Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.
The aim of this study is to demonstrate the subsurface origin of the complex observed evolution of the solar active region 10930 (AR10930) associated with merging and breakup of magnetic polarity regions at the solar surface. This is important for a comprehensive understanding of observed properties of the active region, because subsurface magnetic flux and subsurface dynamical processes are seamlessly connected to surface magnetic flux and surface dynamical processes, respectively. In other words, the solar surface does not behave as an impermeable boundary towards magnetic flux and dynamical processes. In this talk, we show a magnetohydrodynamic (MHD) model of merging and fragmentation in AR10930. We then discuss what physical processes could be involved in the characteristic evolution of an active region magnetic field that leads to the formation of a sunspot surrounded by satellite polarity regions.
Background: We defined melanoma distribution in a large series of Turkish patients and evaluated the prognostic parameters of melanomas. Materials and Methods: A total of 1574 patients' data was retrospectively collected at 18 centers in Turkey. Demographic characteristics were questioned and noted. Prognostic parametres were evaluated based on sentinel lymph node involvement. Results: Mean age was 56.7 (4-99) years. While 844 (53.6%) cases were male, 730 (46.4%) cases were female. One thousand four hundred forty-seven (92%) cases were invasive melanoma and 127 (8%) cases were in-situ melanoma. The most common histopathological form was the superficial spreading melanoma (SSM) which was found in 549 patients (37.9%). It was followed by nodular melanoma in 379 (26.2%), acral lentiginous melanoma (ALM) in 191 (13.2%) and lentigo maligna melanoma in 132 (9.1%), respectively. On univariate analysis, lymphovascular invasion (p<0.001), tumor thickness (p<0.001), histopathological subtype (p<0.001), Clark level (p=0.001), ulceration (p<0.001), ${\geq}6/mm^2$ mitosis (p=0.005), satellite formation (p=0.001) and gender (p=0.03) were found to be associated with sentinel lymph node positivity. Regression was associated with sentinel lymph node negativity (p=0.017). According to multivariate analysis, lymphovascular invasion and tumor thickness were significant independent predictive factors of SLN positivity. Patient age, tumor localization, precursor lesions, lymphocytic infiltration and neurotropism were not related with sentinel lymph node involvement. Conclusions: In this retrospective analysis, it was found that the prevalence of SSM is at a lower rate while the prevalence of ALM is at a higher rate when compared to western countries. According to Breslow index; most of the melanoma lesions' thickness were greater than 2 mm, corresponding Clark IV. Vascular invasion and tumor thickness are the most important factors for sentinel lymph node involvement.
Nayeon Kim;Noh-hun Seong;Daeseong Jung;Suyoung Sim;Jongho Woo;Sungwon Choi;Sungwoo Park;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.3
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pp.363-370
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2023
Various earth observation satellites need to provide accurate and high-quality data after launch. To maintain and enhance the quality of satellite data, it is crucial to employ a cross-calibration process that accounts for differences in sensor characteristics, such as the spectral band adjustment factor (SBAF). In this study, we utilized Landsat-8 and Sentinel-2A satellite imagery collected from desert sites in Libya4, Algeria3, and Mauritania2 among pseudo-invariant calibration sites to calculate and apply SBAF, thereby compensating the uncertainties arising from variations in bandwidths. We quantitatively compared the reflectance differences based on the similarity of bandwidths, including Blue, Green, Red, and both the near-infrared (NIR) narrow, and NIR bands of Sentinel-2A. Following the application of SBAF, significant results with reflectance differences of approximately 1% or less were observed for all bands except NIR. In the case of the Sentinel-2A NIR band, it exhibited a significantly larger bandwidth difference compared to the NIR narrow band. However, after applying SBAF, the reflectance difference fell within the acceptable error range (5%) of 1-2%. It indicates that SBAF can be applied even when there is a substantial difference in the bandwidths of the two sensors, particularly in situations where satellite utilization is limited. Therefore, it was determined that SBAF could be applied even when the bandwidth difference between the two sensors is large in a situation where satellite utilization is limited. It is expected to be helpful in research utilizing the quality and continuity of satellite data.
