectrum (DSSS) technique and pseudo noise (PN) sequences such as Barker and Walsh-Hadamard codes. By using the proposed method, a higher detecting performance can be achieved by the spreading gain compared to the single long m-sequence and the Golay code.
So, Won-Ho;Shim, Sang-Heon;Yoo, Kyoung-Min;Kim, Young-Chon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.3
s.357
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pp.33-40
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2007
In this paper, low-rate TCP attack as one of shrew attacks is considered and the scaling based dynamic time warping (S-DTW) algorithm is introduced. The low-rate TCP attack can not be detected by the detection method for the previous flooding DoS/DDoS (Denial of Service/Distirbuted Denial of Service) attacks due to its low average traffic rate. It, however, is a periodic short burst that exploits the homogeneity of the minimum retransmission timeout (RTO) of TCP flows and then some pattern matching mechanisms have been proposed to detect it among legitimate input flows. A DTW mechanism as one of detection approaches has proposed to detect attack input stream consisting of many legitimate or attack flows, and shown a depending method as well. This approach, however, has a problem that legitimate input stream may be caught as an attack one. In addition, it is difficult to decide a threshold for separation between the legitimate and the malicious. Thus, the causes of this problem are analyzed through simulation and the scaling by maximum auto-correlation value is executed before computing the DTW. We also discuss the results on applying various scaling approaches and using standard deviation of input streams monitored.
This study investigates the utilities of spatial analysis in the context of survey research using Geographical Information System(GIS) and Geographically Weighted Regression (GWR) which take account of spatial heterogeneity. Many social phenomena involve spatial dimension, and with the development of GIS, GPS receiver, and online location-based services, spatial information can be collected and utilized more easily, and thus application of spatial analysis in the survey research is getting easier. The traditional OLS regression models which assume independence of observations and homoscedasticity of errors cannot handle spatial dependence problem. GWR is a spatial analysis technique which utilizes spatial information as well as attribute information, and estimated using geographically weighted function under the assumption that spatially close cases are more related than distant cases. Residential survey data from a Primary Autonomous District are used to estimate a model of public service satisfaction. The findings show that GWR handles the problem of spatial auto-correlation and increases goodness-of-fit of model. Visualization of spatial variance of effects of the independent variables using GIS allows us to investigate effects and relationships of those variables more closely and extensively. Furthermore, GIS and GWR analyses provide us a more effective way of identifying locations where the effect of variable is exceptionally low or high, and thus finding policy implications for social development.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.2B
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pp.217-227
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2004
With a rapid growth in the Internet technology, the network traffic is increasing swiftly. As for the increase of traffic, it had a large influence on performance of a total network. Therefore, a traffic management became an important issue of network management. In this paper, we study a forecast plan of network traffic in order to analyze network traffic and to establish efficient correspondence. We use time series forecast models and determine fitness whether the model can forecast network traffic exactly. In order to predict a model, AR, MA, ARMA, and ARIMA must be applied. The suitable model can be found that can express the nature of traffic for the forecast among these models. We determines whether it is satisfied with stationary in the assumption step of the model. The stationary can get the results by using ACF(Auto Correlation Function) and PACF(Partial Auto Correlation Function). If the result of this function cannot satisfy then the forecast model is unsuitable. Therefore, we are going to get the correct model that is to satisfy stationary assumption. So, we proposes a way to classify in order to get time series materials to satisfy stationary. The correct prediction method is managed traffic of a network with a way to be better than now. It is possible to manage traffic dynamically if it can be used.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.2
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pp.151-161
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2007
Statistical characteristic analysis was carried out using the non-tidal components computed by the harmonic analysis of the tidal elevation data in East coast. The tide gauging stations included in this study are the Sokcho, Mukho, Hupo, Pohang, Ulsan and Ulreungdo stations. In this study, the variance and skewness coefficient (SC) information changes, i.e., the max. value, min. value, mean and standard deviation of the variance and SC, are compared and analysed in detail by the various analysis periods increased from one year to the maximum available period. Based on the result of the statistical information (SI) range analysis, the minimum analysis period required in order to satisfy the confidence interval of the ${\pm}5%$ range of the variance and the ${\pm}0.1$ range of the SC is suggested as the 12 years, except the Ulreungdo stations. The auto-correlation and spectral density change patterns show the very similar shapes in every stations even though the absolute values are a little bit different each other.
Currently, reticulocyte experimental calculation technology used in clinical laboratories are divided two types: manual and automated. Manual reticulocyte counting using a microscopy lacks accuracy due particularly to its low reproducibility, affecting the accuracy of manual reticulocyte count. Moreover, Automatic blood corpuscle analyzer flow cytometry is difficult to be used in underdeveloped countries and small scale laboratories due to relatively high cost. Therefore, this study tried to find a new method to complement these drawbacks. The aim of this study was to compare the stained reticulocytes count by spectrophotometer and also to analyze the statistics of spectrophotometer and flow cytometer. The same 8 EDTA samples were repeated 36 times to compare the agreement between spectrophotometer and flow cytometer. This study measured the specimen diluted 600 times at 700~780 nm by 10 differences. Wavelength between 710 to 730 by absorbance showed a positive correlation between standard data and test data (r=0.967, p<0.01), presenting a correlation between variables. Statistical analyses of regression for test and standard parametric data, the optimal dilution factor was 600 times. Therefore, this study tried to technical utilizes such as contributing economical for the reticulocyte absorbance apply from the auto spectrophotometer, a monitoring system for the reticulocyte relation anemia, etc. Therefore, more extensive studies, including an auto chemical analyzer application, will be needed.
