PURPOSES : This study aims at proposing the methodology for benefit evaluations in pavement maintenance methods and timings using KoPMS(Korean Pavement Management System) software which was developed for efficient pavement management. METHODS : This study classified pavement sections into 4 clusters considering AADT(Annual Average Daily Traffic) and ESAL(Equivalent Single-Axle Load) using cluster analysis and used the deterioration models in each cluster. Increased user costs due to pavement deterioration as time goes by and agent costs for maintenance were estimated. Based on deterioration model and KoPMS software, Methodology for benefit evaluation was proposed in pavement maintenance methods and with/without implementation using real pavement section data. RESULTS : This study verified that considering agent costs only would be constrained to decide pavement maintenance methods and timings, and ascertained that decision making with agent and user costs would be effective. In addition, this study revealed that pavement maintenance methods and timings can be affected by AADT and ESAL and frequent pavement maintenances can be more efficient for benefits in pavement sections with more AADT and ESAL. Also this study found that user costs would be more affected to decision making than agent costs. Moreover, Delay of conducting pavement maintenance caused increased vehicle operating costs and environmental costs because of poor conditions of pavements. CONCLUSIONS : This study proposed LCCA and benefit estimation methodology of pavement with considering agent and user costs. The results of this study can be used for baseline data of efficient pavement asset management.
철도건널목사고는 일반 도로사고보다는 상대적으로 사고의 발생도는 적으나, 사고의 심각도면에서는 대형사고로 연결될 수 있다는 점에서 철도건널목에서의 안전성 확보는 결코 소홀히 다루어질 수 없다. 본 연구에서는 건널목 사고모델을 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 요인들은 분석하고 이를 정량화하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 건널목사고 분석에 있어서 사고데이터 특성을 고려하여 비선형 회귀분석 중 적정 모델식을 적용하였다. 철도건널목 관련 변수들을 이용하여 분석한 결과, 분산값이 0에 가까운 값을 나타내어 포아송 회귀분석이 적합한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 주 모델과 후보모델 통해 건널목 사고에 영향을 미치는 7개의 주요설명변수들을 규명했는데 그 변수들은 차량 교통량과 철도교통량, 상업지역, 제어거리, 경보시간차, 건널목유형, 과속방지턱으로 분석되었다.
The purpose of this study is to summarize PWIM (Picture Words Inductive Model) which is one of learner-centered vocabulary teaching-learning models, and suggest ways to implement them in Korean language education. The pictures that are used in the Korean language education field help visualize the specific shape, color, and texture of the vocabulary that is the learning target; thus, helping beginner learners to recognize the meaning of the sound. Visual material stimulates the intrinsic schema of the learner and not only becomes a 'bridge' connecting the mother tongue and the Korean language, but also reduces difficulty in learning a foreign language because of the ambiguity between meaning and sound in Korean and all languages. PWIM shows commonality with existing learning methods in that it uses visual materials. However, in the past, the teacher-centered learning method has only imitated the teacher because the teacher showed a piece-wise, out-of-life photograph and taught the word. PWIM is a learner-centered learning method that stimulates learners to find vocabulary on their own by presenting visual information reflecting the context. In this paper, PWIM is more suitable for beginner learners who are learning specific concrete vocabulary such as personal identity (mainly objects), residence and environment, daily life, shopping, health, climate, and traffic. The purpose of this study was to develop a method of using PWIM suitable for Korean language learners and teaching procedures. The researchers rearranged the previous research into three steps: brainstorming and word organization, generalization of semantic and morphological rules of extracted words, and application of words. In the case of PWIM, you can go through all three steps at once. Otherwise, it is possible to divide the three steps of PWIM and teach at different times. It is expected that teachers and learners using the PWIM teaching-learning method, which uses realistic visual materials, will enable making an effective class together.