Yang, Jeong Hwan;Kang, Chang Ho;Kim, Sun Young;Park, Chan Gook
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.4
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pp.491-498
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2012
A Ground Based Augmentation System (GBAS) is an enabling technology for an aircraft's precision approach based on a Global Navigation Satellite System (GNSS). However, GBAS is vulnerable to interference, so effective GNSS interference detection and mitigation methods need to be employed. In this paper, an intentional GNSS interference detection and characterization algorithm is proposed. The algorithm uses Automatic Gain Control (AGC) gain and adaptive notch filter parameters to classify types of incoming interference and to characterize them. The AGC gain and adaptive lattice IIR notch filter parameter values in GNSS receivers are examined according to interference types and power levels. Based on those data, the interference detection and characterization algorithm is developed and Monte Carlo simulations are carried out for performance analysis of the proposed method. Here, the proposed algorithm is used to detect and characterize single-tone continuous wave interference, swept continuous wave interference, and band-limited white Gaussian noise. The algorithm can be used for GNSS interference monitoring in an excessive Radio Frequency Interference environment which causes loss of receiver tracking. This interference detection and characterization algorithm will be used to enhance the interference mitigation algorithm.
With the wide usage of LiDAR data and high-resolution satellite image, 3D modeling of buildings in urban areas has become an important research topic in the photogrammetry and computer vision field for many years. However the previous modeling has its limitations of merely texturing the image to the DSM surface of the study area and does not represent the relief of building surfaces. This study is focused on presenting a system of realistic 3D building modeling from consecutive stereo image sequences using digital camera. Generally when acquiring images through camera, various parameters such as zooming, focus, and attitude are necessary to extract accurate results, which in certain cases, some parameters have to be rectified. It is, however, not always possible or practical to precisely estimate or rectify the information of camera positions or attitudes. In this research, we constructed the collinearity condition of stereo images through extracting the distinctive points from stereo image sequence. In addition, we executed image matching with Graph Cut method, which has a very high accuracy. This system successfully performed the realistic modeling of building with a good visual quality. From the study, we concluded that 3D building modeling of city area could be acquired more realistically.
Kim, Jin-Woo;Kim, Jong-Hong;Sohn, Hong-Gyoo;Heo, Joon
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.590-593
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2006
Timber inventory management includes to measure and update forest attributes, which is crucial information for private companies and public organizations in property assessment and environment monitoring. Field measurement would be accurate, but time-consuming and inefficient. For the reason, remote sensing technology has been an alternative to field measurement from an economic perspective. Among several sensors, LiDAR and Radar interferometry are known for their efficiency for forest monitoring because they are less influenced by weather and light conditions, and provide reasonably accurate vertical/horizontal measurement for a large area in a short period. For example, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED) in the U.S. can provide tree height information and DSM. On the other hand, LiDAR DSM (the first return) and DEM (the last return) can also present tree height estimation. With respect to project site of loblolly pine plantation in Louisiana in the U.S., the accuracy of SRTM C-Band approach estimating tree height was assessed by the LiDAR approaches. In addition, SRTM X-Band and NED were also compared with the results. Plantation year in inventory GIS, which is directly related to forest age, is high correlated with the difference between SRTM C-Band and NED. As a byproduct, several stands of age mismatch could be recognized using an outlier detection algorithm, and optical satellite image (ETM+) were used to verify the mismatch. The findings of this study were (1) the confirmation of usefulness of the SRTM DSM for forest monitoring and (2) Multi-sensors- Radar, LiDAR, ETM+, MODIS can be used for accuracy improvement of forest inventory GIS altogether.
