Kim, Geunah;Youn, Youjeong;Kang, Jonggu;Choi, Soyeon;Park, Ganghyun;Chun, Junghwa;Jang, Keunchang;Won, Myoungsoo;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_1
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pp.627-646
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2022
Recently, the seriousness of climate change-related problems caused by global warming is growing, and the average temperature is also rising. As a result, it is affecting the environment in which various temperature-sensitive creatures and creatures live, and changes in the ecosystem are also being detected. Seasons are one of the important factors influencing the types, distribution, and growth characteristics of creatures living in the area. Among the most popular and easily recognized plant seasonal phenomena among the indicators of the climate change impact evaluation, the blooming day of flower and the peak day of autumn leaves were modeled. The types of plants used in the modeling were forsythia and cherry trees, which can be seen as representative plants of spring, and maple and ginkgo, which can be seen as representative plants of autumn. Weather data used to perform modeling were temperature, precipitation, and solar radiation observed through the ASOS Observatory of the Korea Meteorological Administration. As satellite data, MODIS NDVI was used for modeling, and it has a correlation coefficient of about -0.2 for the flowering date and 0.3 for the autumn leaves peak date. As the model used, the model was established using multiple regression models, which are linear models, and Random Forest, which are nonlinear models. In addition, the predicted values estimated by each model were expressed as isopleth maps using spatial interpolation techniques to express the trend of plant seasonal changes from 2003 to 2020. It is believed that using NDVI with high spatio-temporal resolution in the future will increase the accuracy of plant phenology modeling.
In this paper, a laboratory model test was conducted to evaluate grouting efficiency of ordinary portland cement(OPC) and micro cement used in MIS(Micro-Injection Process System). For this research, a injection equipment was developed for pressure permeation which can evenly simulate various grouting tests in a laboratory and suggested a standard for the production of the test specimen. Using the injection device, the laboratory injection tests of grouts were prepared with water/cement ratio of 1:1, 2:1, 3:1, 4:1, and 5:1. The analysis of injection test for pressure permeation showed that the efficiency of injection increases linearly as the water/cement ratio increases. Comparison of efficiency of the injection indicates that MIS with a relatively smaller average diameter shows more efficient injection than the OPC. In the low ratio of water/cement as 2:1~1:1, the injection efficiency of OPC was especially poor. Also, a nonlinear grout volume-injection time is represented by a hyperbolic model and grout volume predicted by hyperbolic model was compared with the value measured. From the comparison, it shows that the hyperbolic model has the potential of evaluating the efficiency of grouting.
Kong, Hae Jung;Kim, Seong Dae;Kim, Minju;Han, Seung Hoon
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.171-181
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2013
Recently, ground penetrating radar(GPR) has been widely used in detecting metallic and nonmetallic buried landmines and a number of related researches have been reported. A novel preprocessing method is proposed in this paper to flag potential locations of buried mine-like objects from GPR array measurements. GPR operates by measuring the reflection of an electromagnetic pulse from discontinuities in subsurface dielectric properties. As the GPR pulse propagates in the geologic medium, it suffers nonlinear attenuation as the result of absorption and dispersion, besides spherical divergence. In the proposed algorithm, a logarithmic transformed regression model which successfully represents the time-varying signal amplitude of the GPR data is estimated at first. Then, background signals may be densely distributed near the regression model and candidate signals of targets may be far away from the regression model in the time-amplitude space. Based on the observation, GPR signals are decomposed into candidate signals of targets and background signals using residuals computed from the estimated value by regression and the measurement of GPR. Candidate signals which may contain target signals and noise signals need to be refined. Finally, targets are detected through the refinement of candidate signals based on geometric signatures of mine-like objects. Our algorithm is evaluated using real GPR data obtained from indoor controlled environment and the experimental results demonstrate remarkable performance of our mine-like object detection method.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.2
no.4
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pp.42-51
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2003
In this paper, we are going to analyze on relation of an output spectrum along phase distortion of power amplifier in wireless LAN system, and then considered an ACPR characteristic of power amplifier and consideration of an OFDM method for this. Also, we did implementation for OFDM modulation and transmission section of an IEEE 802.11a standard to have transmission speed of the maximum 54Mbps in order to know an OFDM modulation method and relation of non-linear characteristic of power amplifier. The non-linear characteristic of power amplifier did modeling with AM-to-AM and AM-to-PM, and we analyzed an output spectrum characteristic along phase distortion composed input signal supply for power amplifier. When output spectrum analysis results phase distortion increased, and an AM-to-PM characteristic of power amplifier in 5 degrees, the output spectrum was satisfied with a demand spectrum in P1 dB, but 10-20 degrees were able to confirm what cannot be satisfied with a demand spectrum in phase distortion. Also, an output spectrum of power amplifier by frequency re-growth generated by a non-linear characteristic of power amplifier did not satisfied in P1dE. therefore, a back-off value was requested according to an AM-to-PM distortion degree, and smaller back-off value were able to know what demand became in case of modulation section that used OFDM.
