KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.2D
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pp.167-174
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2012
Recently, the effort to reduce $CO_2$ emission concerning certified emission reductions (CERs) is progressing lively with the institute in the center through lifecycle. However, the technique for reduce $CO_2$ emission is the first stage yet and the technique is insufficient to calculate with accuracy it. Therefore, this study tries to develop the method to measure by actual time $CO_2$ emission of construction equipment using Zigbee sensor. To review the method that calculate $CO_2$ emission, have classified the impact factors that affect at $CO_2$ emission by IPCC guideline. It also has review the application of Zigbee sensor that use wireless data communication. The reviewed result get that the measuring objects are the $CO_2$ emssion, RPM and fuel consumption of equipment, there are needs to search the year of equipment, waiting time, kind of vehicle and fuel that affect to $CO_2$ emission.
In the era of big data, various data mining techniques have been proposed as major analysis methodologies. As complex and diverse data is mass-produced, data mining techniques have attracted attention as a method that forms the foundation of data science. In this paper, we focused on the decision tree, which is frequently used in practice and easy to understand as one of representative data mining methods. Specifically, we analyzed the effect of the splitting method of decision trees on the model performance. We compared the prediction power and structures of decision tree models with different split methods based on various simulated data. The results show that the linear combination split method can improve the prediction accuracy of decision trees in the case of data simulated from nonlinear models with complex structure.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.1
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pp.1-9
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2008
According to the ubiquitous trend, the needs for the context based application service have been increased. These services take on Location Based Service which is based on the current location of users. It is widely used that localization techniques use GPS or ground wave and more efficient and accurate methods have been studied. Recently, not only services which targeted outdoor but also services which targeted indoor, for example home services and facility guidance of the building come into the spotlight. In case of the outdoor positioning area, COTH (Commercial Off-The-Shelf) has been released and used but relatively it doesn't produce an outcome in the indoor positioning area. Therefore, this paper Proposes the indoor positioning technique using wireless LAN (Local Area Network) which is one of the widely used wireless communication technique. It analyzes the typical WLAN location positioning methodology has been studied and their advantage and disadvantage also suggests how to design and implement the specific WLAN positioning system. In addition, it suggests new methods that progress the accuracy of the existing systems and improve the efficient computation.
In this article, the effects of stress on central nerve system and heart function and the concept of heart rate variability were reviewed. HRV(Heart Rate Variability), the periodical change of the heart rate, is indicated larger in the healthier because they respond flexibly to various sorts of facts influencing on HR. HRV analysis is largely composed of the time domain analysis and the frequency analysis. In the former the flexibility of heart function is analysed, while in the latter autonomic nerve function is examined, which is the degree of sympathetic and parasympathetic nerve activity and the state of balance. Furthermore, existence or nonexistence of disease and/or level of stress can be estimated by measuring the variability and normality of heart rate, and balance of autonomic nerve system, and through HRV biofeedback the symptoms of anxiety disorder or asthma can be reduced.
Recently. component-based software development is getting accepted in industry as a new effective software development paradigm, Since an introduction of component-based software engineering(CBSE) at later 90's, the CBSD research has focused largely on component modeling, methodology, architecture and platform, However. as the number of components available on the market increases, it becomes more important to make metrics to measure the various characteristics of components. In this paper. we propose metrics for measuring the complexity, customizability, and resuability of software components, Complexity of metrics can be used to evaluate the complexity of components Customizability is used to measure how efficiently and widely the components can be customized for specific requirements organization, Resuability can be used to measure the degree of features that is reused in building applications.
Intrinsic binding kinetics of of 125I-bovine serum albumin (125I-BSA) and immobilized monoclonal anti-BSA (MAb 9.1) were studied. Small non-porous polystyrene beads (0.5${\mu}$m diameter) were used as a solid support to minimize the mass transfer interference on rate measurements. We demonstrated both theoretically and experimentally that the binding reaction is kinetically controlled. Rate measurements show that the association reaction is of second order and the dissociation reaction is of first order. Between 4 and $37^{\circ}C$ the measured equilibrium constant agrees well with the equilibrium constant calculated from the rate measurements. The temperature effects on association are much greater than on dissociation; the activation energy for association is about 9Kca1/mole, as compared to 2Kca1/mole for dissociation. The use of small non-porous beads as a solid support in binding studies essentially avoids mass transfer limitations; such a system makes it possible to determine the intrinsic binding characteristics of any immobilized antibody on a solid surface.
