This study developed plural gravity models and their application method in order to increase the accuracy of trip distribution estimation. The developed method initially involves utilizing the coefficient of determination ($R^2$) to set the target level. Afterwards, the gravity model is created, and if the gravity model's coefficient of determination is satisfactory in regards to the target level, the model creation is complete and future trip distribution estimation is calculated. If the coefficient of determination is not on par with the target level, the zone pair with the largest standardized residual is removed from the model until the target level is obtained. In respect to the model, the removed zone pairs are divided into positive(+) and negative(-) sides. In each of these sides, gravity models are made until the target level is reached. If there are no more zone pairs to remove, the model making process concludes, and future trip distribution estimation is calculated. The newly developed plural gravity model and application method was adopted for 42 zone pairs as a case study. The existing method of utilizing only one gravity model exhibited a coefficient of determination value ($R^2$) of 51.3%, however, the newly developed method produced three gravity models, and exhibited a coefficient of determination value ($R^2$) of over 90%. Also, the accuracy of the future trip distribution estimation was found to be higher than the existing method.
Jo, Hyun-Ho;Ryu, Eun-Kyung;Nam, Jung-Hak;Sim, Dong-Gyu;Kim, Doo-Hyun;Song, Joon-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.5
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pp.742-755
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2012
In this paper, we propose a parallel deblocking algorithm to resolve workload imbalance when the deblocking filter of high efficiency video coding (HEVC) decoder is parallelized. In HEVC, the deblocking filter which is one of the in-loop filters conducts two-step filtering on vertical edges first and horizontal edges later. The deblocking filtering can be conducted with high-speed through data-level parallelism because there is no dependency between adjacent edges for deblocking filtering processes. However, workloads would be imbalanced among regions even though the same amount of data for each region is allocated, which causes performance loss of decoder parallelization. In this paper, we solve the problem for workload imbalance by predicting the complexity of deblocking filtering with coding unit (CU) depth information at a coding tree block (CTB) and by allocating the same amount of workload to each core. Experimental results show that the proposed method achieves average time saving (ATS) by 64.3%, compared to single core-based deblocking filtering and also achieves ATS by 6.7% on average and 13.5% on maximum, compared to the conventional uniform data-level parallelism.
Because of the slope failure, not only property damage but also human damage can occur, slope stability analysis should be conducted to predict and reinforce of the slope. This paper, defines the ground areas that can be characterized in terms of slope failure such as Rockmass jointset, Rockmass fault, Soil, Leakage water and Crush zone in sloped images. As a result, it was shown that the deep learning instance segmentation network can be used to recognize and automatically segment the precise shape of the ground region with different characteristics shown in the image. It showed the possibility of supporting the slope mapping work and automatically calculating the ground characteristics information of slopes necessary for decision making such as slope reinforcement.
In an urban area telecommunication using wireless system, the accurate prediction and analysis of wave propagation characteristics are very important to determine the service area optimized selection of base station, and eel design, etc. In the stage of these analyses, we have to present the propagation prediction mood which is varied with the type of antenna, directional angle, and configuration of the ground in our urban area in addition we need to perform an analysis of the conventional mode which is similar to ours and dig out the parameters to evaluate the wave environment before the cell design for the selected area. In this paper, we propose a wave propagation prediction model concerning the topography and obstacles in our urban area. We extract the parameters and apply them to the proposed wave environment for the simulation analyzing the propagation characteristics. Throughout these analyzing procedure, we extracted the essential parameters such as the position of the base station, the height of topography, and adequate type and height of the antenna with our preferable cuteness.
The data of city gas accidents has been collected and analysed for not only predictions of the fire and explosion accidents but also the criteria of societal risk. The accidents of the recent 11 years have been broken up into such 3 groups roughly as "release", "explosion", "fire" d 16 groups in detail. Owing to the Poisson probability distribution functions, 'careless work-explosion-pipeline' and 'joint loosening & erosion-release-pipeline' items respectively have turned out to record the lowest and most frequency among the recent 11-years accidents. And thus the proper counteractions must be carried out. In order to assess the societal risks tendency of the fatal gas accidents and set the more obvious safety policies up, the D. O. Hogon equation and the regression method has been used to range the acceptable range in the F-N curve of the cumulative casualties. The further works requires setting up successive database on the fire and explosion accidents systematically to obtain reliable analyses. Also the standard codification will be demanded.
Cloud removal is an essential image processing step for any task requiring time-series optical images, such as vegetation monitoring and change detection. This paper presents a two-stage cloud removal method that combines conditional generative adversarial networks (cGANs) with regression-based calibration to construct a cloud-free time-series optical image set. In the first stage, the cGANs generate initial prediction results using quantitative relationships between optical and synthetic aperture radar images. In the second stage, the relationships between the predicted results and the actual values in non-cloud areas are first quantified via random forest-based regression modeling and then used to calibrate the cGAN-based prediction results. The potential of the proposed method was evaluated from a cloud removal experiment using Sentinel-2 and COSMO-SkyMed images in the rice field cultivation area of Gimje. The cGAN model could effectively predict the reflectance values in the cloud-contaminated rice fields where severe changes in physical surface conditions happened. Moreover, the regression-based calibration in the second stage could improve the prediction accuracy, compared with a regression-based cloud removal method using a supplementary image that is temporally distant from the target image. These experimental results indicate that the proposed method can be effectively applied to restore cloud-contaminated areas when cloud-free optical images are unavailable for environmental monitoring.
