Recently, advanced sensors and communication technologies have been widely applied to advanced safety vehicles for reducing traffic accidents and injury severity. To apply the advanced safety vehicle technologies, it is important to quantify safety benefits, which is a fundamental for justifying application. This study proposed a methodology for quantifying the effectiveness of the Advanced Driver Assistant System (ADAS) with the Analytic Hierarchy Process (AHP). When the proposed methodology is applied to 2008-2010 Gyeonggi-province crash data, ADAS would reduce about 10.18% of crashes. In addition, Adaptive Cruise Control, Automatic Emergency Braking System, Lane Departure Warning System and Blind Spot Detection System are expected to reduce about 10.43%, 10.17%, 9.96%, and 10.18%, respectively. The outcomes of this study might support decision making for developing not only vehicular technologies but also relevant safety policies.
Kim, Young-Il;Sung, Gyung-Min;Hwang, Man-Ha;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1136-1140
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2009
지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.6
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pp.1-9
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2008
The goal of the education of Information Communication Ethics(ICE) is to improve the consciousness level of adolescents so that they themselves are able to judge between what's ethically right and wrong and, as a result, to take the right behavior. For this, we need to preferentially identify the primary factors in understanding and diagnosing the consciousness level of adolescents on the ICE. To solve this problem, in this paper, we identified four major indices that consist of the ICE consciousness through the meta analysis of the both domestic and international researches from the past 5 years in the related area and then, they are validated by experts. We also analyzed the factors in assessing the ICE consciousness level of adolescents by using the Delphi technique, which, during its analysis, even considers elements that are qualitative or cannot be objectified. Finally we deduced 22 ICE factors given the weight through the AHP of an expert group that consists of experienced teachers and professors in the related area.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1994.12a
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pp.173-176
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1994
최근 정책적 한계점에 직면한 서울시 새마을 이동문고의 운영 실태분석을 통한 활성화방안을 제시하고자 한다. 운영방법은 봉사대상 계층을 다양화, 전문화하고 순회시기는 지역별에서 이용자 확대를 위해 AM10-12. 50.6% PM 2-4, 38.2% 비율을 보인다. 순회지역은 유효봉사 반경기준을 200m로 제한 할것과 문고 차량에 컴퓨터, FAX, 복사기, 전화, CD-ROMㆍ리더기 등 탑재할 것을 요청하고 있다. 이동문고당 대출실적 아파트지역 76%, 일반주택 12%, 신규이용율 18%, 재이용 33% 증가되었다. 운영부서는 일정비율을 할당할 것등을 분석결과로 밝히고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.1
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pp.39-51
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2012
Cluster analysis has proven to be a useful tool for investigating the association structure among genes and samples in a microarray data set. We applied several cluster validation measures to evaluate the performance of clustering algorithms for analyzing microarray gene expression data, including hierarchical clustering, K-means, PAM, SOM and model-based clustering. The available validation measures fall into the three general categories of internal, stability and biological. The performance of clustering algorithms is evaluated using simulated and SRBCT microarray data. Our results from simulated data show that nearly every methods have good results with same result as the number of classes in the original data. For the SRBCT data the best choice for the number of clusters is less clear than the simulated data. It appeared that PAM, SOM, model-based method showed similar results to simulated data under Silhouette with of internal measure as well as PAM and model-based method under biological measure, while model-based clustering has the best value of stability measure.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.3
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pp.123-139
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2011
Context-awareness as a key technology of ubiquitous computing needs a context model that understands and processes situational information coming from diverse sensors and devices, and can be applied diversely in various domains. Semantic web based ontologies use structured standard format and express meaning of information, so it is possible to recognize effectively context-awareness situations, allowing the system to share information and understand situation by inference. In this paper, we propose a layered ontology model to support generality and scaleability of the context-awareness system, and applied the model to u-Convention domain. In addition, we propose a effective reasoning method to handle compound situation by combining OWL-DL and SWRL rules.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.2
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pp.157-165
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2020
As interest in software education has increased, discussions on teaching, learning, and evaluation method it have also been active. One of the problems of software education teaching method is that the instructor cannot grasp the content of coding in progress in the learner's computer in real time, and therefore, instructors are limited in providing feedback to learners in a timely manner. To overcome this problem, in this study, we developed a software education support system that grasps the real-time learner coding situation under block-based programming environment by applying a learning analysis technique and delivers it to the instructor, and visualizes the data collected during learning through the Hadoop system. The system includes a presentation layer to which teachers and learners access, a business layer to analyze and structure code, and a DB layer to store class information, account information, and learning information. The instructor can set the content to be learned in advance in the software education support system, and compare and analyze the learner's achievement through the computational thinking components rubric, based on the data comparing the stored code with the students' code.
