Recently, the ability of earthquake detection in the Kyungsang Basin of southeastern Korean Peninsula is greatly improved since seismic stations including seismic network of KIGAM(Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) have been significantly increased. However, a large number of signals from explosions are recorded because of frequent medium to large chemical explosions. The discrimination between natural earthquakes and explosions in the Basin has become an important issue. High frequency local records from 43 earthquakes and 43 explosions with comparable magnitude are selected to establish a reliable discrimination technique in the Basin. Several discrimination techniques in spectral domain using spectral amplitude ratios among Pg, Sg, and Lg waves are widely examined with tile selected data. Among them the Pg/Lg spectral ratio method is appeared to be a good discrimination technique to improve the discrimination power. Multivariate discriminant analysis is also applied to the Pg/Lg spectral ratios. The discrimination power of the Pg/Lg ratios for distance corrected three component record compared to uncorrected vertical component one shows distinct improvement. In the frequency band 4 to 14 Hz, Pg/Lg spectral ratio for distance corrected three component record provides discrimination power with a total misclassification probability of only 0.89%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1562-1578
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2020
Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.28
no.3
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pp.294-305
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2012
The objective of this study is to estimate the chemical compositions and to identify qualitative sources of fall-out particles in study area. Also, this study used a spatial analysis to estimate spatial distributions and average deposition flux. In this study, the chemical compositions of fall-out particle samples collected at Muncheon lake from May 2010 to January 2011 were analyzed by ICP and IC. The monthly trend of deposition fluxes for fall-out particles showed highest in June ($107.61kg/km^2/day$) and lowest in October ($22.22kg/km^2/day$). The average fluxes of Fe, Si, Al, Zn and Ba are 0.44, 0.24, 0.20, 0.17, $0.09kg/km^2/day$, respectively. Also, the average fluxes of $NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, $NH_4^+$, $Ca^{2+}$, and $Na^+$ are 6.48, 5.01, 4.96, 1.75, $1.37kg/km^2/day$, respectively. A Factor analysis identified four sources such as 1) nonferrous metal, motor vehicle, and agriculture, 2) soil, 3) field burning, incineration, and 4) road dust and oil burning. The IDW (inverse distance weighting) spatial analysis method was used to estimate spatial distribution and average deposition flux for fall-out particles. A total average deposition fluxes estimated in Muncheon lake were 936.15 kg/month. The spatial distribution trend of deposition flux showed higher at site 1 and 2 than at site 3, 4 because local road is adjacent to the site 1 and 2.
The exemplar-based inpainting model is widely used to remove objects from natural images and to restore a damaged region. This paper presents a method which improves the performance of the conventional exemplar-based inpainting model by modifying three major parts in the model: data term, confidence term and patch selection. While the conventional data term is calculated using the local gradient, the proposed method uses 16 compass masks to get the global gradient to make the method robust to noise. To overcome the problem that the confidence term gets negligible in the inside of the eliminated region, a method is proposed which makes the confidence term decrease slowly in the eliminated region. The patch selection procedure is modified so that the closer patch has higher weight. Experiments showed that the proposed method produced more natural images and lower reconstruction error than the conventional exemplar-based inpainting.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.780-788
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2011
This paper suggests one model, which can be monitor and control target system at anytime and anywhere by a WAP and ME based personal cellular phone(Feature phone) and internet connection. The suggesting model tried to overcome constraints of distance and mobility of conventional methods, TCP/IP based remote data monitoring system, which combine PDA and WLAN technologies. For the experiments of suggesting model, the target systems are constructed with individual modules, which need AC or DC power control. The development software for the control and monitor of local system use NI Labview for the easy-programming and confidence. Also, web server use APM setup for the general user. The mobile connection environments of personal cellular phone are programmed by use WML and mHTML language for the general access. Through the experiments, we have showed that suggesting model can overcome constraints of distance and mobility of conventional system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.12
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pp.718-728
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2014
The multi-band wireless local area network (WLAN) using 60 GHz band and the lower band (typically 2.4 GHz/5 GHz band) can support the very high data rate in short-distance communication using 60 GHz band and the long-distance communication using the lower band. For heightening the efficiency of multi-band WLAN, an band selection scheme is a necessity. In this paper, we propose an effective frequency band selection scheme for multi-band WLANs. By using computer simulation with NS-3, we show the performance of the proposed schemes when the stations suffer from the human blockage and the log-normal shadowing.