Conventionally, greenhouse gas (GHG) emissions in the transport sector have been estimated using the fuel consumption (i.e. Tier 1 method). However, the GHG emissions on road networks may not be practically estimated using the Tier 1 method because it is not practical to monitor fuel consumption on a road segment. Further, air pollutant emissions on a road may not be estimated efficiently by the Tier 1 method either due to the diverse characteristics of vehicles, such as travel speed, vehicle type, model year, fuel type, etc. Given these conditions, the goal of this study is to propose a Tier 3 level methodology to calculate $CO_2$ and $NO_X$ emissions on inter-regional roads using the information from ITS infrastructure. The methodology may avoid the under-estimation issue caused by the concavity of emission factor curves because the ITS speed or volume information is aggregated by a short time interval. The proposed methodology was applied to 4 road segments as a case study. The results show that the management of heavy vehicles' speed is important to control the $CO_2$ and $NO_X$ emissions on road networks.
As the Internet becomes more popular, many people use it to communicate. With the increasing number of personal homepages, blogs, and social network services, people often expose their personal information online. Although the necessity of those services cannot be denied, we should be concerned about the negative aspects such as personal information leakage. Because it is impossible to review all of the past records posted by all of the people, an automatic personal information detection method is strongly required. This study proposes a method to detect or classify online documents that contain personal information by analyzing features that are common to personal information related documents and learning that information based on the Na$\ddot{i}$ve Bayes algorithm. To select the document classification algorithm, the Na$\ddot{i}$ve Bayes classification algorithm was compared with the Vector Space classification algorithm. The result showed that Na$\ddot{i}$ve Bayes reveals more excellent precision, recall, F-measure, and accuracy than Vector Space does. However, the measurement level of the Na$\ddot{i}$ve Bayes classification algorithm is still insufficient to apply to the real world. Lewis, a learning algorithm researcher, states that it is important to improve the quality of category features while applying learning algorithms to some specific domain. He proposes a way to incrementally add features that are dependent on related documents and in a step-wise manner. In another experiment, the algorithm learns the additional dependent features thereby reducing the noise of the features. As a result, the latter experiment shows better performance in terms of measurement than the former experiment does.
Ecosystem service accounting must measure ecosystem supply functions, demand, and the actual service flows that occur between them. In order to measure flows, supply and demand relationships must be defined, and a methodology that can objectify complex connections is needed. Although various studies on ecosystem services have been conducted in Korea, but researches on accounting for ecosystem services are not enough. The purpose of this study is to evaluate flood control ecosystem services by applying the EU methodology studied in the Experimental Ecosystem Account (EEA) of System of Environmental Economy Account (SEEA) and explore ways to introduce ecosystem account. To conduct the study, the ecosystem's runoff retention potential, social and economic demand for flood control, and actual service benefit flows formed from the relationships between them were modeled and quantified on a spatial basis. As a result of calculating the actual flow of flood control ecosystem services, the total domestic service amount was calculated to be 165,595 (ha), and it was confirmed that much of it was concentrated in agricultural land. In order to account for domestic flood control services in the future, key spatial data such as land cover maps must be continuously established and managed, and researches on input data and methodologies applicable to various spatial scopes such as national, regional, and unit watersheds are expected to be necessary.
Seo, Young-Min;Kim, Sung-Bum;Jang, Kwang-Jin;Jee, Hong-Kee;Lee, Soon-Tak
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1900-1904
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2007
지금까지 수공구조물의 설계와 기존 시설의 안전도를 평가시 수문, 수리 및 경제학적 함수들에서 발생하는 불확실성을 설명하기 위하여 안전율 또는 여유고를 증가시키거나 이들 정보의 양과 질을 증가시켜 데이터베이스를 확장하고 측정오차를 최소화시키며, 전통적인 통계해석을 적용하였다. 공공의 안전을 확보하기 위하여 설계과정에 안전율 또는 여유고가 도입되었으나 이것은 단순히 보다 높은 재현기간의 적용을 의미하며, 수문현상이 가지는 추계학적 특성보다 확정론적인 근거로부터 안전설계 개념이 개발되었다. 수자원 계획시 고려되는 부하와 저항은 확정론적인 고정치가 아니라 시간에 따라 변하고 동적이며, 무작위적이므로 확률 변수로서 고려되어야 한다. 이에 따라 최근 수자원 계획과정에서 불확실성 해석에 의한 위험도 분석 개념이 도입되고 있으며, 특히 이상기후 및 집중호우의 빈발, 급격한 도시화로 인한 유출양상의 변화 등으로 급증하고 있는 훙수피해를 감안할 때 설계빈도의 상향조정과 같은 확정론적인 방법보다는 매개변수 또는 함수의 불확실성을 고려한 위험도 해석의 필요성이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수자원 계획시 입력자료 및 매개변수의 불확실성과 불확실성의 분리를 고려한 홍수량의 산정 및 각 매개변수의 영향을 평가하여 홍수위험도 해석에 있어서 모델 매개변수의 영향 규명과 처리방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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