COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) is a geostationary satellite and was developed by KARI for communication, ocean and meteorological observations. COMS was tested under vacuum and very law temperature conditions in order to correlate thermal model and to verify thermal design. The test was performed by using KARI large thermal vacuum chamber. The COMS S/C thermal model was successfully correlated versus the 2 thermal balance test phases. After model correlation, temperatures deviation of all individual unit were less than $5^{\circ}C$ and global deviation and standard deviation also satisfied the requirements, less than $2^{\circ}C$ and $3^{\circ}C$. The final flight prediction was performed by using the correlated thermal model.
The purpose of this study was to examine how children's sibling relationships were related to their self-esteem. 440 children and their only siblings were asked to respond to two questionnaires concerning the two research variables. The questionnaires used were the SRQ (Furman & Buhrmester, 1985) and the SPPC (Harter, 1985). Ther data were analyzed through correlation analyses, stepwise multiple regression analyses, and canonical correlation analyses. The results were as follows : Warmth·Intimacy and Rivalry (parental partiality toward the child himself/herself) had positive correlations with the child's self-esteem, while sibling Conflict had negative correlations and Relative Status·Power had little correlation. The best predictor of children's self-esteem was sibling Warmth·Intimacy. The next powerful determinants were Conflict and Rivalry. Among the six self-esteem measures, the one predicted best by sibling relationships was Global Self-Worth. The next ones were Behavior·Conduct and Scholastic Competence. The findings revealed that the predictive power of the sibling relationships factors varied considerably according to such status variables as sex and birth order of children and to whether each of the two research variables was analyzed as a whole or at a factor level.
COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) is a geostationary satellite and was developed by KARI for communication, ocean and meteorological observations. COMS was tested under vacuum and very low temperature conditions in order to correlate thermal model and to verify thermal design. The test was performed by using KARI large thermal vacuum chamber. The COMS S/C thermal model was successfully correlated versus the 2 thermal balance test phases. After model correlation, temperatures deviation of all individual units were less than $5^{\circ}C$ and global deviation and standard deviation also satisfied the requirements, less than $2^{\circ}C$ and $3^{\circ}C$. The final flight prediction was performed by using the correlated thermal model.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.11a
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pp.201-206
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2003
In clinical practice, CT Angiography is a powerful technique for the visualziation of blood flow in arterial vessels throughout the body. However CT Angiography images of blood vessels anywhere in the body may be fuzzy if the patient moves during the exam. In this paper, we propose a novel technique for removing global motion artifacts in the 3D space. The proposed methods are based on the two key ideas as follows. First, the method involves the extraction of a set of feature points by using a 3D edge detection technique based on image gradient of the mask volume where enhanced vessels cannot be expected to appear, Second, the corresponding set of feature points in the contrast volume are determined by correlation-based registration. The proposed method has been successfully applied to pre- and post-contrast CTA brain dataset. Since the registration for motion correction estimates correlation between feature points extracted from skull area in mask and contrast volume, it offers an accelerated technique to accurately visualize blood vessels of the brain.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.117-123
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2019
In this paper, we propose to investigate the differences of academic achievement and core competence according to university admission types. Research subjects were 159 nursing students in G city. The tool used in this study was Collegiate Students Essential Skills Assessment developed by the KW University. The 6 areas measured with the tool are: humanities, Humanism, self-directedness, creative competence, practice competence and global competence. The data were analyzed by descriptive statistics, ANOVA, Scheffe' test and pearson's correlation coefficient using SPSS WIN 18.0 Program. There were significant differences in core competence according to university admission types. But There were significant differences in academic achievement according to university admission types. And significant positive correlation between academic achievement and core competece was not founded. But significant positive correlation of 6 core competencies were founded. Based on the result of this study, it is possible to serve basic data for establishing better university admission type.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.1032-1041
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2007