일반적으로 열차경합은 사고나 인프라고장(선로, 신호기, 선로전환기 등) 등의 외란 발생으로 인하여 본래의 스케줄에 따라 열차운영을 할 수 없는 상황으로 정의 되어진다. 열차경합관리의 주요 목적은 열차 운영 중에 발생하는 열차경합을 사전에 검지하고 해소하는 것이다. 경합의 검지 방법은 선후행 열차간 운행시격과 최소 열차운행시격, 허용가능 지연시간초과, 선로 폐쇄상태의 시스템 자동검지 등 다양하며 해소 방안 역시 속도조절, 대기시간변경, 교행/대피 순서변경, 플랫폼 사용 변경 등 여러 가지가 복합적으로 적용된다. 현재 대부분의 열차운행제어체계는 중앙집중방식이며 소규모 역에서의 경합관리역시 원격으로 중앙에서 하고 있으나 CTC 차원에서 모든 역 상황을 최적으로 통제하는 것은 무리가 있다. 또한, 입환과 같은 구체적인 작업들은 CTC차원에서 파악조차 힘들기 때문에 로컬에서 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 경합관리를 계층적으로 라인경합관리, 역경합관리 2가지로 구분하고 경합검지 및 해소에서 각각의 역할분담 및 협조체계를 설계하였다. 또한, 각각의 경합관리에서는 수리모형에 기반한 최적화모델을 적용하여 현실적이고 합리적인 경합관리모델 구현방법을 제시한다.
Purpose: To explore the effects of action observation combined with modified constraint-induced movement therapy on upper-extremity function and the activities of daily living in subacute stroke patients. Methods: Twenty-four subacute stroke patients were randomly assigned to the experimental group or the control group (n = 12 each). Both groups received therapy based on motor learning concepts, including repetitive and task-specific practice. The experimental group watched video clips for 10 minutes related to tasks performed during modified constraint-induced movement therapy while the control group watched videos unrelated to upper-extremity movement. These programs were performed for 40 minutes a day five times a week for four weeks. Their scores on the Fugl-Meyer assessment of upper extremities (FMA-UE), the action research arm test (ARAT), a motor activity log (amount of use [AOU] and quality of movement [QOM]), and the modified Barthel index (MBI) were recorded. Results: In both groups, all variables were significantly different between the pre-test and post-test periods (p < 0.05). The post-test variables were significantly different within each group (p < 0.05). In the experimental group, the changes between pre-test and post-test scores in the FMA-UE (14.39 ± 4.31 versus 6.31 ± 4.63), the ARAT (16.00 ± 4.73 versus 11.46 ± 3.73), MAL-AOU (1.57 ± 0.15 versus 1.18 ± 0.28), and MBI (27.54 ± 4.65 versus 18.08 ± 8.52) were significantly higher than those of the control group (p < 0.05). Conclusion: These findings suggest that action observation combined with modified constraint-induced movement therapy may be a beneficial rehabilitation option to improve upper-extremity function in subacute stroke patients with moderate impairment.
COVID-19로 인해 사람들은 외출과 모임 자제로 온라인 쇼핑, 온라인 여행, 화상회의 등 새로운 라이프 스타일을 구축하고 있다. 이러한 급격한 사회의 변화는 새로운 문제들을 야기시킴과 동시에 기존의 문제들을 심화시키고 있다. 특히 온라인 소비가 크게 증가함에 따라 생활물류산업에서는 교통체증, 대기오염, 배송기사의 과중한 업무 등이 심화되고 있으며 대면배송이 새로운 문제점으로 나타나고 있다. 4차 산업혁명의 등장으로 드론에 인공지능, 자율주행 등을 활용한 무인 배달이 기존 생활물류산업의 대체산업으로 떠오르고 있으나 드론의 비행에 따른 물류시설의 공간과 추가적인 물류부지 확보가 해결되어야 하는 새로운 문제점으로 나타난다. 따라서, 기존의 문제들과 새롭게 생겨난 문제들을 해소할 수 있는 드론을 위한 물류시설의 공간으로 기존 운수 사업인 지하철을 활용하여 물류 이동과 보관, 배송 등과 같은 부가적인 서비스를 연계하고자 한다.