Segmentation of the anterior cruciate ligament (ACL) in knee MRI remains a challenging task due to its inhomogeneous signal intensity and low contrast with surrounding soft tissues. In this paper, we propose a multi-atlas-based segmentation of the ACL in knee MRI with locally-aligned probabilistic atlas (PA) in an iterative graph cuts framework. First, a novel PA generation method is proposed with global and local multi-atlas alignment by means of rigid registration. Second, with the generated PA, segmentation of the ACL is performed by maximum-aposteriori (MAP) estimation and then by graph cuts. Third, refinement of ACL segmentation is performed by improving shape prior through mask-based PA generation and iterative graph cuts. Experiments were performed with a Dice similarity coefficients of 75.0%, an average surface distance of 1.7 pixels, and a root mean squared distance of 2.7 pixels, which increased accuracy by 12.8%, 22.7%, and 22.9%, respectively, from the graph cuts with patient-specific shape constraints.
Seo, Minsu;Kim, Kisug;Hwang, Yongwoo;Chon, Youngwoo
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.22
no.4
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pp.13-26
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2018
Currently, local regulations, such as KS Code, do not clearly specify how to calculate the range of hazardous area, so the dispersion modeling program should be used to select dispersion. The purpose of this study is to present a methodology of determining the range of hazardous area which is simpler and more reasonable than modelling by using representative materials and process conditions. Based on domestic and overseas regulations that are currently in effect, variables affecting distance to LFL(Lower Flammable Limit) were selected. A total of 16 flammable substances were modelled for substance variables, process conditions variables, and weather conditions variables, and the statistical analysis selected the variables that affect them. Using the selected variables, a three-step classification method was prepared to select the range of locations subject to explosion hazard.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.10
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pp.2810-2818
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2009
In order to examine the characteristic of shallow failure in cut slopes composed of weathered granite soil, this study calculated critical permeability coefficient according to rainfall characteristic in Korea, performed stability analysis according to the representative physical properties of weathered granite soil distributed in Korea such as horizontal distance to the failure surface of cut slope, slope inclination, slope height, and the depth of wetting by rainfall, and analyzed the results. In the results of analyzing critical permeability coefficient, when the local rainfall characteristic was considered, the maximum critical permeability coefficient was $7.16{\times}10^{-4}cm/sec$. We judged that shallow failure according to wetting depth should be considered when rainfall below the critical rainfall intensity lasts longer than the minimum rainfall duration in cut slopes composed of weathered granite soil, which had a critical permeability coefficient lower than the maximum critical permeability coefficient. Furthermore, using simulated failure surface, this study could understand the characteristic of shallow failure in cut slopes based on the change in slope safety factor according to horizontal distance, wetting depth, and strength parameter.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.4
s.38
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pp.71-77
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2006
Support Vector Machine (SVM) which has roots in a statistical learning theory is a training algorithm based on structural risk minimization. Generally, SVM algorithm uses the kernel for determining a linearly non-separable boundary and classifying the data. But, classical kernels can not apply to effectively the hyperspectral image classification because it measures similarity using vector's dot-product or euclidian distance. So, This paper proposes the spectral similarity kernel to solve this problem. The spectral similariy kernel that calculate both vector's euclidian and angle distance is a local kernel, it can effectively consider a reflectance property of hyperspectral image. For validating our algorithm, SVM which used polynomial kernel, RBF kernel and proposed kernel was applied to land cover classification in Hyperion image. It appears that SVM classifier using spectral similarity kernel has the most outstanding result in qualitative and spatial estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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