Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.1
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pp.9-16
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2010
The sampling design for the spatial population studies needs a model assumption of a dependent relationship, where the interesting parameters can be the population mean, proportion and area. We know that the study of an interested spatial population, which is stratified by a geographical condition or shape, and the degree of distort of an estimation area is much useful. In light of this, if auxiliary information of the target variable such as wasted area contaminated by some material and the degree of distribution of animal or plants is available, then the spatial estimator might be improved through the calibration procedure. In this research, we propose the calibration procedure for the spatial stratified sampling in which we consider the one and two-dimensional auxiliary information.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.41-44
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2021
In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1998.05b
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pp.7-13
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1998
A methodology to analyze and quantify regional meteorological drough based on annual precipitation data has been introduced in this paper In this study, based on posterior probability estimator and Bayesian classifier in Spatial Analysis Neural Network ISANN), point drought probabilities categorized as extreme, severe, mild, and non drought events has been defined, and a Bayesian Drought Severity Index (BPSI) has been introduced to classify the region of interest into four drought serverities. For example, the proposed methodology has been applied to analyze the regional drought of South Korea. This is a new method to classify and quantify the spatial or regional drought based on neural network pattern recognition technique and the results show that it may be apprepriate and valuable to analyze the spatial drought.
In studying the dynamical evolution of galaxy clusters, one intriguing approach is to compare the spatial distributions of various components, such as the dark matter, the member galaxies, the gas, and the intracluster light (ICL; the diffuse light from stars, which are not bound any individual cluster galaxy). If we find a visible component whose spatial distribution coincides with the dark matter distribution, then we could draw a dark matter map without requiring laborious weak lensing analysis. Furthermore, if the component traces the dark matter distribution better for more relaxed galaxy cluster, we could use the similarity as a dynamical stage estimator of the galaxy cluster. We present a novel new methodology to quantify the similarity of two or more 2-dimensional spatial distributions. We apply the method to a sample of galaxy clusters at different dynamical stages simulated within N-cluster Run, which is an N-body simulation using the galaxy replacement technique. Among the various components (stellar particles, galaxies, ICL), the velocity defined ICL+ brightest cluster galaxy (BCG) component traces the dark matter best. Between the sample galaxy clusters, the relaxed clusters show stronger similarity of the spatial distribution between the dark matter and ICL+BCG than the dynamically young clusters.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.8-16
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2023
In Japan, high-speed ground transportation service using linear motors at speeds of 500 km/h is scheduled to begin in 2027. To accommodate 5G services in trains, a subcarrier spacing frequency of 30 kHz will be used instead of the typical 15 kHz subcarrier spacing to mitigate Doppler effects in such high-speed transport. Furthermore, to increase the cell size of the 5G mobile system, multiple base station antennas will transmit identical downlink (DL) signals to form an expanded cell size along the train rails. In this situation, the forward and backward antenna signals are Doppler-shifted in opposite directions, respectively, so the receiver in the train may suffer from estimating the exact Channel Transfer Function (CTF) for demodulation. In a previously published paper, we proposed a channel estimator based on Delay and Doppler Profiler (DDP) in a 5G SISO (Single Input Single Output) environment and successfully implemented it in a signal processing simulation system. In this paper, we extend it to 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) with spatial multiplexing environment and confirm that the delay and DDP based channel estimator is also effective in 2×2 MIMO environment. Its simulation performance is compared with that of a conventional time-domain linear interpolation estimator. The simulation results show that in a 2×2 MIMO environment, the conventional channel estimator can barely achieve QPSK modulation at speeds below 100 km/h and has poor CNR performance versus SISO. The performance degradation of CNR against DDP SISO is only 6dB to 7dB. And even under severe channel conditions such as 500km/h and 8-path inverse Doppler shift environment, the error rate can be reduced by combining the error with LDPC to reduce the error rate and improve the performance in 2×2 MIMO. QPSK modulation scheme in 2×2 MIMO can be used under severe channel conditions such as 500 km/h and 8-path inverse Doppler shift environment.
