Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1991.06a
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pp.113-116
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1991
본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.883-885
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2020
최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1987.07a
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pp.261-261
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1987
황해의 조석 역학을 포함한 중규모 순환을 연구하기 위해 수립되었던 황해 조석 모델(최, 1980 ; 최, 1984)을 세격자체계로서 개선하였다. 과거 기본모델의 위도 1/5도, 경도 1/4도의 해상도(약 12 해리)는 본 모델에 의해 위도 1/15도, 경도 1/12도의 세격자체계로서 육붕 전역을 자세히 해상시켰다. 모델은 일차적으로 주태음반일주조에 의한 황해의 평균 조석 상황을 재현시키는데 이용되었으며 산정된 조류의 검증은 86년 동계의 해양관측중 해류관측결과(미국 Florida 주립대 - 성균관대 협력연구)로서 수행하였다. 계산 결과에 의하면 과거 모델보다 높은 해상력에 의해 연안에서의 조석 파급 효과가 개선되게 산정되었으므로 연안 해양학적인 각종 응용에 더 나은 입력 및 해석에 이용될 수 있다. 계산 시간간격은 69.00333초로서 1태음조석 주기당 648 timestep 을 형성하였는데 매 조석주기당 약 80 C.P.U.(분)이었으며 7번째 조석주기의 산정 결과를 분석하는데 이용하였다. 본 연구는 기보고된 세계 여타 해역의 육붕모델보다도 자세한 해상도를 갖는 3차원 모델의 결과로서 여겨진다. 아마도 육붕단의 조석 관측이 모델 개선을 위해 필수적인 사항으로 대두되는데 이는 조석 입력(예: 구주 서측 deamphidromic zone)의 중요성이 판별되었기 때문이다. 모델을 이용한 추후의 연구는 극한 상황의 3차원적 해류 분포, 대륙붕 해저 경계층 연구를 포함하는 퇴적 역학 연구 등이 될 것이다.
Traditional system-oriented measures are no longer adequate to describe the availability perceived by the user. In this paper we investigate the service availability model and the user behavior graph. And we propose the simulation model, which determines the sevice availability considering user model, system model and service model at the same time. Through the example, we show how to construct the UBG of user model, system model and service model. And we investigate the effect of the parameters of system model and UBG on the service availability.
Cho, Byoung-Uk;Garnier Gil;Ven Theo G.M. van de;Perrier Michel
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2006.04a
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pp.103-112
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2006
제지 기계의 습부 공정을 안정화시키고, 또한 종이의 지필도에 악영향을 끼치지 않으면서 종이의 기계방향 물성의 변이를 줄이기 위해서, 보류도와 지필도 공정을 동시에 제어하기 위한 제어전략들이 개발되었다. 보류도와 지필도에 미치는 주 변수들에 관한 연구를 양이온성팜(CPAM)/벤토나이트 보류제와 파일럿 제지 기계를 사용하여 수행하였다. 마이크로파티클 보류제 첨가량이 보류도와 지필도에 미치는 영향을 설명하기 위해서 deposition efficiency 모델과 bridging strength 모델을 개발하였다. 제지 기계 보류 공정의 동특성 모델을 질량수지분석을 사용해서 개발하였다. 지료화학 변수의 효과를 모델에 포함하기 위해서, 보류도를 작업조건들에 의존하는 변수로 모델에 포함시켰다. 또한 지필도의 실험적 모델을 개발하고 보류공정을 위한 동특성 모델들과 연계해서 지필도의 동특성을 모사하였다. 여러 제어 전략들이 시뮬레이션상에서 실험되어졌다. 평량과 종이의 회분율 대신에 종이내의 펄프 질량과 충전제 질량을 제어하면 decouper를 사용하지 않고도 두 제어 루프간 상호작용을 줄일 수 있음을 보였다. 지필도의 제어를 위해서, 헤드박스 펄프 농도제어와 폴리머유량과 벤토나이트 유량의 비율제어를 제안하였다. 지종 변경시 백수농도의 설정값을 계산하는 문제를 해결하였다. 또한, 평량, 회분율, 백수농도 및 헤드박스 펄프 농도의 다변수제어가 논의되었다.
Cracks in asphalt pavement occur due to changes in weather or impact from vehicles, and if cracks are left unattended, the life of the pavement may be shortened, and various accidents may occur. Therefore, studies have been conducted to detect cracks through images in order to quickly detect cracks in the asphalt pavement automatically and perform maintenance activity. Recent studies adopt machine-learning models for detecting cracks in asphalt road pavement using a Convolutional Neural Network. However, their practical use is limited because they require high-performance computing power. Therefore, this paper proposes a framework for detecting cracks in asphalt road pavement by applying a small deep learning model applicable to mobile devices. The small deep learning model proposed through the case study was compared with general deep learning models, and although it was a model with relatively few parameters, it showed similar performance to general deep learning models. The developed model is expected to be embedded and used in mobile devices or IoT for crack detection in asphalt pavement.
최근 인터넷 쇼핑몰에서 고객의 충성도에 관한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 고객 충성도와의 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 공분산 구조 분석을 통해 경쟁 모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 플로우와 신뢰, 만족, 충성도간의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.
Most accidents caused by road icing in winter lead to major accidents. Because it is difficult for the driver to detect the road icing in advance. In this work, we study how to accurately detect road traffic emerging risk using AutoML and CNN's ensemble model that use both structured and unstructured data. We train CNN-based road traffic emerging risk classification model using images that are unstructured data and AutoML-based road traffic emerging risk classification model using weather data that is structured data, respectively. After that the ensemble model is designed to complement the CNN-based classification model by inputting probability values derived from of each models. Through this, improves road traffic emerging risk classification performance and alerts drivers more accurately and quickly to enable safe driving.
The low-carbon freight transportation system was introduced due to increase traffic congestion cost and carbon-dioxide for global climate change according to expanding city logistics demands. It is necessary to create 3D-based road network map for representing realistic road geometry with consideration of fuel consumption and carbon emissions. This study propose that 3D road network model expressed to realistic topography and road structure within trunk road for intercity freight through overlaying 2D-based transport-related thematic map and 1m-resolution DEM. The 3D-based road network map for the experimental road sections(Pyeongtaek harbor-Uiwang IC) was verified by GPS/INS survey and fuel consumption simulation. The results corresponded to effectively reflect realistic road geometry (RMSE=0.87m) except some complex structure such as overpass, and also actual fuel consumption. We expect that Green-based freight route planning and navigation system reflected on 3D geometry of complex road structure will be developed for effectively resolving energy and environmental problems.
This paper presents a new modeling technique to reconstruct road environments. The reconstruction algorithm for road environments consists of three parts - reconstructing 3D models of architectures in road environments, editing and creating road models, and modeling auxiliary objects. Different modeling technique is applied to each of these three parts according to properties objects to be modeled contain. In this reconstruction system, modified Photogrammetric Modeling techique is used, of which the user interface is more convenient, and in which constraints of road environments are considered. These improvements make this road environment reconstruction system much simpler and easier to use compared with Photogrammetric Modeling technique[1, 2].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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