KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.1D
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pp.1-9
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2009
Bus information system(BIS), as a part of the intelligent transportation system(ITS), is one of the most advanced public transportation systems which provide the real-time bus traffic information for the users waiting the buses at the bus stop. However, correct bus information data, such as the present bus location, the user waiting time, the bus arrival time, etc. are not provided for the bus users because the proper bus arrival time predictive models are not used yet in most of the cities operating the bus information system, including the metropolitan City of Ulsan. Thus, the purpose in this study is to investigate real-time bus traffic characteristic data for identifying the bus operation characteristics on the arterial under the study in the metropolitan City of Ulsan, analyze real-time bus traffic characteristic data on the ID locations of the arterial under the study, construct the optimal unit segment models for the unit segments which are the bus stop, node and travel section using the exponential smoothing, weighted smoothing and Kalman Filter methods, respectively, and finally suggest the optimal integrated model for predicting the real-time bus arrival time at the bus stop of the arterial under the study.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3D
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pp.407-415
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2008
This study presents the methodology to link with aerial photos for advancing the accuracy of topographic survey data that is used to calculate water volume in urban stream. First, GIS spatial interpolation technique as Inverse Distance Weight (IDW) and Kriging was applied to construct the terrain morphology to the sand-bar and grass area using cross-sectional survey data, and also validation point data was used to estimate the accuracy of created topographic data. As the result of comparison, IDW ($d^{-2}_{ij}$, 2nd square number) in Sand-bar area and Kriging Spherical model in grass area showed more efficient results in the construction of topographic data of river boundary. But the differences among interpolation methods are very slight. Image classification method, Minimum Distance Method (MDM) was applied to extract sand-bar and grass area that are located to river boundary efficiently and the elevation value of extracted layers was allocated to the water level point value. Water volume with topographic data from aerial photos shows the advanced accuracy of 13% (in sand-bar) and 12% (in grass) compared to the water volume of original terrain data. Therefore, terrain analysis method in river linking with aerial photos is efficient to the monitoring about sand-bar and grass area that are located in the downstream of Dam in flooding season, and also it can be applied to calculate water volume efficiently.
Initially entering into the job market during hard times with unfavorable market institutions has a persistent, negative effect on young workers' subsequent employment. This paper analyzes hysteresis in youth unemployment by using a composite fixed-effect panel data model. Data sets for the age-cohort unemployment rate and for labor market institutions are constructed from OECD statistics from 21 advanced economies, including Korea, from 1985 to 2017, and are then readjusted to match with the peculiarities of the Korean market. In Korea, with a less-aggressive stance on active labor market policy spending, a male worker who experiences a one percentage point higher youth unemployment rate when he was 20- to 29-years-old has a 0.146 percentage point higher unemployment rate at the ages of 30-to 34-years-old and a 0.035 percentage point higher unemployment rate at the age of 35- to 39-years-old. These figures are larger than those in most countries that have more aggressive spending schemes. These findings point out that hysteresis in the Korean labor market can be mitigated by expanding active labor market policy spending more aggressively and more effectively.
This paper investigates the effects on Korean exports of demand in developed economies, and how these effects have changed since the global financial crisis. As a measure of import demand, we use import intensity-adjusted demand to take into account heterogenous import intensities across components of aggregate demand. Our estimation of a dynamic panel regression model reveals that Korea's exports to the G7 countries were elastic with respect to the import demand of these countries until the global financial crisis, but have shifted to become inelastic since. Furthermore, we separately estimate the effects of the different components of the G7 countries' aggregate demand (private consumption, public consumption, investment and exports). The results show that the decrease in private consumption in the G7 countries during the crisis had a significant impact in causing the decline in Korea's exports to them, but that the increase in their public consumption since the crisis has had a significant effect on driving increased Korean exports to them. The effects of the G7 countries' exports on Korea's exports to them remain positive and significant during both the pre- and post-crisis periods. The effects of the G7 countries' investments on Korea's exports are also positive and significant, but the positive effect has weakened since the crisis. Our findings suggest that the overall effect of changes in the G7 countries' import demand on Korea's exports to them has weakened compared to the pre-crisis period.