Takuya, Komura;Toshitsugu, Moroizumi;Kenji, Okubo;Hiroaki, Furumai;Yoshiro, Ono
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.75-81
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2008
The water shortage in mega cities in Asia, which face a rapid growth in urban population, is an outstanding problem. It is important, therefore, to accurately estimate the water balance in each city in order to use the limited water resources effectively. In this study, we estimated the potential water resources in し sixteen mega cities in Asia. The target cities were Delhi and Calcutta, India; Colombo, Sri Lanka; Dhaka, Bangladesh; Yangon, Myanmar; Bangkok, Thailand; Kuala Lumpur, Malaysia; Singapore; Jakarta, Indonesia; Hanoi, Vietnam; Beijing and Hong Kong, the People's Republic of China; Seoul, the People's Republic of Korea; Manila, the Philippines, and Sapporo and Tokyo, Japan. The potential water resources were estimated by subtracting the actual evaporation from the amount of rainfall. The actual evaporation was estimated using the potential evaporation obtained by Hamon's equation which requires the air temperature and the possible hours of sunshine. When the results of Hamon's and Penman's evaporation equations were compared, a considerable error appeared in the low latitude region. The estimation using Hamon's equation was corrected with the linear regression line of Hamon's and Penman's equations. A classification of the land cover was carried out based on satellite photographs of the target cities, and the volume of surface runoff for each city was obtained using the runoff ratios which depended on the land cover. As a result, the potential water resources in the above mega cities in Asia were found to be greater than the world average. However, the actual water resources which are available for one person to use are probably very limited.
Lee Yong-Hun;Lee Sang-Chul;Jeong Hyo-Min;Chung Han-Shik
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.2
no.1
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pp.1-7
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2006
This paper was studied for optimum design of the used vaporizer at a satellite station. Generally, the cold air is created by temperature drop on the vaporizer surface. In addition, the frost creates ice deposit layer, therefore, heat transfer on vaporizer decreases into the adiabatic condition. By this reason, recent vaporizer system is installed as parallel type, and it takes three times of vaporizer capacity. But this vaporizer system requires much installation costs and restricted by some space. It is very important to solve this problem. This study paper is regarding $LN_2$ vaporizer where the utilization increases recently. There are three variable conditions which are used in this study research. First, fin lengths of 4000mm, 6000mm, 8000mm and 0, 4, 8 fin types were applied rut each vaporizer. Second, we applied four season condition which consist of humidity, temperature and air velocity to the experimental environment. Finally, pressure was applied to get flow rate during experiment. This paper objective is to propose vaporizer type and length data for best performance of vaporizer through experiment.
Sun glint correction methods of hyperspectral data that have been developed so far have not considered the various situations and are often adequate for only certain conditions. Also there is an inaccurate assumption that the signal in NIR wavelength is zero. Therefore, this study attempts to analyze the NIR spectral properties of sun glint effect in coastal waters. For the analysis, CASI-1500 airborne hyperspectral data, bathymetry data and in-situ data obtained at coastal area near Sin-Cheon, Jeju Island, South Korea were used. The spectral characteristics of radiance and reflectance at the five NIR wavelengths (744 nm, 758 nm, 772 nm, 786 nm, and 801 nm) are analyzed by using various statistics, spatial and spectral variation of sun-glinted area under conditions of the bottom types of benthos, barren rocks and sand with similar water depth. Through the quantitative analysis, we found that the relation of water depth or bottom type with sun glint is relatively less which is a similar result with the previous studies. However the sun glint are distributed similarly with the patterns of the direction of wave propagation. It is confirmed that the areas with changed direction of wave propagation were not affected by the sun glint. The spatial and spectral variations of radiance and reflectance are mainly caused by the effect of sun glint and waves. The radiance or reflectance of more sun-glinted areas are increased approximately 1.5 times and the standard deviations are also increased three times compared to the less sun glinted areas. Through this study, the further studies of sun glint correction method in coastal water using the patterns of wave propagation and diffraction will be placed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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