Purpose: Analysis method of V2I data driven motorway service area usage behavior to cope with manpower survey. Method: Segmentation of traveling state group and boundary using the distribution characteristics of traveling speed data of individual vehicles. Result: As a result of the verification, the use rate of resting places in lunchtime surged, and the boundary between the distribution status of the traffic speed data was clearly or unclear. Conclusion: The effect of the cost reduction is big because it can cope with the use of rest area survey by manpower and there is no limit in the time and space range of investigation. The dynamic utilization rate of each time sequence, such as a service area/drowsiness shelter/simple service area, with a V2I system, can be calculated. Identify illegal parking on highway section. Identify the unexpected situation in the road section. Identify the real-time service area utilization rate and congestion information.
There has been a long debate on the applicability of the chi-square approximation to statistics based on small sample size. Extending comparison results among Pearson chi-square Χ$^2$, generalized likelihood .ratio G$^2$, and the power divergence Ι(2/3) statistics suggested by Rudas(1986), recently developed disparity statistics (BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3)) we compared and analyzed in this paper. By Monte Carlo studies about the independence model of two dimension contingency tables, the conditional model and one variable independence model of three dimensional tables, simulated 90 and 95 percentage points and approximate 95% confidence intervals for the true percentage points are obtained. It is found that the Χ$^2$, Ι(2/3), BWHD(1/9) test statistics have very similar behavior and there seem to be applcable for small sample sizes than others.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1224-1230
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2020
Since the spread of smart phones, interest in wearable devices has increased and diversified, and is closely related to the lives of users, and has been used as a method for providing personalized services. In this paper, we propose a method to detect the user's behavior by applying information from a 3-axis acceleration sensor and a 3-axis gyro sensor embedded in a smartphone to a convolutional neural network. Human behavior differs according to the size and range of motion, starting and ending time, including the duration of the signal data constituting the motion. Therefore, there is a performance problem for accuracy when applied to a convolutional neural network as it is. Therefore, we proposed a Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network (TDFFCNN) that learns the characteristics of the sensor data segmented over time. The proposed method outperformed other classifiers such as SVM, IBk, convolutional neural network, and long-term memory circulatory neural network.
Traffic volume data have been used for the plan, the design, and the operation of highway. Since 1955, traffic survey has been nation- widely carried out at national highway and the regular survey in national highway has been conducted at the intersections of highways. However, it is critical issue to select the priority of the regular survey because it is almost impossible to conduct regular survey at all intersections of national highways. In this study, MCDM(Multiple Criteria Decision Making) using AHP(Analytic Hierarchy Process) was applied to decide the priority of the regular survey. The following standard variables for determining the priority was selected the highway plan variables[AADT, VKT, Peak Hourly Volume, Location of highway from Urban], the highway design variables[Volume(pcu), Directional Traffic Volume, Heavy Vehicle Rate], and the highway operation variables[Speed, Density, V/C]. The standard variables were quantified and normalized. Using the Eigen vector method, the weighted values of each hierarchy based on the pair-wise comparison values from the questionnaire survey were calculated. The selection of the priority of regular survey was dependent on the size of the product of the weighted values for each hierarchy and the normalized values for the standard variables. Finally, the priority of regular survey of the intersections of national highways was determined according to the order in the size of the product of two values.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2293-2302
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2012
New optical transmission links technique for compensating of the distorted wavelength division multiplexed (WDM) signals due to group velocity dispersion (GVD) and self phase modulation (SPM) in single mode fiber (SMF) are proposed. The proposed optical links have optical phase conjugator (OPC) placed at nearby WDM transmitter or receiver and repeater spans with artificial distribution of SMF length and residual dispersion per span (RDPS). It is confirmed that optimal link configuration expanding effective launching power range and effective net residual dispersion (NRD) by improving system performance is that having OPC closely placed at WDM receiver and the gradually descended distribution of SMF length and RDPS of each repeater spans, related with the gradually increased optical link length. And, it is also confirmed that NRD is controlled by postcompensation in optimal optical link with OPC closely placed at WDM receiver.