Wear mechanisms may be briefly classified by mechanical, chemical and thermal wear. A plane strain finite element method is used with a new material stress and temperature fields to simulate orthogonal machining with continuous chip formation. Deformation of the workpiece material is healed as elastic-viscoplastic with isotropic strain hardening and the numerical solution accounts for coupling between plastic deformation and the temperature field, including treatment of temperature-dependent material properties. Effect of the uncertainty in the constitutive model on the distributions of strait stress and temperature around the shear zone are presented, and the model is validated by comparing average values of the predicted stress, strain, and temperature at the shear zone with experimental results.
터널화재의 위험요소에 대한 해석을 위해서는 실제 상황을 재현한 실대형 실험이 가장 유용하겠지만 현실적으로 시간적, 공간적, 경제적인 제약이 따르기 때문에 CFD Modeling 기술의 이용 및 검증이 필요하고, 실제 상황에 가까운 현상의 재현을 위해서는 시뮬레이션의 정확도에 대한 향상이 필수적이다. 또한, CFD Modeling을 터널화재에 적용할 때 시뮬레이션의 질에 영향을 미칠 수 있는 요소들에 대한 결정이 선행되어야 한다. 우선, 터널의 기하학적 구조와 경계조건의 확립이 필요한데 필요한 정보를 얻기 위해서 어느정도 길이의 터널이 적절한지에 대해 생각할 필요가 있으며, 단면변화에 대한 결정을 통해 모델링을 수행하여야 한다. 모델링 작업이 선행된 후에 화재의 위치, 성장률, 최대 크기, 환기시스템 사항 등의 고려가 필요한데 이러한 조건들은 CFD Modeling의 결과에 직접적인 영향을 주기 때문에 충분한 사전조사가 이루어져야 하고, 각 사항들의 변수를 고려하여 다양한 화재시나리오의 도출이 가능할 수 있다. 마지막으로, 화재에서 발생된 열중 약 30%가 복사에 의해 주위 벽으로 전달될 수 있고 열은 연기가 가득찬 영역내에서 재분배될 수 있는데, 열전달 및 연기의 유동 등에 관한 자료를 기초로 화재현상에 대한 분석이 가능하다. 이러한 과정들을 통해 실제 상황에 가까운 설계화재 시나리오를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 최장대터널인 죽령터널에 대해 합리적인 가정을 통한 설계화재 시나리오를 기초로 화재시뮬레이션은 FDS(Fire Dynamics Simulator) 프로그램을 사용하여 화재 및 연기의 이동 양상을 분석하고, 피난시뮬레이션은 SIMULEX 프로그램을 사용하여 피난시간을 예측 함으로써 터널화재의 CFD Modeling에 의한 피난안전성을 검토하고자 한다.
MPEG-4 부호화기는 16×16 픽셀로 이루어진 매크로 블록을 기본 단위로 하는 비디오 객체에 대해 움직임 추정과 움직임 보상을 수행한다. 이때 이전 블록과 현재 블록간의 차이를 8×8 블록으로 BCT하여 압축한다. DCT는 영상 신호의 에너지를 낮은 대역으로 집중시켜 낮은 에너지를 갖는 고주파 성분을 제거하여 정보를 압축하므로 복원된 영상은 블록의 경계선이 표시되는 블록킹 현상이 발생한다. 본 논문에서는 4×4 블록과 8×8 블록을 이용하여 DCT하는 가변 블록 변환 방식을 사용한다. 이는 작은 크기의 블록을 사용하므로 블록내 주파수의 분포를 비교적 좁은 영역으로 변환할 수 있어 블록킹 현상을 줄일 수 있다. 또한 INTRA 프레임의 DCT 과정에서 4개의 DCT 변환 블록중 하나를 이웃하는 블록의 DC 계수와 화소값들을 이용하여 그 값을 예측하여 DCT계수를 결정하고 INTER 프레임에서는 간략화된 정수 DCT의 사용과 작은 블록단위의 작업으로 인한 부호화의 부담을 줄인 다.
An algebraic algorithm for predicting the joint trace distribution on the cut-face of rock slope based on the orientations and the locations of joints investigated in the borehole has been developed. Joint trace prediction is manipulated by utilizing the three dimensional plane equations of both joint planes and projection face, and the extent of trace within the projection area is calculated by considering the persistence of each joint plane. Joint trace prediction method is efficiently applied for analyzing the stability and the adequacy of support design of Gimhae Naesam cut-slope, which is structurally unstable due to slumping. Structural characteristics of rock mass is investigated by performing DOM drilling and the potential rock mass sliding inside slope face is analyzed by examining the orientations of joint planes which can induce the slope failure. Also, the efficiency of anchor support design is evaluated by considering the joint trace distribution on the anchor installation area and its sliding potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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