Multi-temporal data have been used frequently for analyzing dynamic characteristics of ecological environment. Little research, however, shows the characteristics and problems of the analysis of continental- or global-scale, multi-temporal satellite data. This research investigated the characteristics of large-area, multi-temporal data analysis and the problems of phenological difference of ground vegetation and scarcity of training data for a long term period. This research suggested a latitudinal image segmentation method and an invariant pixel method. As an application, the image segmentation and invariant pixel methods were applied to a set of AVHRR data covering most part of Asia from 1982 to 1993. Fuzzy classification results showed the decrease of forests and the increase of croplands at densely populated areas, however an opposite trend was detected at sparsely populated or depopulated areas.
There is a lot of research on using a combination of graph neural networks and recurrent neural networks as a way to account for both temporal and spatial dependencies. In particular, graph neural networks are an emerging area of research. Seoul's bicycle rental service (aka Daereungi) has rental stations all over the city of Seoul, and the rental information at each station is a time series that is faithfully recorded. The rental information of each rental station has temporal characteristics that show periodicity over time, and regional characteristics are also thought to have important effects on the rental status. Regional correlations can be well understood using graph neural networks. In this study, we reconstructed the time series data of Seoul's bicycle rental service into a graph and developed a rental prediction model that combines a graph neural network and a recurrent neural network. We considered temporal characteristics such as periodicity over time, regional characteristics, and the degree importance of each rental station.
Shin, Dong Ho;Moon, Ha Jun;Kim, Myoung Nam;Cho, Jin-Ho
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.8
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pp.923-929
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2019
In this paper, biomimetic based physical ear model proposed for measuring the characteristics of a hybrid-acoustic sensor for fully implantable middle-ear hearing aid. The proposed physical ear model consists of the external ear, middle-ear, and cochlea. The physical ear model was implemented based on the anatomical structure and CT images of the human ear. To confirm the characteristics of the ear model, the vibrational characteristics of the stapes was measured after applying sound pressure to the tympanic membrane. The measured results were compared with the vibrational characteristics of the human temporal bone specified by ASTM F2504-05. Through the comparison results, the feasibility of the proposed ear model was confirmed. Then, after attaching the hybrid-acoustic sensor to the ear model, the output characteristics of the ECM and acceleration sensor were measured according to the sound pressure. The measured results were compared with previous studies using human temporal bone, and the usefulness of the proposed physical ear model was verified through the analysis results.
Kim, Yeong-Ill;Shim, Jae-Hong;Choi, Kyung-Hee;Jung, Gi-Hyun
The KIPS Transactions:PartC
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v.11C
no.1
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pp.63-74
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2004
Temporal locality of Web server references is one of the important characteristics to be considered in the design of a Web caching strategy, and it is important to measure the temporal locality exactly. Various methods to estimate the temporal locality have been proposed, however, Web server designers have still troubles in its measurement by using the tools that don't reflect the interarrival time of document requests. In this paper, we propose a measurement tool for short-term temporal locality based on request interarrival time, and discuss the simulation results based on the flares from NLANR and NASA Web sites. The results show that the proposed tool estimates the short-term temporal locality more exactly than that based on a stack.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.1916-1921
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2008
This paper presents the temporal classification method based on data mining techniques for discovering knowledge from measured load patterns of distribution transformers. Since the power load patterns have time-varying characteristics and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Therefore, we propose a temporal classification rule for analyzing and forecasting transformer load patterns. The main tasks include the load pattern mining framework and the calendar-based expression using temporal association rule and 3-dimensional cube mining to discover load patterns in multiple time granularities.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.60-67
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1996
In this paper, we propose a new temporal interpolation method based on spatial filtering. Compared with the conventional method, the proposed one may use a few adjacent frames and apply temporal lowpass filtering. To develop this method, we follow the basic approach of sampling rate conversion. Additionally, we use some assumption of video sequence : moving object has constant velocity rigid translational motion. From them, spatial filtering for temporal sampling rate conversion is described. This method has a lot of noise immunity on a motion vector and doesn't make a great difference from the original frame. The interpolated frame shows moderate change even there is a great time difference. This method has exactly same description of motion adaptive spatial filter which has an efficient temporal band-limiting characteristics. It imposes the possibility to make video sequence with good pictural quality.
