Traffic data such as traffic volume, speed, and vehicle Class are very important basic data for the plan and design of highway. Based on traffic data, the future service level of a specific highway and geometry of newly constructed or expended road is predicted and determined. The Ministry of Construction & Transportation has simultaneously surveyed coverage count and permanent count at highways since 1985. Traffic volume survey sections were determined at jointed nodes of highways and jointed nodes of highways and other roads such as freeway and local highway. Volume survey was performed at these sections. The premise to decide these sections is assumed that links between jointed nodes of main highways exhibit similar traffic characteristics. Recently, due to the change of highway geometries such as construction of detour road and installations of traffic facilities such as installation of media, traffic characteristics of the existing traffic volume survey sections was changed. To reflect these changes, traffic characteristics at homogeneous road sections was widely evaluated and analyzed. Using Genetic Algorithms, a model was developed for the evaluation of traffic characteristics at homogeneous road sections. Traffic volume survey sections were then determined through the application of the developed model for current traffic system.
Wetlands, which provide various ecological services, have been regarded as an important nature-based solution for, for example, sustainable water quality improvement and buffering of impacts from climate change. Although the importance of conserving wetlands to reduce the impacts of various perturbations (e.g., changes of land use, climate, and hydrology) has been acknowledged, the possibility of applying these efforts as a nature-based solution in a macro-scale (e.g., landscape) has been insufficient. In this study, we examine the possibility of ecological network analysis that provides an engineering solution as a nature-based solution. Specifically, we analyzed how land use change affects the structural and functional characteristics (connectivity, network efficiency, and clustering coefficient) of the ecological networks by using the ecological networks generated by multiple dispersal models of the hypothetical inhabiting species in wetlandscape. Changes in ecological network characteristics were analyzed through simultaneously removing wetlands, with two initial conditions for surface area, in the zones where land use change occurs. We set a total number of four zones of land use change with different wetland densities. All analyses showed that mean degree and network efficiency were significantly reduced when wetlands in the zones with high wetland density were removed, and this phenomenon was intensified especially when zones contained hubs (nodes with high degree). On the other hand, we observed the clustering coefficient to increase. We suggest our approach for assessing the impacts of land use change on ecological networks, and with additional analysis on betweenness centrality, we expect it can provide a nature-based engineering solution for creating alternative wetlands.
Plants social network analysis, which combines plants society and social network analyses, is a new research method for understanding plants society. This study was conducted to investigate the relationship between species, using plant social network analysis targeting Taejongdae in Busan, and build basic data for management. Taejongdae, located in the warm temperate forest in Korea, is a representative coastal forest of Busan Metropolitan City, and the Pinus thunbergii-Eurya japonicacommunity is widely distributed. This study set up 100 quadrats (size of 100m2each) in Taejongdae to investigate the species that emerged and analyzed the interspecies association focusing on major species. Based on the results, a sociogram was created using the Gephi 0.9.2, and the network centrality and structure were analyzed. The results showed that the frequency of appearance was high in the order of P. thunbergii, E. japonica, Quercus serrata, Sorbus alnifolia, Ligustrum japonicum, and Styrax japonicusand that many evergreen broad-leaved trees appeared due to the environmental characteristics of the site. The plants social network of Taejongdae was composed of a small-scale network with 50 nodes and 172 links and was divided into 4 groups through modularization. The succession sere identified through a sociogram confirmed that the group that include P. thunbergiiand E. japonicawould progress to a deciduous broadleaf community dominated by Q. serrataand Carpinus tschonoskii, using hub nodes such as Prunus serrulataf. spontaneaand Toxicodendron trichocarpum. Another succession sere was highly likely to progress to an evergreen broad-leaved community dominated by Machilus thunbergiiand Neolitsea sericea, using M. thunbergiias a medium. In some areas, a transition to a deciduous broad-leaved community dominated by Celtis sinensis, Q. variabilisand Zelkova serratausing Lindera obtusilobaand C. sinensisas hub nodes was expected.
