The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.100-109
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2021
Flooding usually brings in disruptions and aggravated congestions to the roadway network. Hence, right information should be provided to road users to avoid the flood-impacted areas and for city officials to recover the network. However, the information about individual link congestion may not be conveyed to roadway users and city officials because too many links are congested at the same time. Therefore, more significant information may be desired, especially in a disastrous situation. This information may include 1) which places to avoid during flooding 2) which places are feasible to drive avoiding flooding. Hence, this paper aims to develop a framework to identify the flood-impacted areas in a roadway network and their criticality. Various impacted clusters and their spatiotemporal properties were identified with field data. From this data, roadway users can reroute their trips, and city officials can take the right actions to recover the affected areas. The information resulting from the developed framework would be significant enough for roadway users and city officials to cope with flooding.
Kim, Yumin;Kang, Hyobin;Han, Suhyun;Jeong, Hieyong
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.25-34
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2022
With the development of online services, the ripple effect of negative comments is increasing, and the damage of cyber violence is rising. Various methods such as filtering based on forbidden words and reporting systems prevent this, but it is challenging to eradicate negative comments. Therefore, this study aimed to increase the accuracy of the classification of negative comments using deep learning and blur the parts corresponding to profanity. Two different conditional training helped decide the number of deep learning layers and filters. The accuracy of 88% confirmed with 90% of the dataset for training and 10% for tests. In addition, Grad-CAM enabled us to find and blur the location of swear words in negative comments. Although the accuracy of classifying comments based on simple forbidden words was 56%, it was found that blurring negative comments through the deep learning model was more effective.
Self-driving vehicles are increasing as new alternatives to solving problems such as human safety, environment and aging. And such technology development has a great ripple effect on other industries. However, various problems are occurring. The number of casualties caused by self-driving is increasing. Although the collision of fixed obstacles is somewhat decreasing, on the contrary, the technology by active obstacles is still insignificant. Therefore, in this study, in order to solve the core problem of self-driving vehicles, we propose a method of extracting active obstacles on the road. First, a center scene is extracted from a continuous image. In addition, it was proposed to extract activity obstacles using activity size and activity repeatability information from objects included in the center scene. The center scene is calculated using region segmentation and merging. Based on these results, the size of the frequency for each pixel in the region was calculated and the size of the activity of the obstacle was calculated using information that frequently appears in activity. Compared to the results extracted directly by humans, the extraction accuracy was somewhat lower, but satisfactory results were obtained. Therefore, it is believed that the proposed method will contribute to solving the problems of self-driving and reducing human accidents.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.4
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pp.459-468
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2023
Power plant is a kind of basic industrial facility and might cause fatal industrial and human damage. In this study, the characteristics and effect of blast-induced vibration for tunnelling which underpass ○○ power plant in operation were evaluated. Previous blasting cases adjacent to industrial facilities were intensively reviewed, then allowable vibration criteria were suggested. 3 dimensional dynamic numerical analysis based on finite element method was performed to investigate particle velocity and resonance was examined by calculating the predominant frequencies. As a result, particle velocity at pump foundation which is nearest to the source was approached to the allowable criteria, therefore, the modified blasting pattern was newly suggested and confirmed the attenuation effect based on the test blasting. Consequently, appropriated decision-support procedure was established in case of adjacent blasting to industrial facilities.
In this study, the causes of the boom in the container shipping industry pointed out by the media were analyzed. As a result of the analysis, it was found that on the supply side, shipping companies mooring ships in response to IMO environmental regulations caused a rise in freight rates due to 'ships that could not be operated' even if demand increased. In terms of demand, it was determined that the claim that social distancing promoted purchases and increased demand was somewhat unfounded. The reason is that the relationship between social distancing and rising fares is weak.
