We present construction of 3D Earth optical Model for in-orbit performance prediction of L1 halo orbiting earth remote sensing instrument; the Albedo Monitor and Radiometer (Amon-Ra) using Integrated Ray Tracing (IRT) computational technique. The 3 components are defined in IRT; 1) Sun model, 2) Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Amon-Ra Instrument model. In this report, constructed sun model has Lambertian scattering hemisphere structure. The atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes scatter model with both reflecting and transmitting direction respond to 5 deg. intervals of azimuth and zenith angles. Land structure model uses coastline and 5 kinds of vegetation distribution data structure, and its non-Lambertian scattering is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS (NASA) missions. The ocean model includes sea ice cap with the sea ice area data from NOAA, and sea water optical model which is considering non-Lambertian sun-glint scattering. The IRT computation demonstrate that the designed Amon-Ra optical system satisfies the imaging and radiometric performance requirement. The technical details of the 3D Earth Model, IRT model construction and its computation results are presented together with future-works.
Most of the disaster situation management system is focusing in the providing the situational information to support the decision of the commander. The information includes the sensing, CCTV, and weather data. Additionally, the reporting from the field agents is an axle of the data. These systems has weak in the field response capacities about the detail mission management to field agents. In this study, we focus in the development of the integrated model for SOP(Standard Operation Procedures) and situation information management.
A two-dimensional depth-integrated hydrodynamic and a depth-averaged passive scalar transport models were developed by using a Compact Finite Volume Method (CFVM) which can assure a higher order accuracy. A typical wave current interaction experimental data set was compared with the computed results by the proposed CFVM model, and resonable agreements were observed from the comparisons. One and two dimensional scalar advection tests were conducted, and very close agreements were observed with very little numerical diffusion. Finally, a turbulent mixing simulation was done in an open channel flow, and a reasonable similarity with LES data was observed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5392-5418
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2017
The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.
Lee, Jae Wook;Baik, Song Hoon;Seo, Myung Woo;Song, Kyu Seog
KIEAE Journal
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v.9
no.5
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pp.97-104
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2009
In the process of urban development, the increase in the number and the complexity of urban facilities gives rise to a variety of problems, such as increase in construction and maintenance cost. In particular, taking into account the fact that an emergency situation in an urban facility can cause substantial loss of property as well as casualties, it becomes important to intelligently perceive states of facilities and properly execute countermeasures through real-time monitoring. In recent years, practitioners and researchers have made efforts to improve current passive and manpower-dependent facility management systems to be more active and intelligent, by applying diverse ubiquitous computing technologies for the u-City project. In this study, after discussing major drawbacks of the conventional facilities management, the concept and the model of a sensor-based integrated intelligent management system for urban facilities are proposed. The proposed model, by analyzing and processing real-time sensor data from urban facilities, not only supports the management of individual facilities, but also enables the detection of complex facility-related events and the process of their countermeasures. This active and intelligent management of urban facilities is expected to overcome the limitation of the conventional facilities management, and provide more suitable facility management services for the u-City development.
The safety management of the LNG industry which shows huge growth recently, become an essential element. So the necessity of development for the pre-existing LNG storage/transport facility has been shown up and the improvement of information technology (IT) of these days make it possible to synthesize several models for integrated LNG facilitiy safety management system. This system will contains risk analysis/assessment technology, explosion, leakage and diffusion model construction technology, real-time monitoring and fault diagnosis technology, and reliability progression technology of process information through data reconciliation. The final integrated safety management system will contribute the increase of LNG industry's safety and exportation of technique.
Kim, Sunwoo;Jo, Jongmin;Han, Jaeyoung;Kim, Sung-Soo;Cha, Hanju;Yu, Sangseok
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.5
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pp.486-493
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2015
In this paper, a battery model for electric vehicle virtual platform was developed. A battery model consisted of a battery cell model and battery thermal management system. A battery cell model was developed based on Randles equivalent circuit model. Circuit parameters in the form of 3D map data was obtained by charge-discharge experiment of Li-Polymer battery in various temperature condition. The developed battery cell model was experimentally verified by comparing voltages. Thermal management system model was also developed using heat generator, heat transfer and convection model, and cooling fan. For verification of the developed battery model in vehicle level, the integrated battery model was applied in to EV(electric vehicle) virtual platform, and virtual driving simulation using UDDS velocity profile was conducted. The accuracy of the developed battery model has been verified by comparing the simulation results from EV platform with the experimental data.
As the natural flows in rivers dramatically decrease during drought season in Korea, a deterioration of river water quality is accelerated. Thus, consideration of downstream water quality responding to changes in reservoir release is essential for an integrated watershed management with regards to water quantity and quality. In this study, water quality models based on artificial neural networks (ANNs) method were developed using historical downstream water quality (rm $\NH_3$-N) data obtained from a water treatment plant in Geum river and reservoir release data from Daechung dam. A nonlinear multiple regression model was developed and compared with the ANN models. In the models, the rm NH$_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality data such as pH, alkalinity, temperature, and rm $\NH_3$-N of previous time step. The model parameters were estimated using monthly data from Jan. 1993 to Dec. 1998, then another set of monthly data between Jan. 1999 and Dec. 2000 were used for verification. The predictive performance of the models was evaluated by comparing the statistical characteristics of predicted data with those of observed data. According to the results, the ANN models showed a better performance than the regression model in the applied cases.
Compared with the highway bridges, the relatively higher requirement on the safety and comfort of vehicle makes the high-speed railway (HSR) bridges need to present enhanced dynamic performance. To this end, installing a health monitor system (HMS) on selected key HSR bridges has been widely applied. Typically, the HSR takes fully enclosed operation model and its skylight time is very short, which means that it is not easy to operate the acquisition devices and download data on site. However, current HMS usually involves manual operations, which makes it inconvenient to be used for the HSR. Hence, a HMS named DASP-MTS (Data Acquisition and Signal Processing - Monitoring Test System) that integrates the internet, cloud computing (CC) and virtual instrument (VI) techniques, is developed in this study. DASP-MTS can realize data acquisition and transmission automatically. Furthermore, the acquired data can be timely shared with experts from various locations to deal with the unexpected events. The system works in a Browser/Server frame so that users at any places can obtain real-time data and assess the health situation without installing any software. The developed integrated HMS has been applied to the Xijiang high-speed railway arch bridge. Preliminary analysis results are presented to demonstrate the efficacy of the DASP-MTS as applied to the HSR bridges. This study will provide a reference to design the HMS for other similar bridges.
Park, Sungbum;Lee, Sangwon;Ahn, Hyunsup;Jung, In-Hwan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.223-225
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2013
For a long time, Relational Databases have been widely used in many enterprises. Even though the Relational Databases have merits such as excellent power of data preservation, concurrency controlling as a standard model in databases, there are a demerit in the inconsistency of objects and relations. Against this backdrop, NoSQL is being magnified as a new solution for Big Data since it can be operated without any schema. In this paper, we research on not only merits and demerits of Relational Databases but also the comparison between application databases and integrated databases. And then, we define NoSQL for Big Data and check its characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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