In this article, we use an open source software library: TensorFlow, developed for the purposes of conducting very complex machine learning and deep neural network applications. However, the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well. The proposed model based on a deep neural network model, LSTM (Long Short-Term Memory) to predict the river water level at Okcheon Station of the Guem River without utilization of rainfall - forecast information. For LSTM modeling, the input data is hourly water level data for 15 years from 2002 to 2016 at 4 stations includes 3 upstream stations (Sutong, Hotan, and Songcheon) and the forecasting-target station (Okcheon). The data are subdivided into three purposes: a training data set, a testing data set and a validation data set. The model was formulated to predict Okcheon Station water level for many cases from 3 hours to 12 hours of lead time. Although the model does not require many input data such as climate, geography, land-use for rainfall-runoff simulation, the prediction is very stable and reliable up to 9 hours of lead time with the Nash - Sutcliffe efficiency (NSE) is higher than 0.90 and the root mean square error (RMSE) is lower than 12cm. The result indicated that the method is able to produce the river water level time series and be applicable to the practical flood forecasting instead of hydrologic modeling approaches.
The real-time reception and recording of down-link mission data from a satellite requires the highest reliability because the data lost in receiving process cannot be recovered. The data receiving and recording system has moved from a set of dedicated hardware and software components to commercial-off-the-shelf (COTS) components in order to reduce the system cost as well as to upgrade the system easily for handling other satellite data. The use of COTS hardware and middleware components prevents the system developer from correcting or modifying the internal operations of the COTS components, and hence, instant performance degradation of the COTS components which affects the reliable data acquisition must be covered by a software algorithm. This paper introduces the instant performance problem of a COTS data recording device which leads to the data loss in the real-time data reception and recording process. As a result, the requirement of the modification of the conventional data read/write technique is issued. In order to overcome the data loss problem due to the use of COTS components and the conventional software technique, a new algorithm called a software buffering technique is proposed. The experiments show that the application of the proposed technique results in reliable real-time reception and recording of high speed serial data.
Developing reliable measures of the environment is important to increase our understanding of the environmental effects on walking among seniors. As a preliminary study for developing an instrument for measuring walkability of seniors' environment, the purpose of this study are to identify important assessment indicators associated with seniors' walking and to test their reliability using inter-rater and intra-rater reliability methods. A set of assessment indicators was identified through literature review, and field studies by trained raters were conducted in three senior centers located in Seongnam area in order to test reliability of the audit tool. The results indicated high percent agreement for most indicators and overall 91.6% and 86.1% of items assessed had good or medium inter-rater and intra-rater reliability, respectively. The reliable assessment indicators would provide reliable data for use in community-based audits of built environment in relation to walking among older adults. The findings showed that the indicators of aesthetics had lower reliability compare to safety, convenience, and access. Rater training with various images would improve rater agreement while reduce rater bias.
The structural vibration of a diesel generator set was investigated through analyses and tests. FE modeling and normal mode analysis were performed and compared with measured results for both structure components and generator set assembly. The results of component analyses were fairly well coincident with measured results but those of assembled generator set showed more or less discrepancies. Discussions were given about the uncertainties for vibration characteristics of component structures and assembled running structures especially concerning their nonlinearities and damping effects. Detailed excitation analysis fellowed by forced response analysis was done from the engine and pressure data to compare with the actual measured vibration. As results the vibration prediction for frame structures of reciprocating internal combustion engine was confirmed reliable to some extent.
The "Widefield ASKAP L-band Legacy All-sky Blind surveY" (WALLABY) is an extragalactic HI survey which aims to examine HI properties and large-scale distribution of ~500,000 galaxies out to z ~ 0.27, covering a wide range of science goals associated with galaxy formation and evolution (P.I.: B. Koribalski & L. Staveley-Smith). The combination of ASKAP's exquisite column density sensitivity and a large primary beam will make it possible to systematically investigate the rarely explored low column-density HI in the universe. Ultimately, the largest and most homogeneous data set from WALLABY will drastically improve and broaden our knowledge on galaxy formation and evolution. ASKAP will be on-line in 2013, so to ensure timely and efficient reduction and analysis of the large WALLABY data set, we have been developing and testing reliable source finding tools and data analysis pipelines. In this talk I present recent progress of WALLABY, especially on the kinematic parameterisation pipeline for the spatially resolved galaxies detected by WALLABY.
In this study, some of the recently reported data processing strategies were evaluated and modified based on their capabilities and a brief workflow for data mining was redefined for Q-TOF LC-MS based untargeted metabolomics. Commercial pooled human plasma samples were used for this purpose. An ultrafiltration procedure was applied on sample preparation. Sample set was analyzed through Q-TOF LC/MS. A C18 column (Agilent Zorbax 1.8 µM, 50 × 2.1 mm) was used for chromatographic separation. Raw chromatograms were processed using XCMS - R programming language edition and Isotopologue Parameter Optimization (IPO) was used to optimize XCMS parameters. The raw XCMS table was processed using MS Excel to find reliable and reproducible peaks. Totally 1650 reliable and reproducible potential metabolite peaks were found based on the data processing procedures given in this paper. The redefined dataset was upload into MetaboAnalyst platform and the identified metabolites were matched with 86 metabolic pathways. Thus, two list were obtained and presented in this study as supplement files. The first list is to present the retention times and m/z values of detected metabolite peaks. The second list is the metabolic pathways related with the identified metabolites. The briefly described data processing strategies and dataset presented in this study could be beneficial for the researchers working on untargeted metabolomics for processing their data and validating their results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.775-792
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2015
Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에서 신뢰성 향상을 위한 QoS 지원 DSR 프로토콜을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 DSR을 기본 프로토콜로서 QoS를 지원하도록 구성하였고, 송수신 노드 사이의 중간노드들을 QoS 지원 노드로서 이용하였다. 이동 애드혹 네트워크 특성상 노드들의 움직임은 신뢰성 있는 데이터 전송을 제한하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 송신노드는 수신노드와 QoS 링크를 설정하고 데이터 전송 중 노드의 움직임으로 데이터 전송경로 상실을 발견한 중간 노드는 전송중인 데이터를 임시 저장한 후 수신노드까지의 새로운 경로를 탐색한 후 저장된 데이터를 수신노드까지 안전하게 전송한다. 그 결과로서, 제안된 QoS 지원 알고리즘은 움직임이 적은 네트워크에서는 100[%]에 근접하는 신뢰성을 보였고, 기존의 이동 애드혹 네트워크보다 평균 3.7737[%] 증가한 96[%]의 데이터 수신율을 보장하였다.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
In this paper, a fuzzy inference system and an analytical hierarchy process-based online evaluation technique is developed to monitor the condition of the 32-km Donghai Bridge in Shanghai. The system has 478 sensors distributed along eight segments selected from the whole bridge. An online evaluation subsystem is realized, which uses raw data and extracted features or indices to give a set of hierarchically organized condition evaluations. The thresholds of each index were set to an initial value obtained from a structure damage and performance evolution analysis of the bridge. After one year of baseline monitoring, the initial threshold system was updated from the collected data. The results show that the techniques described are valid and reliable. The online method fulfills long-term infrastructure health monitoring requirements for the Donghai Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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