The global navigation satellite system (GNSS), which is the core technique for the location based service, adopts the direct sequence/spread spectrum (DS/SS) as its modulation method. The success of a DS/SS system depends on the synchronization between the received and locally generated pseudo noise (PN) signals. As a step in the synchronization process, the tacking scheme performs fine adjustment to bring the phase difference between the two PN signals to zero. The most widely used tracking scheme is the delay locked loop with early minus late discriminator (EL-DLL). In the ideal case, the EL-DLL is the best estimator among various DLL. However, in the band-limited multipath environment, the EL-DLL has tracking bias. In this paper, the timing offset range of correlation function is divided into advanced offset range (AOR) and delayed offset range (DOR) centering around the correct synchronization time point. The tracking bias results from the following two reasons: symmetry distortion between correlation values in AOR and DOR, and mismatch between the time point corresponding to the maximum correlation value and the synchronization time point. The former and latter are named as the type I and type II tracking bias, respectively. In this paper, when the receiver has finite bandwidth in the presence of multipath signals, it is shown that the type II tracking bias becomes a more dominant error factor than the type I tracking bias, and the correlation values in AOR are not almost changed. Exploiting these characteristics, we propose a novel tracking bias mitigation scheme and demonstrate that the tracking accuracy of the proposed scheme is higher than that of the conventional scheme, both in the presence and absence of noise.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.6C
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pp.505-511
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2008
The global navigation satellite system (GNSS) is using a direct sequence/spread spectrum (DS/SS) modulation. In order to recover the information data, the DS/SS system first performs a two-step synchronization process: acquisition and tracking. The acquisition process adjusts the phase difference between the received and locally generated acquisition sequences within ${\pm}T_c/2$ or less, where $T_c$ is the chip period. The tracking process performs fine synchronization. In this paper, we focus on the tracking issue. The single delta delay locked loop($\Delta$-DLL) is the optimal tracking scheme for a GNSS in the absence of multipath signals, where $\Delta$ means the spacing between the early and late correlation time offset. In the multipath environments, however, the $\Delta$-DLL suffers from huge estimation bias(denoted by $\beta$) caused by distorted correlation values. Although some modified schemes such as a $\Delta$-DLL with a narrow $\Delta$ and a double delta DLL (${\Delta}^{(2)}$-DLL) were proposed to reduce the estimation bias, they cannot remove the estimation bias completely and need more accurate acquisition process. This paper proposes a novel tracking scheme that can dramatically reduce the estimation bias, using the maximum slope change among the correlation outputs.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.6
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pp.343-349
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2014
In this paper, we propose a three-stage unambiguous tracking scheme for CBOC signals. We evenly divide composite binary offset carrier (CBOC) signal, which was adopted in the Galileo system developed by the European Union (EU), by width of BOC(6,1) signal pulse, and then, generate 12 partial correlations. Then, we generate an unambiguous correlation function by recombining the partial correlations with two kinds of operation. The proposed correlation function is narrower and higher than the conventional correlation functions. From simulation result, it is shown that the proposed correlation function offers a better signal tracking performance over the conventional correlation functions.
The dynamical model forecasts using state-of-art general circulation models (GCMs) have some limitations to simulate the real climate system since they do not depend on the past history. One of the alternative methods to correct model errors is to use the canonical correlation analysis (CCA) correction method. CCA forecasts at the present time show better skill than dynamical model forecasts especially over the midlatitudes. Model outputs are adjusted based on the CCA modes between the model forecasts and the observations. This study builds a canonical correlation prediction model for subseasonal (June) precipitation. The predictors are circulation fields over western North Pacific from the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) and observed snow cover extent over Eurasia continent from Climate Data Record (CDR). The former is based on simultaneous teleconnection between the western North Pacific and the East Asia, and the latter on lagged teleconnection between the Eurasia continent and the East Asia. In addition, we suggest a technique for improving forecast skill by applying the ensemble canonical correlation (ECC) to individual canonical correlation predictions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.4
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pp.63-71
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2016
This paper is about applying efficient data mining method which improves the score calculation and proper building performance of credit ranking score system. The main idea of this data mining technique is accomplishing such objectives by applying Correlation based Feature Selection which could also be used to verify the properness of existing rank scores quickly. This study selected 2047 manufacturing companies on KOSPI market during the period of 2009 to 2013, which have their own credit rank scores given by NICE information service agency. Regarding the relevant financial variables, total 80 variables were collected from KIS-Value and DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System). If correlation based feature selection could select more important variables, then required information and cost would be reduced significantly. Through analysis, this study show that the proposed correlation based feature selection method improves selection and classification process of credit rank system so that the accuracy and credibility would be increased while the cost for building system would be decreased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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