In this study, low- and high-frequency structure behaviors were identified and a systematic analysis procedure was proposed using noisy GPS data from a 165-m-high tower in ${\dot{I}}stanbul$, Turkey. The raw GPS data contained long- and short-periodic position changes and noisy signals at different frequencies. To extract the significant results from this complex dataset, the general structure and components of the GPS signal were modeled and analyzed in the time and frequency domains. Uncontrolled jumps and deviations involving the signal in the time domain were pre-filtered. Then, the signal was converted to the frequency domain after applying low- and high-pass filters, and the frequency and periodic component values were calculated. The spectrum of the tower motion obtained from the filtered GPS data had dominant peaks at a low frequency of $1.15572{\times}10-4Hz$ and a high frequency of 0.16624 Hz, consistent with two equivalent GPS datasets. Then, the signal was reconstructed using inverse Fourier transform with the dominant low frequency values to obtain filtered and interpretable clean signals. With the proposed sequence, processing of noisy data collected from the GPS receivers mounted very close to the structure is effective in revealing the basic behaviors and features of buildings.
Recently, there are various researches using inaudible high frequencies like as wireless communication based smart devices, data transmission algorithm, indoor positioning trace technologies. However, when they use high frequencies of inaudible range, they have a problem that the accuracy of data transmission with high frequencies was low because of interference from ambient noise in our real life. To solve this problem, in this paper, we proposed an application based on smart phone and server system for collection of ambient noise and detection of robust high frequency range. The server system could detect the robust high frequency range from statistical analysis of collected noise and the robust high frequency could avoid interference from ambient noise. We tested the proposed application's ability to gather noise and high frequencies for a certain period of time to evaluate performance. According to the testing results, we confirmed that the proposed application and server system could detect a robust high-frequency range via noise analysis in real life. Therefore, the proposed application and server could be a useful technology for future research on inaudible high frequencies.
본 연구에서는 국내 매설 고압가스배관의 사고빈도 데이터 구축 시 활용할 수 있도록 국외에서 발표하고 있는 고압가스배관 사고빈도 데이터에 대해 고찰 하였다. 고압가스배관 사고빈도 데이터의 대표적인 것으로는 미국의 DOT, 유럽의 EGIG 및 영국의 UKOPA가 있다. 국외 사고빈도 데이터의 국내 적용 가능성을 확인하기 위하여 이들을 비교 분석한 결과 EGIG 데이터가 국내 실정에 더 적합하였다. EGIG 8차 보고서의 사고빈도 데이터를 사용하여 비선형회귀분석을 수행한 결과 배관 설치 연도에 따른 지수형의 곡선을 얻었다. 향후 전체 사고빈도의 약 50%를 차지하고 있는 타공사 부분과 국내 데이터와 국외 데이터의 합성에 대한 집중적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 가청 주파수 영역 중 사람들에게 거의 들리지 않는 고주파와 순환 중복 검사 기법을 이용하여 스마트 기기 간의 신뢰성 있는 데이터를 무선으로 전송하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 스마트 기기의 내장 스피커에서 출력할 수 있는 가청 주파수 영역(20 Hz~22 kHz) 중 고주파 영역인 18 kHz~22 kHz를 사용한다. 이때 데이터의 전송량을 높이기 위해 고주파 영역 1(18.0 kHz~21.2 kHz)에서 여러 개의 주파수를 혼합하여 전달하며, 이와 동시에 전송 데이터의 정확성을 높이기 위해 고주파 영역 2(21.2 kHz~22.0 kHz)에서 순환 중복 검사를 위한 체크섬을 전달한다. 제안 방법의 데이터 전송 속도와 정확성을 확인하기 위해 스마트 북과 스마트 기기 간에 데이터 전달 실험을 하였다. 그 결과 평균 235 ms에 32 bits 데이터를 전송할 수 있었으며, 전송 성공률은 99.47%, 그리고 순환 중복 검사에 의한 에러 검출률은 0.53%인 것을 확인하였다. 따라서 제안 방법은 스마트 기기 간에 무선으로 데이터를 전송할 수 있는 유용한 기술이 될 것이다.