The underwater acoustic communication (UAC) is characterized by doubly spread channel. It is included in the time-variant doppler shift and delay-time spreads due to multiple paths. To compensate such distorted signals, various techniques including time-reversal processing, spatial diversity, phase estimator, and equalizer are being applied. In this paper, a spatial filter based on the beamforming is proposed as a method to mitigate such inter-symbol interferences that are generated in time-varying multipath channels. The proposed technique realizes coherent communications by steering the direction of the desired signals and improves the performance of UAC by increasing the signal-to-interference plus noise ratio using the array gain.
Geostatistical data among spatial data is analyzed in three stages: (1) variogram estimation, (2) model fitting for the estimated variograms and (3) spatial prediction using the fitted variogram model. It is very important to estimate the variograms properly as the first stage(i.e., variogram estimation) affects the next two stages. In general, the variogram is estimated with the moment estimator. To estimate the variogram, we have to decide the 'lag increment' or the 'number of lags'. However, there is no established rule for selecting the number of lags in estimating the variogram. The present paper proposes a method of choosing the optimal number of lags based on the PRESS statistic. To show the usefulness of the proposed method, we perform a small simulation study and show an empirical example with with air pollution data from Korea.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.15
no.1
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pp.37-43
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2015
We implemented a real-time radar system for an unmanned ground vehicle designed to run on unpaved or bumpy roads. The system must be able to detect slow targets in a cluttered environment and cover wide angular sections with high resolution at the same time. The system consists of array antennas, preprocessors for digital beam forming, and digital signal processors for the detection process which uses sawtooth waveforms and high-resolution estimation, and is called forward/backward spatial smoothing beamspace multiple signal classification (FBSS BS-MUSIC). We show that the sawtooth waveforms enhance the angular estimation capability of FBSS BS-MUSIC in addition to their well-known advantages of removing the ambiguity of targets and detecting slow targets with improved velocity resolution.
In order to account for a price variation of apartment that places near a newly constructed subway station, a spatial hedonic model was developed to examine spacial characteristics that affect a purchasing price of an apartment using a White Estimator. In particular, the paper aims to examine various effects of subway 7 construction on an apartment price in Seoul Metropolitan Area. As explanatory variables, an apartment size, distance to a closest subway station, distance to the Central Business District (CBD) of Seoul, the number of years after building, and a lagged variable of the apartment purchasing price were used. The lagged variable plays a role of representing a spatial weighted average of previous prices of other apartments that locate within 3 km from the apartment. For a precise study, an entire sample was divided into two sets, southern area and southwestern area of Seoul, and two different spatial hedonic models were estimated. Not only before and after analysis, but also with and without analysis were conducted to compare with different effects of the spatial characteristics of two areas. The results show that before the construction of the subway 7, the prices of the apartments in the southern area were more sensitive to the apartment size, the distance to a closest subway station, the distance to the CBD, and the prices of the other apartments locating within 3km rather than those in the southwestern area. After the construction, on contrast, it is found that the apartment purchasing prices in the southwestern area are more sensitive than those in the southern area due to people's expectation regarding a new development around the subway station. In addition, the prices of the apartments locating closely with a transfer station are more likely to go up by increase in the apartment size, the distance to the station, and the prices of the other apartments within 3 km. Compared with the negative effects of the distance to the station on the prices in the other models, the positive effect of the distance to the transfer station might be caused by the characteristics of commercial area in which people are not likely to live.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.4
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pp.469-475
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2015
This paper describes about the method for designing an extended Kalman filter to accurately measure the position of the spatial-phase system using a semiconductor sensor. Spatial position is expressed by the correlation of the rotated coordinate system attached to the body from the inertia coordinate system (a fixed coordinate system). To express the attitude, quaternion was adapted as a state variable, Then, the state changes were estimated from the input value which was measured in the gyro sensor. The observed data is the value obtained from the acceleration sensor. By matching between the measured value in the acceleration sensor and the predicted calculation value, the best variable was obtained. To increase the accuracy of estimation, designation of the extended Kalman filter was performed, which showed excellent ability to adjust the estimation period relative to the sensor property. As a result, when a three-axis gyro sensor and a three-axis acceleration sensor were adapted in the estimator, the RMS(Root Mean Square) estimation error in simulation was retained less than 1.7[$^{\circ}$], and the estimator displayed good property on the prediction of the state in 100 ms measurement period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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