The change of sea-level is a good indicator of the change of climate during the Quaternary period. The sea-levels in the world have been changing very irregularly during that time. The pattern of the Quaternary sea-level change was assumed to be a stochastic fractal in this study. We measured fractal dimensions of the Holocene sea-levels of the Hudson river estuary and the Delaware coast. A box counting method gave almost the same values. i.e., D=1.358 for the Hudson sea-level changes and D+1.346 for the Delaware sea-level changes. the ability of the inverse method of fractal interposea-levels. IFIF reproduction the realistic sea-levels for the both of them. The delaware sea-level data made less statistical errors for the interpolation of IFIF than the Hudson and the Delaware sea-levels. IFIF reproduction the realistic sea-levels for the both of them. The Delaware sea-level data made less statistical errors for the interpolation of IFIF than the Hudson sea-level data. This suggests that the Delaware sea-level data are more reliable than the Hudson sea-level data was calculated from the fractal dimension of the Delaware sea-level data. Fractal interpolation functions (FIF) was used to reconstruct the peleosea-levels of the Korean coasts and the Atlantic Ocean coasts of the United States. The Korean Peleosea-level change generacted by FIF is different from the peleosea-level change of the eastern U.S.. The Korean peleosea-levels are much higher than the eastern U.S. Paleosea-levels, comparing to each other from the present to 8,000 BP.
Yun Jin-Il;Choi Jae-Yeon;Yoon Young-Kwan;Chung Uran
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.2
no.4
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pp.175-182
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2000
Spatial interpolation of daily temperature forecasts and observations issued by public weather services is frequently required to make them applicable to agricultural activities and modeling tasks. In contrast to the long term averages like monthly normals, terrain effects are not considered in most spatial interpolations for short term temperatures. This may cause erroneous results in mountainous regions where the observation network hardly covers full features of the complicated terrain. We developed a spatial interpolation model for daily minimum temperature which combines inverse distance squared weighting and elevation difference correction. This model uses a time dependent function for 'mountain slope lapse rate', which can be derived from regression analyses of the station observations with respect to the geographical and topographical features of the surroundings including the station elevation. We applied this model to interpolation of daily minimum temperature over the mountainous Korean Peninsula using 63 standard weather station data. For the first step, a primitive temperature surface was interpolated by inverse distance squared weighting of the 63 point data. Next, a virtual elevation surface was reconstructed by spatially interpolating the 63 station elevation data and subtracted from the elevation surface of a digital elevation model with 1 km grid spacing to obtain the elevation difference at each grid cell. Final estimates of daily minimum temperature at all the grid cells were obtained by applying the calculated daily lapse rate to the elevation difference and adjusting the inverse distance weighted estimates. Independent, measured data sets from 267 automated weather station locations were used to calculate the estimation errors on 12 dates, randomly selected one for each month in 1999. Analysis of 3 terms of estimation errors (mean error, mean absolute error, and root mean squared error) indicates a substantial improvement over the inverse distance squared weighting.
Park, Jea-Hoon;Moon, Sang-Jae;Ha, Jae-Cheol;Lee, Hoon-Jae
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.5
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pp.93-101
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2008
Side channel attacks are well known as one of the most powerful physical attacks against low-power cryptographic devices and do not take into account of the target's theoretical security. As an important succeeding factor in side channel attacks (specifically in DPAs), exact time-axis alignment methods are used to overcome misalignments caused by trigger jittering, noise and even some countermeasures intentionally applied to defend against side channel attacks such as random clock generation. However, the currently existing alignment methods consider only on the position of signals on time-axis, which is ineffective for certain countermeasures based on time-axis misalignments. This paper proposes a new signal alignment method based on interpolation and decimation techniques. Our proposal can align the size as well as the signals' position on time-axis. The validity of our proposed method is then evaluated experimentally with a smart card chip, and the results demonstrated that the proposed method is more efficient than the existing alignment methods.
This paper presents a neural network based adaptive dead-time compensation strategy for an inverter fed permanent magnet synchronous motor drive. The neural network is used for identifying the dead-time compensation time (DTCT) that includes an equivalent dead-time, turn-on/off time and on-state voltage components of the voltage source inverter. In order to train the neural network, desired DTCTs for eight operating points are prepared as training data. The trained neural network can identify a desired DTCT for any operating point because it has the capability of the interpolation. The accuracy of the identified DTCT is experimentally confirmed by comparing the calculated active power with a measured one.
This work presents a time-truncation scheme, based on the Lagrange interpolation polynomial, for the solution of the two-dimensional scalar wave problem by the time-domain boundary element method. The aim is to reduce the number of stored matrices, due to the convolution integral performed from the initial time to the current time, and to keep a compromise between computational economy and efficiency and the numerical accuracy. In order to verify the accuracy of the proposed formulation, three examples are presented and discussed at the end of the article.