The knowledge of x-ray spectra is highly desirable in some investigation involves the differential penetrating power and absorption coefficient correction of various photon beam. The transmission data were obtained from the 80 kVp and 120 kVp of CT x-ray beam with the aluminium filter which is designed in a 30 cm of diameter and pipe-typed filter was prepared from 5.0 mm upto 92.3 mm of thickness. To obtain the reconstructed spectra of CT x-ray, the investigator used the iterative numerical analysis which has been extended to include the tungsten characteristics from experimental transmission data with energy interval of 2 keV. Comparison of the calculated transmission data from the reconstructed spectra with that of measurement shows good agreement in both 80 kVp and 120 kVp x-ray beams. This numerical analysis based on iteratively calculation of fractional exposure per energy interval shows the high potential of usefulness of determination the x-ray spectra from the attenuated beam in diagnostic energy range.
In the two-dimensional (2D) modeling of electrical method, the potential in the space domain is reconstructed with the calculated potentials in the wavenumber domain using inverse Fourier transform. The inverse Fourier integral is numerically evaluated using the transformed potential at different wavenumbers. In order to improve the precision of the integration, either the logarithmic or exponential approximation has been used depending on the size of wavenumber. Two numerical methods have been generally used to evaluate the integral; interval integration and Gaussian quadrature. However, both methods do not consider the distance from the current source. Thus the resulting potential in the space domain shows some error. Especially when the distance from the current source is very small or large, the error increases abruptly and the evaluated potential becomes extremely unstable. In this study, we developed a new method to calculate the integral accurately by introducing the distance from the current source to the rescaled Gauss abscissa and weight. The numerical tests for homogeneous half-space model show that the developed method can yield the error level lower than 0.4 percent over the various distances from the current source.
FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm, a typical split-based clustering algorithm, has been successfully applied to the various fields. Nonetheless, the FCM clustering algorithm has some problems, such as high sensitivity to noise and local data, the different clustering result from the intuitive grasp, and the setting of initial round and the number of clusters. To address these problems, in this paper, we determine fuzzy numbers which project the FCM clustering result on the axis with the specific attribute. And we propose a model that the fuzzy numbers apply to FDT (Fuzzy Decision Tree). This model improves the two problems of FCM clustering algorithm such as elevated sensitivity to data, and the difference of the clustering result from the intuitional decision. And also, this paper compares the effect of the proposed model and the result of FCM clustering algorithm through the experiment using real traffic and rainfall data. The experimental results indicate that the proposed model provides more reliable results by the sensitivity relief for data. And we can see that it has improved on the concordance of FCM clustering result with the intuitive expectation.
Optical phase conjugation combining with dispersion management (DM) is promising technique to compensate for signal distortion due to chromatic dispersion and nonlinear Kerr effects of single mode fiber (SMF) in optical communication systems. However the fixed SMF length in every fiber spans usually used in the optical links with optical phase conjugator(OPC) and DM restricts the flexible link configuration. The goal of this paper is to investigate the possibility of the flexible configurations of the ultra-high and long-haul optical transmission systems by using the random distribution of SMF length of each fiber spans consisted of the optical link. It is confirmed that the excellent compensation for the distorted wavelength division multiplexing signals in the optical links with the randomly distribution is obtained in case of the shorter averaged SMF length over all fiber spans. It is also confirmed that the control method of net residual dispersion suitable to good compensation is postcompensation and the extent of net residual dispersion(NRD) is -10 ps/nm in DM optical link consisted of fiber spans with the randomly distributed SMF lengths.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.297-303
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2009
In this paper, we propose the biomedical spectral pattern classification techniques by the fusion scheme based on the SpPCA and MLP in extended feature space. A conventional PCA technique for the dimension reduction has the problem that it can't find an optimal transformation matrix if the property of input data is nonlinear. To overcome this drawback, we extract features by the SpPCA technique in extended space which use the local patterns rather than whole patterns. In the classification step, individual classifier based on MLP calculates the similarity of each class for local features. Finally, biomedical spectral patterns is classified by the fusion scheme to effectively combine the individual information. As the simulation results to verify the effectiveness, the proposed method showed more improved classification results than conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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