본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 스케일러블 비디오 부호화에서 가장 중요한 요소 기술인 움직임 보상 시간적 필터링 방법의 성능에 관련된 요소들의 특성을 파악하고, 기존의 DCT 기반의 하이브리드 부호화에서 사용된 움직임 예측 방법과 가변 크기 블록을 사용한 움직임 예측 방법을 적용한 향상된 MCTF (Motion Compensated Temporal Filtering) 방법을 제안한다. 이를 통하여 시간적 필터링 과정에서의 연결성을 높이고, 프레임간 에너지를 저/고주파 프레임으로 효율적으로 분해할 수 있다. 그 결과, 고주파 프레임의 에너지를 줄여, 엔트로피 부호화 비트율을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 모의 실험한 결과, 고주파 프레임에 포함된 에너지가 최대 25.86%까지 감소하는 것을 확인하였다.
The present study investigates numerically nonequilibrium energy transfer between electrons and phonons in metal thin films irradiated by ultrashort pulse lasers and it also provides the temporal and spatial variations of electron and phonon temperatures using the well-established two-temperature model(TTM) on the basis of the Boltzmann transport equation(BTE). This article predicts the crater shapes in gold film structures, and compares the results by using two-dimensional energy transport equation. From the results, it is found that nonequilibrium energy transfer between electrons and phonons takes place, and the equilibrium time increases with the increase of laser fluence. On the other hand, above threshold fluence the ablation time doesn't change nearly with increasing fluences. Compared with one-dimensional TTM, it also reveals that the temporal distributions of electron and phonon temperatures at the top surface estimated by using two-dimensional TTM have a similar tendency. The results show that two-dimensional TTM can simulate the crater shape of metals during the irradiation of femtosecond pulse lasers and the absorbed energy is propagated to z-direction faster than to r-direction.
Epilepsy surgery that eliminates the epileptogenic focus or disconnects the epileptic network has the potential to significantly improve seizure control in patients with medically intractable epilepsy. Magnetic resonance-guided laser interstitial thermal therapy (MRgLITT) has been an established option for epilepsy surgery since the US Food and Drug Administration cleared the use of MRgLITT in neurosurgery in 2007. MRgLITT is an ablative stereotactic procedure utilizing heat that is converted from laser energy, and the temperature of the tissue is monitored in real-time by MR thermography. Real-time quantitative thermal monitoring enables titration of laser energy for cellular injury, and it also estimates the extent of tissue damage. MRgLITT is applicable for lesion ablation in cases that the epileptogenic foci are localized and/or deep-seated such as in the mesial temporal lobe epilepsy and hypothalamic hamartoma. Seizure-free outcomes after MRgLITT are comparable to those of open surgery in well-selected patients such as those with mesial temporal sclerosis. Particularly in patients with hypothalamic hamartoma. In addition, MRgLITT can also be applied to ablate multiple discrete lesions of focal cortical dysplasia and tuberous sclerosis complex without the need for multiple craniotomies, as well as disconnection surgery such as corpus callosotomy. Careful planning of the target, the optimal trajectory of the laser probe, and the appropriate parameters for energy delivery are paramount to improve the seizure outcome and to reduce the complication caused by the thermal damage to the surrounding critical structures.
에너지 사용량의 증가와 친환경 정책으로 인해 건물 에너지를 효율적으로 소비할 필요가 있으며, 이를 위해 딥러닝 기반 이상 전력 탐지가 수행되고 있다. 수집이 어려운 이상치 데이터의 특징으로 인해 Recurrent Neural Network(RNN) 기반 오토인코더를 활용한 복원 에러 기반으로 이상 탐지가 수행되고 있으나, 시계열 특징을 온전히 학습하는데 시간이 오래 걸리고 학습 데이터의 노이즈에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 Temporal Convolutional Network(TCN)과 UnSupervised Anomaly Detection for multivariate time series(USAD)를 결합한 TCN-USAD를 제안한다. 제안된 모델은 TCN 기반 오토인코더와 두 개의 디코더와 적대적 학습을 사용하는 USAD 구조를 활용하여 빠르게 시계열 특징을 온전히 학습할 수 있고 강건한 이상 탐지가 가능하다. TCN-USAD의 성능을 입증하기 위해 2개의 건물 전력 사용량 데이터 세트를 사용하여 비교 실험을 수행한 결과, TCN 기반 오토인코더는 RNN 기반 오토 인코더 대비 빠르고 복원 성능이 우수하였으며, 이를 활용한 TCN-USAD는 다른 이상 탐지 모델 대비 약 20% 개선된 F1-Score를 달성하여 뛰어난 이상 탐지 성능을 보였다.
