Silver and Whitten proved that every knot in $S^3$ is invertibly concordant to a hyperbolic knot by a series of Nakanishi's construction. We prove that every knot in $S^3$ is invertibly concordant to a nonhyperbolic prime knot by a simple one step satellite construction.
본 논문에서는 다분야 통합 설계최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization)를 적용한 지구관측위성의 개념설계 과정 및 결과를 기술하였다. 현재까지 구축된 지구관측 위성의 데이터베이스를 기반으로 주요 파라미터에 대한 개념설계식을 정립하였으며, 다분야 통합 최적설계 아키텍처 중 CO(Collaborative Optimization) 기반을 이용하여 지구관측 위성 시스템의 최적 개념설계를 수행할 수 있는 설계 도구를 개발하였다. 주어진 제약조건을 만족시키면서 위성의 총 질량을 최소화하는 것을 설계 목표로 설정하였으며, 최적화 알고리즘으로는 SQP(Sequential Quadratic Programming)를 이용하였다. 다분야 통합 최적설계를 적용한 개념설계 결과와 ASNARO-1 및 IKONOS-2 위성 규격의 비교를 통해 해당설계도구의 유용성을 검증하였다.
Satellite remote sensing technology for ocean observation has evolved considerably in these last twenty years. Ocean color is one of the most important parameters of ocean satellite measurements. This paper describes a remote sensing of ocean color data project - Asian I-Lac Project; it also introduces several case studies using satellite images in the Asian waters. The Asian waters are related to about 30 Asian countries, representing about 60% of the world population. The project aims at generating long-term time series images (planned for 10 years from 1996 to 2006) by combining several ocean color satellite data, i.e., ADEOS-I OCTS and SeaWiFS, and some other sensors. Some typical parameters that could be measured include Chlorophyll- a (Chl-a), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), and Suspended Material (SSM). Reprocessed OCTS images display spatial variation of Chl-a, CDOM, and SSM in the Asian waters; a short term variability of phytoplankton blooms was observed in the Gulf of Oman in November 1996 by analyzing OCTS and NOAA sea surface temperature (SST); Chl-a concentrations derived from OCTS and SeaWiFS have also been evaluated in coastal areas of the Taiwan Strait, the Gulf of Thailand, the northeast Arabian Sea, and the Japan Sea. The data system provides scientists with capability of testing or developing ocean color algorithms, and transferring images for their research. We have also analyzed availability of OCTS images. The results demonstrate the potential of long-term time series of satellite ocean color data for research in marine biology, and ocean studies. The case studies show multiple applications of satellite images on monitoring of coastal environments in the Asian Waters.
본 논문은 고정위성업무(FSS; Fixed-Satellite Service) 및 방송위성업무(BSS; Broadcasting-Satellite Service)의 다운링크 대역을 통합하는 Ku 대역의 위성통신용 광대역 혼합 패치 배열 안테나의 설계에 관한 것으로써, 제안한 안테나는 FR4 기판 상에 사각 패치를 6 x 2 형태로 배열하여 구현되었다. FSS 다운링크 대역(10.7~10.95 GHz, 11.2~11.45 GHz) 및 BSS 다운링크 대역(11.7~12.5 GHz, 12.2~12.75 GHz, 11.7~12.2 GHz)을 모두 포함하는 광대역(10.7~12.75 GHz) 안테나를 설계하기 위해 11.5 GHz 및 12.5 GHz에서 동작하는 사각 패치를 각각 교대로 배열하였고 이를 통해 중심주파수의 30.8%에 해당하는 광대역을 확보하였다. 안테나의 성능을 확인하기 위해 제안한 안테나를 제작 및 측정하였고 모의시험 결과와 유사함을 확인하였으며 따라서 제안된 안테나는 FSS 및 BSS 다운링크를 위한 안테나로 적용이 가능하다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.52-55
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2006
It's used to be said that tsunami is a rare event. The recurrence time of tsunami in Sumatra area is approximately 230 years as CalTech Research Group‘s study from paleocoral. However, the tsunami occurred in Indian Ocean on 26 December 2004, 28 March 2005 and 17 July 2006, because the earthquakes still release the energy. To cope with the tsunami disaster, we have to put the much effort on better disaster preparedness. The Tsunami Reduction Of Impacts through three Key Actions (TROIKA) was suggested by Eddie N. Bernard, the director of NOAA/PMEL (Pacific Marine Environmental Laboratory). They are Hazard Assessment, Mitigation and Warning Guidance. The satellite remote sensing has potential on these actions. The medium and high resolution satellite data were used to assess the degree of damage at the six-damaged provinces on the Andaman seacoast of Thailand. Fast and reliable interpretation of the damage by remote sensing method can be used for inundation mapping, rehabilitation and housing plans for the victims. For tsunami mitigation, the satellite data can be used with GIS to construct the evacuation map (evacuation route and refuge site) and coastal zone management. It is also helpful for educational program for local residents and school systems. Tsunami is a kind of ocean wave, therefore any satellite sensors such as SAR, Altimeter, MODIS, Landsat, SPOT, IKONOS can detect the tsunami wave in 2004. The satellite images have shown the characteristics of tsunami wave approaching the coast. For warning, satellite data has potential for early warning to detect the tsunami wave in deep ocean, if there are enough satellite constellation to monitor and detect the first tsunami wave like the pressure gauge, seismograph and tide gauge with the DART buoy can do. Moreover, the new methods should be developed to analyse the satellite data more faster for early warning procedure.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.43-48
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2002