Jang Do-Won;Lim Eun-Kyung;Kim Chang-Won;Kim Min-Hwan;Kim Kwang-Baek
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.183-192
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2006
간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.2
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pp.163-170
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2018
The purpose of this study is to describe quantitatively the characteristics and the structure of the Act on the development, management, etc. of Marinas (the Marinas Act) by analysing its provisions using semantic network analysis. The method of semantic network analysis has its advantages in overcoming limitations of the traditional content analysis method, as it is easy for the user to understand the structure and the shape of a network by figuring out the structural network among words. The object of the analysis is the full text of Marinas Act recently revised from Chapters 1 to 4, while partial analysis is carried out respectively for each chapter from Chapters 2 to 4. The structural characteristic of the Marinas Act shows that the act focuses on the development of marinas, as its main goal is interpreted to set up hardwares and to construct facilities rather than to promote the marina industry itself. Even though some clauses for human capital development and business development are included, they are of less importance compared to the development of marina facilities. This study provides some basic information on the structural characteristics of the current act, which can be referred to in subsequent studies. In the future, it also needs to be complemented through comparative analysis with government policy outcomes and performance of diverse analytical approaches.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.7
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pp.291-298
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2022
In this paper, we present a method for dependency parsing with chunking in Korean. Dependency parsing is a task of determining a governor of every word in a sentence. In general, we used to determine the syntactic governor in Korean and should transform the syntactic structure into semantic structure for further processing like semantic analysis in natural language processing. There is a notorious problem to determine whether syntactic or semantic governor. For example, the syntactic governor of the word "먹고 (eat)" in the sentence "밥을 먹고 싶다 (would like to eat)" is "싶다 (would like to)", which is an auxiliary verb and therefore can not be a semantic governor. In order to mitigate this somewhat, we propose a Korean dependency parsing after chunking, which is a process of segmenting a sentence into constituents. A constituent is a word or a group of words that function as a single unit within a dependency structure and is called a chunk in this paper. Compared to traditional dependency parsing, there are some advantage of the proposed method: (1) The number of input units in parsing can be reduced and then the parsing speed could be faster. (2) The effectiveness of parsing can be improved by considering the relation between two head words in chunks. Through experiments for Sejong dependency corpus, we have shown that the USA and LAS of the proposed method are 86.48% and 84.56%, respectively and the number of input units is reduced by about 22%p.
Viewing religion as contents, we analyzed the network structure by creating networks on 13 world religions. The whole network was constructed by combining 13 religions, and it showed the characteristics of a scale-free network as a general social network. The world religion network had a very small value of clustering coefficient, unlike the general social network. This seems to be the result of the diversity of terms that describe religion. The core network was constructed by applying K-core algorithm used to create the core network to the whole network. When k-3 was applied, it was too complicated but when k-4 was applied, it was too simple to obtain meaningful results. It indicates that it difficult to apply the K-core algorithm to a network containing a low clustering coefficient. Therefore, core networks were constructed according to the number of key words centered on the hub node to analyze the characteristics of world religions. In addition, meaningful information was derived by constructing the world's five major religious networks and East Asian religious networks. In this study, various information was obtained by analyzing world religions as contents. It was also presented a method of creating and analyzing a core network based on key words for networks with a low clustering coefficient.
This study focuses on the development of dynamic assignment for evaluation and application for dynamic route guidance strategy. Travelers are classified according to information contents which they received pre/on trip. The first group have no traffic information, so they travel with fixed route. The second group have real-time shortest path and travel according to it. The last group have car navigation system or individual method(cellular phone, PDA-two way communication available) for traffic information on trip. And then they are assigned in accordance with the proposed multiclass dynamic assignment model. At this time the last group is gotten under control with DFS(decentralized feedback strategy). In use of this Process we expect that various traffic information strategy can be tested and also be the key factor for success of ITS, location of VMS(variable message sign), cycle of information, area of traffic information, etc).
Due to rapid development of bioinformatics technologies, various biological data have been produced in silico. So now days complicated and large scale biodata are used to accomplish requirement of researcher. Developing visualization and annotation tool using them is still hot issues although those have been studied for a decade. However, diversity and various requirements of users make us hard to develop general purpose tool. In this paper, I propose a novel system, Genome Viewer and Annotation tool (GenoVA), to annotate and visualize among genomes using known information and multiple relation graph. There are several multiple alignment tools but they lose conserved area for complexity of its constrains. The GenoVA extracts all associated information between all pair genomes by extending pairwise alignment. High frequency conserved area and high BLAST score make a block node of relation graph. To represent multiple relation graph, the system connects among associated block nodes. Also the system shows the known information, COG, gene and hierarchical path of block node. In this case, the system can annotates missed area and unknown gene by navigating the special block node's clustering. I experimented ten bacteria genomes for extracting the feature to visualize and annotate among them. GenoVA also supports simple and rough computational annotation of new genome.
Kim, Hyun-Tae;Yu, Tae-Young;Jung, Kyu-Su;Jeon, Yeong-Bae;Ra, In-Ho
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.5
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pp.531-536
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2006
Recently, many of researchers have been studied in data processing oriented middleware for wireless sensor networks with the rapid advances on sensor and wireless communication technologies. In a wireless sensor network, a middleware should handle the data loss problem at an intermediate sensor node caused by instantaneous data burstness to support efficient processing and fast delivering of the sensing data. To handle this problem, a simple data discarding or data compressing policy for reducing the total amount of data to be transferred is typically used. But, data discarding policy decreases the correctness of a collected data, in other hand, data compressing policy requires additional processing overhead with the high complexity of the given algorithm. In this paper, it proposes a data-average method for enhancing the efficiency of data aggregation and correctness where the sensed data should be delivered only with the limited computing power and energy resource. With the proposed method, unnecessary data transfer of the overlapped data is eliminated and data correctness is enhanced by using the proposed averaging scheme when an instantaneous data burstness is occurred. Finally, with the TOSSTM simulation results on TinyBB, we show that the correctness of the transferred data is enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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