This paper discusses the processing of the wind loads measured in wind tunnel tests by means of multi-channel pressure scanners, in order to compute the response of 3D structures to atmospheric turbulence in the time domain. Data compression and the resulting computational savings are still a challenge in industrial contexts due to the multiple trial configurations during the construction stages. The advantage and robustness of the bi-orthogonal decomposition (BOD) is demonstrated through an example, a sail glass of the Fondation Louis Vuitton, independently from any tentative physical interpretation of the spatio-temporal decomposition terms. We show however that the energy criterion for the BOD has to be more rigorous than commonly admitted. We find a level of 99.95 % to be necessary in order to recover the extreme values of the loads. Moreover, frequency limitations of wind tunnel experiments are sometimes encountered in passing from the scaled model to the full scale structure. These can be alleviated using a spectral extension of the temporal function terms of the BOD.
This study examined the differences in spatio-temporal parameters, joint angle, ground reaction force (GRF), and joint power according to the changes of gait speed for trans-tibial amputees to investigate the features of the energy-storing foot for sports. The subjects walked at normal speed and at fast speed, wearing a single-axis type foot (Korec) and an energy-storing foot for sports (Renegade) respectively. The results showed that Renegade yielded faster gait speed as well as more symmetric gait pattern, compared to Korec. However, as gait speed was increased, there was no significant difference in kinematics, ground reaction force, and joint power between two artificial foots. This was similar to the results from previous studies regarding the energy-storing foot, where the walking velocity and gait symmetry have been improved. Nevertheless, the result of this study differed from the previous ones which reported that joint angle, joint power, and GRF increased as the gait speed increased except spatio-temporal parameters.
Continuous monitoring of radioactive substances over a prolonged duration can yield crucial insights into the levels of radiation exposure through inhalation, both in the vicinity of nuclear facilities and/or general environments. In this study, we evaluated long-term measurements (2012-2022) of gross alpha-beta activities in the air in the vicinity of nuclear facilities and reference site, distribution characteristics of temporal trends and spatial fluctuations, and factors affecting radioactivity levels. The average airborne gross-α (in mBq m-3) for onsite and off-site were 0.124 and 0.117, respectively, and the average airborne gross-β (in mBq m-3) measurements were 1.10 and 1.04, respectively. The activity ratio (AR) of gross-α and gross-β were calculated as a ratio of 0.12. The distribution characteristics of gross-α and gross-β activities in this study area are likely influenced by the meteorological factors and variations in airborne PM concentrations rather than the operation of the nuclear facility.
Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권3호
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pp.331-343
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2009
Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Both temporal and spatial suppressions provide opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not on the correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm based on the correlation of sensor data. We modify the advertisement sub-phase and TDMA schedule scheme to organize clusters by adjacent sensor nodes which have similar readings. Also, we propose a spatio-temporal suppression scheme for our clustering algorithm. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the size of data which have been collected in the base station. As a result, our experimental results show that the size of data is reduced and the whole network lifetime is prolonged.
Massive environmental monitoring has been conducted continuously since the Fukushima Daiichi Nuclear Power accident in March of 2011 by different monitoring methods that have different features together with migration studies of radiocesium in diverse environments. These results have clarified the characteristics of radiological environments and their temporal change around the Fukushima site. At three months after the accident, multiple radionuclides including radiostrontium and plutonium were detected in many locations; and it was confirmed that radiocesium was most important from the viewpoint of long-term exposure. Radiation levels around the Fukushima site have decreased greatly over time. The decreasing trend was found to change variously according to local conditions. The air dose rates in environments related to human living have decreased faster than expected from radioactive decay by a factor of 2-3 on average; those in pure forest have decreased more closely to physical decay. The main causes of air dose rate reduction were judged to be radioactive decay, movement of radiocesium in vertical and horizontal directions, and decontamination. Land-use categories and human activities have significantly affected the reduction tendency. Difference in the air dose rate reduction trends can be explained qualitatively according to the knowledge obtained in radiocesium migration studies; whereas, the quantitative explanation for individual sites is an important future challenge. The ecological half-lives of air dose rates have been evaluated by several researchers, and a short-term half-life within 1 year was commonly observed in the studies. An empirical model for predicting air dose rate distribution was developed based on statistical analysis of an extensive car-borne survey dataset, which enabled the prediction with confidence intervals. Different types of contamination maps were integrated to better quantify the spatial data. The obtained data were used for extended studies such as for identifying the main reactor that caused the contamination of arbitrary regions and developing standard procedures for environmental measurement and sampling. Annual external exposure doses for residents who intended to return to their homes were estimated as within a few millisieverts. Different forms of environmental data and knowledge have been provided for wide spectrum of people. Diverse aspects of lessons learned from the Fukushima accident, including practical ones, must be passed on to future generations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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