This paper discusses the application of fuzzy-ARTMAP neural network to compensate the nonlinearity of satellite communication channel. The fuzzy-ARTMAP is the class of ART(adaptive resonance theory) architectures designed fur supervised loaming. It has capabilities not fecund in other neural network approaches, that includes a small number of parameters, no requirements fur the choice of initial weights, automatic increase of hidden units, and capability of adding new data without retraining previously trained data. By a match tracking process with vigilance parameter, fuzzy-ARTMAP neural network achieves a minimax teaming rule that minimizes predictive error and maximizes generalization. Thus, the system automatically leans a minimal number of recognition categories, or hidden units, to meet accuracy criteria. As a input-converting process for implementing fuzzy-ARTMAP equalizer, the sigmoid function is chosen to convert actual channel output to the proper input values of fuzzy-ARTMAP. Simulation studies are performed over satellite nonlinear channels. QPSK signals with Gaussian noise are generated at random from Volterra model. The performance of proposed fuzzy-ARTMAP equalizer is compared with MLP equalizer.
A major drawback of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system is high peak-to-average power ratio (PAPR) of the transmitted signal which introduces inevitable non-linear distortion in the transmission due to the amplifier non-linear property. This causes both in-band distortion and out of band spectrum re-growth. A polynomial based pre-distortion is estimated using the non-linear and inverse non-linear polynomial achieved through the Least Square Error (LSE) method. A new technique of PAPR reduction called 'Phase Realignment' (PR) is proposed which has a optimal effect in improving the BER performance as well as considerable reduction in the PAPR. In this paper we used the PR method along with the 'Peak Clipping' (PC) method is used before the pre-distortion to remove the high peak present in the non constant amplitude of the OFDM signal responsible to drive the amplifier in near saturation region for better performance of the system.
Sentinel-2A satellite imagery provides VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) wavelength bands, and it is known to be effective for land cover classification, cloud detection, and environmental monitoring. Greenhouse is one of the middle classification classes for land cover map provided by the Ministry of Environment of the Republic of Korea. Since greenhouse is a class that has a lot of changes due to natural disasters such as storm and flood damage, there is a limit to updating the greenhouse at a rapid cycle in the land cover map. In the present study, we utilized Sentinel-2A satellite images that provide both VNIR and SWIR bands for the detection of greenhouse. To utilize Sentinel-2A satellite images for the detection of greenhouse, we produced high-resolution SWIR bands applying to the fusion technique performed in two stages and carried out the detection of greenhouse using SVM (Support Vector Machine) supervised classification technique. In order to analyze the applicability of SWIR bands to greenhouse detection, comparative evaluation was performed using the detection results applying only VNIR bands. As a results of quantitative and qualitative evaluation, the result of detection by additionally applying SWIR bands was found to be superior to the result of applying only VNIR bands.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
Japanese Ocean Flux Data Sets with Use of Remote Sensing Observations (J-OFURO) includes global ocean surface heat flux data derived from satellite data and are used in many studies related to air-sea interaction. Recently latent heat flux data version 2 was constructed in J-OFURO. In version 2 many points are improved compared with version 1. A bulk algorithm used for estimation of latent heat flux is changed from Kondo (1975) to COASRE 3.0(Fairall et al., 2005). In version 1 we used NCEP reanalysis data (Reynolds and Smith, 1994) as SST data. However, the temporal resolution of the data is weekly and considerably low. Recently there are many kinds of global SST data because we can obtain SST data using a microwave radiometer sensor such as TRMM/MI and Aqua/AMSR-E. Therefore, we compared many SST products and determined to use Merged satellite and in situ data Global Daily (MGD) SST provided by Japan Meteorological Agency. Since we use wind speed and specific humidity data derived from one DMSP/SSMI sensor in J-OFURO, we obtain two data at most one day. Therefore, there may be large sampling errors for the daily-mean value. In order to escape this problem, multi-satellite data are used in version 2. As a result we could improve temporal resolution from 3-days mean value in version 1 to daily-mean value in version 2. Also we used an Optimum Interpolation method to estimate wind speed and specific humidity data instead of a simple mean method. Finally the data period is extended to 1989-2004. In this presentation we will introduce latent heat flux data version 2 in J-OFURO and comparison results with other surface latent heat flux data such as GSSTF2 and HOAPS etc. Moreover, we will present validation results by using buoy data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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