The objective of this study is to investigate the suitable spatio-temporal analysis method considering the zoning effect of spatial analysis termed the modifiable areal unit problem(MAUP). In former studies of spatio-temporal analysis, there were disagreement between attribute data with spatial data, because of variation of administrative district aggregating attribute data. It is need to consider how the analysis zone effects spatial characteristics and spatio-temporal variation of urban region through land price variation analysis. This study considers MAUP through basic mesh system, which is composed of micro grid. Mesh system can solve disagreement of resolution between spatial data and attribute data.
Background : The purpose of this study was to apply cervical orthosis for temporal parameters of gait was to evaluate the effect. Methods : Seven normal adults participated in this study. Before and after applying a cervical orthosis compared to gait. Outcome measure were: general characteristics, temporal parameters of gait. General chacteristics included age, gender, height, weight. Temporal parameters included the Velocity cycle, Stride length, Step length, Cadence cycle, Initial double support time. Temporal parameters of gait, using the motion analysis system for cervical orthosis were evaluated before and after applying. The data was analyzed using SPSS 12.0 software and the Wilcoxon's signed-ranks test. Results : Velocity cycle and Step length were no significant differences(p>0.05). But Stride length, Cadence cycle, Initial double support time were significant(p<0.05). After apply Cervical orthosis in gait, Stride length and Initial double support time was decreased and Cadence cycle was increased. Conclusion : Changes in temporal of temporal parameters of gait was apply a cervical orthosis with the limitations of vision due to take effect. Therefore, Cervical orthosis does not interfere with the normal gait pattern by limiting the Range of Motion so that we consider to apply.
This study assessed dominant fish species, and the characteristics and spatio-temporal distribution of fish schools using acoustic and catch data in the marine ranching area (MRA) of Yeosu in July and August 2013. Acoustic data were collected using a 200-kHz dual beam transducer, and catch data were analyzed through auction data generated by a set net installed in the MRA. More fish schools were detected by acoustic methods in July than in August. The temporal distribution of fish schools differed between July and August, but, many schools demonstrated a high mean volume scattering strength (SV) around artificial reefs. Additionally, the characteristics of fish schools detected by echograms and the species caught by set nets differed between July and August. The dominant fish species were Engraulis japonicus, Pampus argenteus, Scomberomorus niphonius, and Pampus echinogaster in July, and approximately 85% of the catch in August consisted of Scomberomorus niphonius. Therefore, hydro-acoustic tools are useful for estimating fish school characteristics in large areas over a short period. To determine species, it is important to conduct net sampling surveys during the acoustic surveys. However, if a database of fish school characteristics organized by species is constructed through continuous study, it could be possible to identify fish species through acoustic methods alone.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.3
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pp.1-11
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2011
The temporal variability of spring (March, April, May) monthly precipitation, precipitation effectiveness, monthly maximum precipitation, monthly precipitation of different durations, and the precipitation days over several threshold (i.e. 0, 10, 20, 30, 40, and 50 mm/day) of 59 weather stations between 1973 and 2009 were analyzed. Also to analyze the regional characteristics of temporal variability, 59 weather stations were classified by elevations, latitudes, longitudes, river basins, inland or shore (east sea, south sea, west sea) area and the level of urbanization. Results demonstrated that trends of variables increase in April and decrease in May except precipitation day. Overall trend of precipitation amount and precipitation effectiveness is same but precipitation effectiveness of several sites decrease despite the trend of precipitation amount increases which may be caused by the air temperature increase. Therefore more effective water supply strategy is essential for Spring season. Regional characteristics of Spring precipitation variability can be summarized that increase trend during May become stronger with the increase of latitude and elevation which is similar to that of Summer season. The temporal variability of variables showed different behaviors according to river basins, inland or shore (east sea, south sea, west sea) area and the level of urbanization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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