As the expansion of road capacity has become impractical in many urban areas, congestion pricing has been widely considered as an effective method to reduce urban traffic congestion in recent years. The principal reason is that the congestion pricing may lead the user equilibrium (UE) flow pattern to system optimum (SO) pattern in road network. In the context of network equilibrium, the link tolls according to the marginal cost pricing principle can user an UE flow to a SO pattern. Thus, the pricing method offers an efficient tool for moving toward system optimal traffic conditions on the network. This paper proposes a continuous network design program (CNDP) in network equilibrium condition, in order to find optimal congestion toll for maximizing net economic benefit (NEB). The model could be formulated as a bi-level program with continuous variable(congestion toll) such that the upper level problem is for maximizing the NEB in elastic demand, while the lower level is for describing route choice of road users. The bi-level CNDP is intrinsically nonlinear, non-convex, and hence it might be difficult to solve. So, we suggest a heuristic solution algorithm, which adopt derivative information of link flow with respect to design parameter, or congestion toll. Two example networks are used for test of the model proposed in the paper.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.18
no.4
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pp.269-282
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2006
We numerically studied tsunami propagation characteristics through Korean Straits based on nonlinear shallow water equation, a robust wave driver of the near field tsunamis. Tsunamis are presumed to be generated by the earthquake in Tsuhima-Koto fault line. The magnitude of earthquake is chosen to be 7.5 on Richter scale, which corresponds to most plausible one around Korean peninsula. It turns out that it takes only 60 minutes for leading waves to cross Korean straits, which supports recently raised concerns at warning system might be malfunctioned due to the lack of evacuation time. We also numerically obtained the probability of tsunami inundation of various levels, usually referred as tsunami hazard, along southern coastal area of Korean Peninsula based on simple seismological and Kajiura (1963)'s hydrodynamic model due to tsunami-generative earthquake in Tsuhima-Koto fault line. Using observed data at Akita and Fukaura during Okushiri tsunami in 1993, we verified probabilistic model of tsunami height proposed in this study. We believe this inundation probability of various levels to give valuable information for the amendment of current building code of coastal disaster prevention system to tame tsunami attack.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.11
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pp.1423-1433
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2018
Recently, a permanent magnet synchronous motor of middle and small-capacity has high torque, high precision control and acceleration / deceleration characteristics. But existing control has several problems that include unpredictable disturbances and parameter changes in the high accuracy and rigidity control industry or nonlinear dynamic characteristics not considered in the driving part. In addition, in the drive method for the control of low-vibration and high-precision, the process of connecting the permanent magnet synchronous motor and the load may cause the response characteristic of the system to become very unstable, to cause vibration, and to overload the system. In order to solve these problems, various studies such as adaptive control, optimal control, robust control and artificial neural network have been actively conducted. In this paper, an incremental encoder of the permanent magnet synchronous motor is used to detect the position of the rotor. And the position of the detected rotor is used for low vibration and high precision position control. As the controller, we propose augmented state feedback control with a speed observer and first order deadbeat disturbance observer. The augmented state feedback controller performs control that the position of the rotor reaches the reference position quickly and precisely. The addition of the speed observer to this augmented state feedback controller compensates for the drop in speed response characteristics by using the previously calculated speed value for the control. The first order deadbeat disturbance observer performs control to reduce the vibration of the motor by compensating for the vibrating component or disturbance that the mechanism has. Since the deadbeat disturbance observer has a characteristic of being vulnerable to noise, it is supplemented by moving average filter method to reduce the influence of the noise. Thus, the new controller with the first order deadbeat disturbance observer can perform more robustness and precise the position control for the influence of large inertial load and natural frequency. The simulation stability and efficiency has been obtained through C language and Matlab Simulink. In addition, the experiment of actual 2.5[kW] permanent magnet synchronous motor was verified.
To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational role. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper calculates the future traffic volume using the marine traffic characteristic factors as the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.3
no.3
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pp.63-74
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1999
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is presented for vibration of large structures. Rule-base of the fuzzy inference engine is constructed based on the sliding mode control, which is one of the nonlinear control algorithms. Fuzziness of the controller makes the control system robust against the uncertainties in the system parameters and the input excitation. Non-linearity of the control rule makes the controller more effective than linear controllers. Design procedure based on the present fuzzy control is more convenient than those of the conventional algorithms based on complex mathematical analysis, such as linear quadratic regulator and sliding mode control(SMC). Robustness of presented controller is illustrated by examining the loop transfer function. For verification of the present algorithm, a numerical study is carried out on the benchmark problem initiated by the ASCE Committee on Structural Control. To achieve a high level of realism, various aspects are considered such as actuator-structure interaction, modeling error, sensor noise, actuator time delay, precision of the A/D and D/A converters, magnitude of control force, and order of control model. Performance of the SMFC is examined in comparison with those of other control algorithms such as $H_{mixed 2/{\infty}}$ optimal polynomial control, neural networks control, and SMC, which were reported by other researchers. The results indicate that the present SMFC is an efficient and attractive control method, since the vibration responses of the structure can be reduced very effectively and the design procedure is simple and convenient.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.10
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pp.51-60
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1999
For an effective phase-multiplexing in holographic memory system, four types of phase code used as reference beam are generated. In case of $32 {\times} 32$ address beam, a phase error with 0%, 5%, 10% 15%, 20%, and 25% error rate, is purposely added to the real phase values in order to consider the practical SLM's nonlinear characteristics of phase modulation in computer simulation, cross talks and SNRs are comparatively analysed for these phase-codes by the auto and cross-correlation. Pseudo-Random(PSR) Phase Code has the lowest cross-correlation mean value of 0.067 among four types of Phase Code, which means the SNR of the PSR is higher than other Phase Codes. Also, the standard deviation of the PSR phase code indicating the degree of recalled data degradation is the lowest value of 0.0113.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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