Choi, Kwan;Han, Sang Yeol;Woo, Tae Myung;Sung, Kyu Chul
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.81
no.3
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pp.255-262
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1992
Urguay Round(UR) has lots of implication in the forest product market as well as the other sectors of the economy. Chestnut, one of the major forest product in Korea, would be affected by free trade resulting from the agreement on UR. To establish effective policy measures dealing with negative effects of free trade, if any, the effect of UR on producers should be figured out. In this contest, the purposes of this study are (1) estimating the demand, supply and its price functions of this market and (2) forecasting the effect of UR on growers. Using econometric method, demand, supply and price function of this market are estimated. The total amount of yearly money loss of growers due to free trade from 1992 to 2001 are estimated for four different scenarios. In each scenario, it is assumed that the tariffication reduction is 30%, 40%, 50% and 90%. Yearly money loss of chestnut growers at the year 2001 are forecasted such as 14 billion won, 18 billion won, 24 billion won and 25 billion won for the rate of tariffication reduction of 30%, 40%, 50%, and 90%, respectively.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6D
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pp.871-879
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2008
Recently, as there are a rise in the standard of living and higher concerns of an electromagnetic wave and environment, undergrounding the aerial cables which are supported by large pylons and generally considered as the least attractive feature of an urban area is on an increasing trend to improve aesthetic benefits and electric reliability. This study applied Contingent Valuation Method (CVM) which is expected to become an effective tool to measure indirect benefit to estimate the substantial benefits of undergrounding overhead power line projects in an urban area. The tunneling construction project of the 345kV Shinsungnam electric power cable in Seongnam city was selected and a hypothetical scenario was given to respondents to determine their levels of Willingness to Pay (WTP) for undergrounding overhead power lines. The result from the estimation of the WTP of undergrounding overhead power lines in Seongnam city was calculated as approximately 17.1 billion won. Placing existing overhead lines underground is difficult to justify economically. Most undergrounding costs appear to be justified by aesthetic and public policy considerations. Therefore, considering the result of this study, undergrounding overhead power lines is of great benefit to public.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.599-608
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2017
This paper proposed a methodology to analyze the economic and quantitative effects of lifting the import ban on Japanese pears by applying a price gap approach in the absence of any preference for either type of pear. Assuming that Korea will allow Japanese pear imports in 2018, the simulation results show that an annual average of 50,000 tons will flow into the domestic market from Japan. These imports will cause a decrease in the price and production of domestic pears, which would have a direct effect on the domestic pear industry, leading to an annual average reduction of 93 billion won. The cultivation area and production quantity are projected to be decreased by 0.7% and 1.4%, respectively, compared to the baseline. Also, the annual average reduction in the overall agriculture sector is predicted to be about 209 billion won, which is a 0.4% reduction compared to the baseline. This research is expected to improve the methodologies available for proactive analysis, with the existing analysis focused on customs tariffs when Korea considers joining mega-FTAs.
Information systems are today becoming larger and mostly broadband-networked. This exposes them at a higher risk of intrusions and hacking than ever before. Of the technologies developed to meet information system security needs, risk analysis is currently one of the most actively researched areas. Meanwhile, due to the extreme diversity of assets and complexity of network structure, there is a limit to the level of accuracy which can be achieved by an analysis tool in the assessment of risk run by an information system. Also, the results of a risk assessment are most oftennot up-to-date due to the changing nature of security threats. By the time an evaluation and associated set of solutions are ready, the nature and level of vulnerabilities and threats have evolved and increased, making them obsolete. Accordingly, what is needed is a risk analysis tool capable of assessing threats and propagation of damage, at the same time as security solutions are being identified. To do that, the information system must be simplified, and intrusion data must be diagrammed using a modeling technique this paper, we propose a modeling technique information systems to enable security risk analysis, using SPICE and Petri-net, and conduct simulations of risk analysis on a number of case studies.
The bankruptcy in Korea affects to all stakeholder of firms. Companies listed in KOSDAQ have high technology but the possibilities for success of business are low. The purpose of this study is to develop and to applicate falling prediction model of KOSDAQ firms using logistic regression analysis. The results of this study are as follows. First, the accuracy of classification of the models by years was between 76.5% and 77.5%, and that of the mean model was between 70.6% and 83.4%. Among the models, the mean model of -three years, -two years, and -one year was highest in the accuracy of classification (83.4%). Second, when the mean model of -three year, -two years, and -one years, the highest model in accuracy of classification, was selected to be verified on validation samples, the accuracy of prediction increased from -three years to -one year (71.7% for -three years, 75.0% for -two years, 90.0% for -one year). In indicating the superiority of developed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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