Clinically, the curve of Spee is widely applied as a determined level of the occlusal curvature when the oral rehabilitation and the reconstruction of the prosthesis is needed at the malalignment dentition due to the missing, extrusion, and the inclination of the teeth. The purpose of this study was to analyze the curve of Spee of the occlusal curvature which influences to the occlusal form and the location three dimensionally, and then was to measure the radius and the degree of curvature of the curve of Spee and also was to investigate the influence to the cuspal inclination according to the change of the inclination of the curve of Spee which was analyzed by AutoCAD R.13 program at the gnathological cast and the cephalometric radiograph. The following results were obtained : 1. The radius of the curve of Spee was the mean of $11.74{\pm}3.64cm$ in the model, $12.75{\pm}4.63cm$ in the radiograph and there was no significant difference statistically between the model and the radiograph(P>0.001). 2. The radius and the degree of curvature of the curve of Spee showed negative correlation(r=-0.80), while the radius and the degree of curvature of the curve of Spee in relation to the length of the curve of Spee did not show correlation. 3. The case of the curve of Spee inclined to the posterior, that is. $Post.M{\theta}$ group showed the mean of $4.73{\pm}3.64$, positive correlation to the P2m, M1mm, M1dm, M2dm, and especially the greatest correlation coefficient to the mesial inclination angle of the mesio-buccal cusp tip of the first molar(r=0.70). 4. The case of the curve of Spee inclined to the anterior, that is, $Ant.M{\theta}$ group showed the mean of $3.28{\pm}3.59$, positive correlation to the P2m, M1mm, and also the greatest correlation coefficient to the mesial inclination angle of the mesio-buccal cusp tip of the first molar(r=0.78
The normalized difference vegetation index (NDVI) derived from satellite images is a crucial tool to monitor forests and agriculture for broad areas because the periodic acquisition of the data is ensured. However, optical sensor-based vegetation indices(VI) are not accessible in some areas covered by clouds. This paper presented a synthetic aperture radar (SAR) based approach to retrieval of the optical sensor-based NDVI using machine learning. SAR system can observe the land surface day and night in all weather conditions. Radar vegetation indices (RVI) from the Sentinel-1 vertical-vertical (VV) and vertical-horizontal (VH) polarizations, surface elevation, and air temperature are used as the input features for an automated machine learning (AutoML) model to conduct the gap-filling of the Sentinel-2 NDVI. The mean bias error (MAE) was 7.214E-05, and the correlation coefficient (CC) was 0.878, demonstrating the feasibility of the proposed method. This approach can be applied to gap-free nationwide NDVI construction using Sentinel-1 and Sentinel-2 images for environmental monitoring and resource management.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.4
s.346
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pp.31-38
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2006
In this paper, we propose an efficient preceding scheme for STBC-Spatial Muiltiplexing OFDM systems. In MIMO systems, the precoder is designed on the assumption that feedback channel information is perfectly known to transmitter and receiver. However, feedback delay and link errors in real environment make the transmitter use the incorrect channel information and consequently cause the performance degradation. The proposed precoder is designed to compensate for the performance degradation by the diversity gain provided by STBC. At the transmitter, the precoder for each subcarrier is constructed by using the index of codebook, subcarrier correlation, and auto correlation of channel. From the simulation results, STBC-spatial multiplexing OFDM outperforms the preceded-spatial multiplexing OFDM at $SER=10^{-3}$ when the Doppler frequency is greater than 60Hz.
Lee, Jin-Yong;Lim, Hyoun Soo;Yoon, Ho Il;Kim, Poongsung
Journal of Soil and Groundwater Environment
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v.20
no.5
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pp.16-25
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2015
The City of Boulder is located at an average elevation of 1,655 m (5,430 feet), the foothills of the Rocky Mountains in Colorado. Its daily air temperature is much varying and snow is very frequent and heavy even in spring. This paper examines characteristics of shallow (surface and depth = 10 cm) soil temperatures measured from January to May 2015 in the high elevation city Boulder, Colorado. The surface soil temperature quickly responded to the air temperature with the strongest periodicity of 1 day while the subsurface soil temperatures showed a less correlation and delayed response with that. The short-time Fourier of the soil temperatures uncovered their very low frequencies characteristics in heavy snow days while it revealed high frequencies of their variations in warm spring season. The daily minimum air temperature exhibited high cross-correlations with the soil temperatures without lags unlike the maximum air temperature, which is derived from its higher and longer auto-correlation and stronger spectrums of low frequencies than the maximum air temperature. The snow depth showed an inverse relationship with the soil temperature variations due to snow's low thermal conductivity and high albedo. Multiple regression for the soil temperatures using the air temperature and snow depth presented its predicting possibility of them even though the multiple r2 of the regression is not that much satisfactory (r2 = 0.35-0.64).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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