Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.3
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pp.19-32
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2002
Topographic information is indispensable in the applications that require elevational data. These applications are exemplified by watershed partition, extraction of drainage networks, viewshed analysis, derivation of geomorphologic features, quantification of landslide-terrain, and identification of topographic settings susceptible to landsliding. Therefore, we study the accuracy of data on topographic parameters derived from digital elevation models(DEMs). This research wished to analyze the effect that data source and grid size get in topography parameter using gridded DEM. An analysis of topography parameter extract and compared drainage basin, watershed slope, stream network using DEM is constructed by digital map and DTED DEM. Especially, when extract stream network from gridded DEM, received much effects according to threshold value of flowaccumulation regardless of DEM grid size. Therefore, this study applied equal threshold value of flowaccumulation for two data sources, and compare and analyzed stream network.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.215-224
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2013
This paper proposes a robust lane detection algorithm for bumpy or slope changing roads by estimating extrinsic camera parameters, which represent the pose of the camera mounted on the car. The proposed algorithm assumes that two lanes are parallel with the predefined width. The lane detection and the extrinsic camera parameter estimation are performed simultaneously by utilizing B-snake in motion compensated and merged feature map with consecutive sequences. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm in various road environments. Furthermore, the accuracy of extrinsic camera parameter estimation is evaluated by calculating the distance to a preceding car with the estimated parameters and comparing to the radar-measured distance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.11
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pp.1129-1134
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2016
This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, unified Bayesian interpretation of Tikhonov regularization is introduced and applied to the image restoration problems. The relationship between Tikhonov regularization parameter and Bayesian hyper-parameters is established. Update formular for the regularization parameter using both maximum a posteriori(: MAP) and evidence frameworks is suggested. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we investigated baseline estimation methods for remove background noise using Raman spectra from acute alcohol liver injury and acute ethanol-induced chronic liver fibrosis. Far the baseline estimation, we applied first derivative, linear programming and rolling ball method. Optimal input parameter of each method were determined by the training rate of MAP (maximum a posteriori probability) classifier. According to the experimental results, classification results baseline estimation with the rolling ball algorithm gave about 89.4%, which is very promising results for classification of acute alcohol liver injury and acute ethanol-induced chronic liver fibrosis. From these results, to determined the appropriate methods and parameters of baseline estimation impact on classification performance was confirmed.
Pulse is one of the basic diagnostic information of TKM(Traditional Korean Medicine). To quantify and standardize pulse diagnosis, we had collected an amount of clinical data from May 2005 by using newly developed pulse analyzer. But there were many noises in pulse wave according to measuring method, environment, operator and condition of patient. So some data can’t be included for analyzing diagnosis. To reduce noises from measuring pulse and to collect reliable pulse wave data, we made the process map of measuring method and applied six sigma project. With this we can improved the method of measuring pulse wave in collecting clinical data. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve and control (DMAIC). A process map and C-E diagram are used to identify process input and output variables. The major input variables are selected by using C&E matrix, and process map is developed by analyzing input variables. And the optimum process conditions are going to be controled to avoid in increasing loss of collecting pulse wave data.
In most multimedia systems, the environment is considered as a passive background. In virtual environment simulating real world, however, terrain affects many events such as wind, rain, cloud. Therefore, it is necessary to model terrain and meteorological phenomenon in order to simulate realistic virtual environment. In those modeling, not only height and location information but also environmental factors such as temperature and humidity are important. An event is composed of many activities and subevents based on causality and consists of precondition , procedure and effects. Each part of an event is formulated in terms of a number of parameter variables, which correspond to its associated factors on existence or states of entities and relation. This paper represents terrain and environmental factor using contour map. Moreover, we define various events and their procedures in terms of causality in virtual environment.
Park, Sung-Min;Lee, Chang-je;Kong, Dae-Kyeong;Hwang, Kwang-il;Doh, Deog-Hee;Cho, Gyeong-Rae
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.35
no.3
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pp.183-190
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2021
Tomographic particle image velocimetry (PIV) is a widely used method that measures a three-dimensional (3D) flow field by reconstructing camera images into voxel images. In 3D measurements, the setting and calibration of the camera's mapping function significantly impact the obtained results. In this study, a camera self-calibration technique is applied to tomographic PIV to reduce the occurrence of errors arising from such functions. The measured 3D particles are superimposed on the image to create a disparity map. Camera self-calibration is performed by reflecting the error of the disparity map to the center value of the particles. Vortex ring synthetic images are generated and the developed algorithm is applied. The optimal result is obtained by applying self-calibration once when the center error is less than 1 pixel and by applying self-calibration 2-3 times when it was more than 1 pixel; the maximum recovery ratio is 96%. Further self-correlation did not improve the results. The algorithm is evaluated by performing an actual rotational flow experiment, and the optimal result was obtained when self-calibration was applied once, as shown in the virtual image result. Therefore, the developed algorithm is expected to be utilized for the performance improvement of 3D flow measurements.
The existence. bifurcation. and the orbital stability of periodic motions, which is called nonlinear normal mode, in a nonlinear dual mass Hamiltonian system. which has 6th order homogeneous polynomial as a nonlinear term. are studied in this paper. By direct integration of the equations of motion. Poincare Map. which is a mapping of a phase trajectory onto 2 dimensional surface in 4 dimensional phase space. is obtained. And via the Birkhoff-Gustavson canonical transformation, the analytic expression of the invariant curves in the Poincare Map is derived for small value of energy. It is found that the nonlinear system. which is considered in this paper. has 2 or 4 nonlinear normal modes depending on the value of nonlinear parameter. The Poincare Map clearly shows that the bifurcation modes are stable while the mode from which they bifurcated out changes from stable to unstable.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.22
no.3
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pp.211-217
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2018
The Pohang earthquake with a magnitude of 5.4 occurred on November 15, 2018. The epicenter of this earthquake located in south-east region of the Korean peninsula. Since instrumental recording for earthquake ground motions started in Korea, this earthquake caused the largest economic and life losses among past earthquakes. Korea is located in low-to moderate seismic region, so that strong motion records are very limited. Therefore, ground motions recorded during the Pohang earthquake could have valuable geological and seismological information, which are important inputs for seismic design. In this study, ground motions associated by the 2018 Pohang earthquake are generated using the point source model considering domestic geological parameters (magnitude, hypocentral distance, distance-frequency dependent decay parameter, stress drop) and site amplification calculated from ground motion data at each stations. A contour map for peak ground acceleration is constructed for ground motions generated by the Pohang earthquake using the proposed model.
The determination of soil parameters is important in predicting the simulated surface runoff using either a distributed or a lumped rainfall-runoff model. Soil characteristics can be collected using remote sensing techniques and represented as a digital map. There is no universal agreement with respect to the determination of a representative parameter from a gridded digital map. Two representative methods, i.e., arithmetic and predominant, are introduced and applied to both FLO-2D and HEC-HMS to improve the model's accuracy. Both methods are implemented in the Yongdam catchment, and the results show that the former seems to be more accurate than the latter in the test site. This is attributed to the high conductivity of the dominant soil class, which is A type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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