Users who want to experience the metaverse for tourism are exposed to strategic planning in space for the purpose of cultural content. In addition, users learn integrated cultural content in the process of proceeding according to the virtual environment. and Along with the meaning of time and space, users will experience space-telling. It is important to induce interest from the beginning of the experience to continue the experience. However, obstacles arise in this process. This is because developers should promote connections with new information to users who do not have sufficient prior knowledge and only have keywords of interest. Therefore, efficient design methods to enhance interest should be studied in advance. But so far, there has been no research on how to systematically design prior organizers to induce interest in virtual space. This study is an interest-inducing design method that occurs in the process of developing the meaning of virtual space and storytelling of cultural content, and can be seen as a basic study using conceptual guidance-based prior organizer education and learning techniques. First, virtual space elements and human behavior theories were considered. Subsequently, five representative examples of previous organizers currently used were explored, and redesigned and proposed based on a conceptual map for information access and delivery purposes. Through this research process, it was possible to confirm that spatial attributes and cognitive interest elements were effectively transmitted to meaningful learning leading to storytelling learning and elements of service design design method through conceptual guidance.
The aim of this study was to enhance the flow rate and noise performance of a centrifugal pump in dishwashers by designing an optimized impeller shape through numerical and experimental investigations. To evaluate the performance of the target centrifugal pump, experiment was conducted using a pump performance tester and noise experiment was carried out in a semi-anechoic chamber with microphones and a reflecting wall behind the dishwasher. Through the use of advanced computational fluid dynamics techniques, numerical simulations were performed to analyze the flow and aeroacoustics performance of our target centrifugal pump impeller. To achieve this, numerical simulations were carried out using the Reynolds-Average Navier-Stokes equations and Ffowcs-Willliams and Hawkings equations as governing equations. In order to ensure the validity of numerical methods, a thorough comparison of numerical results with experimental results. After having confirmed the reliability of the current numerical method of this study, the optimization of the target centrifugal pump impeller was conducted. An improvement in flow rate was confirmed numerically, and a manufactured proto-type of the optimized model was used for experimental investigation. Furthermore, it was observed that by applying the fan law, we could effectively reduce noise levels without reducing the flow rate.
The ICAO (International civil aviation organization)recommended the implementation of the GANP (global air navigation plan) for strategic decision-making and air traffic management evaluation. In this study, we proposed a new method for finding the route distance from KPI (key performance indicator) 05 actual route extension presented for air traffic management evaluation. For this purpose, we collected trajectory data for one month and calculated the en-route distances using the methods presented in ICAO and the methods presented by this author. In the ICAO method, the intersection point must be estimated through the equation of a circle for radius 40 NM and the equation of a straight line for an inner and outer point close to a circle in the track data, and four flight distances are calculated to calculate the en-route distance. In the method presented in this study, two flight distances are calculated without estimating the intersection point to calculate the en-route distance. To determine the error between the two methods, we used the performance evaluation index RMSE (root mean square error) and the determination factor R2 of the regression model.
To improve the financial stability of the National Pension, an appropriate target rate of return should be established based on pension liabilities, and asset allocation policies should be formulated accordingly. The purpose of this study is to calculate the target rate of return considering the contributions of subscribers and the pension benefits, and based on this, derive an asset allocation. To do this, we utilized the internal rate of return methodology to calculate the target rate of return for each cohort. And then, we employed a Monte Carlo simulation-based re-sampling mean-variance model to derive asset allocation for each cohort that satisfy the target rate of return while minimizing risks. Our result shows that the target rate of return for each cohort ranged from 6.4% to 6.85%, and it decreased as the generations advanced due to a decrease in the income replacement rate of the National Pension. Consequently, the allocation of risky assets, such as stocks, was relatively reduced in the portfolios of future generations. This study holds significance in that it departs from the macroeconomic-based asset allocation methodology and proposes investments from an asset-liability management perspective, which considers the characteristics of subscribers' liabilities.
As competition in the airline industry intensifies, effective airline service quality evaluation has become one of the main challenges. In particular, as big data analytics has been touted as a new research paradigm, new research on service quality measurement using online review analysis has been attempted. However, these studies do not use review titles for analysis, relyon supervised learning that requires a lot of human intervention in learning, and do not consider airline characteristics in classifying service quality dimensions.To overcome the limitations of existing studies, this study attempts to measure airlines service quality and to classify it into the AIRQUAL service quality dimension using online review text as well as title based on self-trainingand sentiment analysis. The results show the way of effective extracting service quality dimensions of AIRQUAL from online reviews, and find that each service quality dimension have a significant effect on service satisfaction. Furthermore, the effect of review title on service satisfaction is also found to be significant. This study sheds new light on service quality measurement in airline industry by using an advanced analytical approach to analyze effects of service quality on customer satisfaction. This study also helps managers who want to improve customer satisfaction by providing high quality service in airline industry.
The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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