Purpose: There have been some efforts to diagnose intracranial aneurysm through a non-invasive method using MRA, although the process may be difficult when the lesion is less than 3mm. The present study prospectively compares the results of high resolution, fast speed slice interpolation MRA and DSA thereby examing the potentiality of primary non-invasive screening test. Materials and Methods: A total of 26 cerebral aneurysm lesions from 14 patients with subarachnoid hemorrhage from ruptured aneurysm (RA) and 5 patients with unruptured aneurysm(UA). In all subjects, MRA was taken to confirm the vessel of origin, definition of aneurysm neck and the relationship of the aneurysm to nearby small vessels, and the results were compared with the results of DSA. The images were obtained with 1.5T superconductive machine (Vision, Siemens, Erlangen, Germany) on 4 slabs of MRA using slice interpolation. The settings include TR/TE/FA=30/6.4/25, matrix $160{\times}512$, FOV $150{\times}200$, 7minutes 42 seconds of scan time, effective thickness of 0.7 mm and an entire thickness of 102. 2mm. The images included structures from foramen magnum to A3 portion of anterior cerebral artery. MIP was used for the image analysis, and multiplanar reconstruction (MPR) technique was used in cases of intracranial aneurysm. Results: A total of 26 intracranial aneurysm lesions from 19 patients with 2 patients having 3 lesion, 3 patients having 2 lesions and the rest of 14 patients having 1 lesion each were examined. Among those, 14 were RA and 12 were UA. Eight lesions were less than 2mm in size, 9 lesions were 3-5mm, 7 were 6-9mm and 2 were larger than IOmm. On initial exams, 25 out of 26 aneurysm lesions were detected in either MRA or DSA showing 96% sensitivity. Specificity cannot be estimated since there was no true negative of false positive findings. When MRA and MPR were used concurrently for the confirmation of size and shape, the results were equivalent to those of DSA, while in the confirmation of aneurysm neck and parent vessels, the concurrent use of MRA and MPR was far superior to the sole use of either MRA or DSA. Conclusion: High resolution MRA using slice interpolation technique showed equal results as those of DSA for the detection of intracranial aneurysm, and may be used as a primary non-invasive screening test in the future.
A time-discontinuous Galerkin method based upon using a finite element formulation in time has evolved. This method, working from the differential equation viewpoint, is different from those which have been generally used. They admit discontinuities with respect to the time variable at each time step. In particular, the elements can be chosen arbitrarily at each time step with no connection with the elements corresponding to the previous step. Interpolation functions and weighting functions are taken to be discontinuous across inter-element boundaries. These methods lead to a unconditional stable higher-order accurate ordinary differential equation solver.
A new method for simulating voltage and current distributions in transmission lines is described. It gives the time domain solution of the terminal voltage and current as well as their line distributions. This is achieved by treating voltage and current distributions as distributed state variables (DSVs) and turning the transmission line equation into an ordinary differential equation. Thus the transmission line is treated like other lumped dynamic components, such as capacitors. Using backward differentiation formulae for time discretization, the DSV transmission line component is converted to a simple time domain companion model, from which its local truncation error can be derived. As the voltage and current distributions get more complicated with time, a new piecewise exponential with controllable accuracy is invented. A segmentation algorithm is also devised so that the line is dynamically bisected to guarantee that the total piecewise exponential error is a small fraction of the local truncation error. Using this approach, the user can see the line voltage and current at any point and time freely without explicitly segmenting the line before starting the simulation.
This paper presents a design of the real-time preprocessor for CMOS image sensor suitable to the digital camera applications. CMOS image sensor offers some advantages in on-chip integration, system power reduction, and low cost. However, it has a lower-quality image than CCDs. We describe an image enhancement algorithm, which includes color interpolation, color correction, gamma correction, sharpening, and automatic exposure control, to compensate for this disadvantage, and present its efficient hardware architecture to implement on the real-time processor. The presented real-time preprocessor was designed using VHDL, and it contains about 19.2K logic gates. We also implement our system on FPGA chips in order to provide the real-time adjustment and it was successfully tested.
LSP(Line Spectrum Pairs) Parameter is used for speech analysis in vocoders or recognizers since it has advantages of constant spectrum sensitivity. low spectrum distortion and easy linear interpolation. However the method of transforming LPC(Linear Predictive Coding) into LSP is so complex that it takes much time to compute. Among conventional methods, the real root method is considerably simpler than others, but nevertheless, it still suffers from its jndeterministic computation time because the root searching is processed sequentially in frequency region. We suggest a method of reducing the LSP transformation time using voice characteristics The proposed method is to apply search order and interval differently according to the distribution of LSP parameters. in comparison with the conventional real root method, the proposed method results in about 46.5% reduction. And, the total computation time is reduce to about 5% in the G.723.1 vocoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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