Purpose Metabolic abnormalities in hepatic encephalopathy (HE) cause brain edema or demyelinating disease, resulting in symmetric regional cerebral edema (SRCE) on MRI. This study aimed to investigate the usefulness of the clustering analysis of SRCE in predicting the development of brain failure. Materials and Methods MR findings and clinical data of 98 consecutive patients with HE were retrospectively analyzed. The correlation between the 12 regions of SRCE was calculated using the phi (φ) coefficient, and the pattern was classified using hierarchical clustering using the φ2 distance measure and Ward's method. The classified patterns of SRCE were correlated with clinical parameters such as the model for end-stage liver disease (MELD) score and HE grade. Results Significant associations were found between 22 pairs of regions of interest, including the red nucleus and corpus callosum (φ = 0.81, p < 0.001), crus cerebri and red nucleus (φ = 0.72, p < 0.001), and red nucleus and dentate nucleus (φ = 0.66, p < 0.001). After hierarchical clustering, 24 cases were classified into Group I, 35 into Group II, and 39 into Group III. Group III had a higher MELD score (p = 0.04) and HE grade (p = 0.002) than Group I. Conclusion Our study demonstrates that the SRCE patterns can be useful in predicting hepatic preservation and the occurrence of cerebral failure in HE.
This study organizes policy tasks currently being promoted by the government to revitalize the domestic VR and AR industries, which are evaluated to be stagnant compared to major overseas countries, and aims to derive priorities through analysis of an AHP survey for experts in the VR/AR field, and to seek countermeasures based on the analysis results. As a result of classification based on various previous studies, press releases, and policy data, it was divided into 5 major categories and 16 sub-categories: technical issues, awareness improvement, legal/institutional improvement, government support, and manpower development. As a result of the AHP analysis, in the major category, the "government support" appeared as the top priority policy task, followed by the "manpower development". In the sub-categories, "training new manpower" was the most important policy implementation task, followed by "enhancing technological competitiveness". This study is meaningful in that it selects and presents prioritized policy tasks that clearly reflect the position and perspective of the industry on the policy-making situation exposed to the limitations of time and resources, while also presenting practical improvement plans.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.421-426
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2024
The Analytic Hierarchy Process (AHP) converts people's judgment criteria into objective numerical values using pairwise comparisons. However, the need for an excessive number of pairwise comparisons poses a problem. To mitigate this issue, most existing studies have utilized the process separation approach. The method of process separation devised in this study is a "separation and integration approach," where 1) the standard AHP process is used for evaluating judgment criteria, and 2) the Multi-Attributive Utility Technique (MAUT) is applied for comparing alternatives. This AHP-MAUT Hybrid model was applied to a real analysis case, specifically analyzing the transportation choices of commuters between Bundang and Gangnam Station in Gyeonggi Province. The results showed that the computational process was reduced by 42.03% when applying the Hybrid model compared to using the AHP model alone. Furthermore, the choice results of residents using the Hybrid model were compared with those using the standard AHP. The consistency between the two models' choices was 82.1%, indicating a significant level of consistency. In conclusion, this study contributes by presenting a simpler, more convenient, yet equally effective Hybrid model as a new decision-support system alternative to AHP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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