Liu, Qi;Peng, Kang;Zeng, Jie;Marzouki, Riadh;Majdi, Ali;Jan, Amin;Salameh, Anas A.;Assilzadeh, Hamid
Advances in nano research
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제12권6호
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pp.549-566
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2022
Mining of ore minerals (sfalerite, cinnabar, and chalcopyrite) from the old mine has led in significant environmental effects as contamination of soils and plants and acidification of water. Also, nanoparticles (NP) have obtained global importance because of their widespread usage in daily life, unique properties, and rapid development in the field of nanotechnology. Regarding their usage in various fields, it is suggested that soil is the final environmental sink for NPs. Nanoparticles with excessive reactivity and deliverability may be carried out as amendments to enhance soil quality, mitigate soil contaminations, make certain secure land-software of the traditional change substances and enhance soil erosion control. Meanwhile, there's no record on the usage of Nano superior substances for mine soil reclamation. In this study, five soil specimens have been tested at 4 sites inside the region of mine (<100 m) to study zeolites, and iron sulfide nanoparticles. Also, through using Artificial Neural Network (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM), this study has tried to appropriately estimate the mechanical properties of soil under the effect of these Nano particles. Considering the RMSE and R2 values, Zeolite Nano materials could enhance the mine soil fine through increasing the clay-silt fractions, increasing the water holding capacity, removing toxins and improving nutrient levels. Also, adding iron sulfide minerals to the soils would possibly exacerbate the soil acidity problems at a mining site.
Lama AlNabulsi;Sireen AlGhamdi;Ghala AlMuhawis;Ghada AlSaif;Fouz AlKhaldi;Maryam AlDossary;Hussian AlAttas;Abdullah AlMuhaideb
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.95-102
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2023
The emergence of Internet of Things (IoT) into our daily lives has grown rapidly. It's been integrated to our homes, cars, and cities, increasing the intelligence of devices involved in communications. Enormous amount of data is exchanged over smart devices through the internet, which raises security concerns in regards of privacy evasion. This paper is focused on the forensics and intrusion detection on one of the most common protocols in IoT environments, especially smart home environments, which is the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol. The paper covers general IoT infrastructure, MQTT protocol and attacks conducted on it, and multiple network forensics frameworks in smart homes. Furthermore, a machine learning model is developed and tested to detect several types of attacks in an IoT network. A forensics tool (MQTTracker) is proposed to contribute to the investigation of MQTT protocol in order to provide a safer technological future in the warmth of people's homes. The MQTT-IOT-IDS2020 dataset is used to train the machine learning model. In addition, different attack detection algorithms are compared to ensure the suitable algorithm is chosen to perform accurate classification of attacks within MQTT traffic.
서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
소음에 대한 인간의 심리적 인지는 소음의 여러 가지 물리적 요인에 의하여 영향을 받는다. 그러나 현재의 환경소음 평가는 A 가중치 등가 소음 수준을 기준으로 평가되고 있으며 인간의 다양한 감성적 요인을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 환경소음 평가를 위하여 환경소음원 43개에 대하여 주관평가와 통계적 분석방법을 사용하여 인간의 감성에 영향을 주는 음질인자 (Sound quality factor)를 분석하였다. 분석방법은 먼저 다양한 환경소음원에 대한 음질물리량 (Sound quality metrics)을 분석하여 음원을 분류하였으며 분류된 음원의 주된 음질 물리량을 고찰하였다. 그리고 쌍대비교법 (Paired comparisons method)과 어의분별척도법 (Semantic differential method)을 사용하여 주관 평가를 실시하고 음질의 요인을 분석하였으며 물리량과의 관계를 규명하였다. 마지막으로 요인에 대한 물리량의 기여도를 분석함으로써 환경소음의 감성적 인지에 대한 기초 물리량을 설정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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