Objectives The purpose of this study is to report on the collecting status of the prospective clinical data, that is designed to find clinical factors for determining the constitutional prescription.Methods We collected the prospective clinical data of 1208 subjects in the 10 oriental hospitals and 2 oriental clinic, from September 2012 to July 2015. Subjects were diagnosed and prescribed by the Sasang Constitution specialist. We counted the usage frequency of each constitutional herbal formula. Besides we check the main chief complaints on each constitutional herbal formula.Results & Conclusions In TE type, Yeoldahanso-tang, Cheongsimnyeonja-tang were used in high frequency. In SE type, Palmulgunja-tang, Gwakhyangjunggi-san were used in high frequency. In SY type, Hyeongbangjihwang-tang, Yanggyeoksanhwa-tang were used in high frequency. The both of high frequency-prescriptions in TE types were for the Interiorheat disease, expecially liver-heat lung-dry symptomatology. The main chief complaint of high frequency-prescriptions was fatigue in every constitution. We hope that the process of constitutional prescription would be standardized through the subsequent researches.
As high frequency (HF, for short) time series is now prevalent in the presence of real time big data, volatility computations based on traditional ARCH/GARCH models need to be further developed to suit the high frequency characteristics. This article reviews realized volatilities (RV) and multivariate GARCH (MGARCH) to deal with high frequency volatility computations. As a (functional) infinite dimensional models, the fARCH and fGARCH are introduced to accommodate ultra high frequency (UHF) volatilities. The fARCH and fGARCH models are developed in the recent literature by Hormann et al. [1] and Aue et al. [2], respectively, and our discussions are mainly based on these two key articles. Real data applications to domestic UHF financial time series are illustrated.
This paper examined dynamic characteristics of high speed trains using a time varying frequency transform. Fourier transform based methods are frequently used for the calculation of the dynamic characteristics of trains in the frequency domain, but they cannot represent the time-varying characteristics. Therefore it is necessary to examine their characteristics using a time-varying frequency transform. For the examination, the non-stationary vibration of wheelset, bogie, and carbody are measured using accelerometers and stored in a data aquisition system. They are processed with localization of the data by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data, called the short-time Fourier transform. From the processed results, time varying auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions have been calculated. From the analysis, it is confirmed that the time varying frequency transform is a useful method for analyzing the dynamic characteristics of high speed trains.
본 논문에서는 고속전송을 위해 넓은 대역폭을 사용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflex)시스템에서 심각한 주파수 선택적 페이딩 환경에서도 강한 특성을 갖는 FE(Frequency Estimation) 채널 추정 기법을 제안하였다. 시간적으로 천천히 변화하는 채널에서 주로 사용하는 채널추정기법은 상관도가 높은 심볼간 데이터를 이용하는 DDCE(Decision Directed Channel Estimation)기법이 있다. DDCE는 주파수 비선택적인 환경에서는 높은 이득을 보이지만 시스템 대역폭이 증가함에 따라 심각한 주파수 선택적 페이딩 환경이 되어 데이터의 신뢰도가 떨어지면 에러 플로우 현상이 일어나게 된다. 제안한 방법인 FE 기법은 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM의 부반송파간의 상관관계를 이용하여 목표 주파수에서의 채널 추정감을 인접 부반송파의 채널 추정값들의 평균으로 적응시켜주어 이득을 얻는다. FE 기법은 DDCE처럼 데이터를 이용하지 않고 프리엠블만을 이용하기 때문에 데이터의 신뢰도와 관계된 전송율과 다중 경로 수에 독립적이다 본 논문에서 제안한 FE 기법은 DDCE의 에러 플로우가 발생한 넓은 대역폭을 가진 시스템에서도 이득을 얻을 수 있어 심각한 주파수 선택적 페이딩 환경에서 유용하다.
Kim Youngsun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Chang Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.604-607
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2005
All CCD pixels do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This comes from the different camera optical characteristics, the read-out characteristics, the pixel own characteristics and so on. Usually, the image data of satellite camera can be corrected by the various image-processing methods in the ground. However, sometimes, the in-orbit correction is needed to get the higher quality image. Especially high frequency pixel correction in the middle of in-orbit mission is needed because the in-orbit data compression with the high frequency loss is essential to transmit many data in real time due to the limited RF bandwidth. In this case, this high frequency correction can prevent have to have any unnecessary high frequency loss. This in-orbit correction can be done by the specific correction table, which consists of the gain and the offset correction value for each pixel. So, it is very important to get more accurate correction table for good correction results. This paper shows the new algorithm to get accurate pixel correction table. This algorithm shall be verified theoretically and also verified with the various simulation and the test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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