통신과 방송이 융합되는 모바일 데이터 방송에서 방송 아이템 스케줄링을 위한 방법으로서, 주기적인 방법과 on-demand 방법을 혼합한 새로운 방법을 제안한다. 방송 아이템은 DMB 등의 하향 방송채널을 통하여 전달되고, 사용자들의 요구 메시지는 셀룰러 폰, 무선랜, 와이브로 등의 다양한 상향 통신채널을 통하여 서버에 전달되는 환경을 가정한다. 서버는 사용자들의 요구 통계를 바탕으로, 방송할 데이터 아이템들을 인기 아이템과 비인기 아이템의 집합으로 나눈다. 그리고 인기 아이템 주기적인 방법으로 전송되고, 비인기 아이템에는 on-demand 방법을 적용한 혼합 형태로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하여, 제안하는 스케줄링 방법이 기존의 방법들에 비하여 적은 응답대기시간과 높은 응답성공률을 나타냄을 확인하였다.
PURPOSES : The Toll Collection System (TCS) operated by the Korea Expressway Corporation provides accurate traffic counts between tollgates within the expressway network under the closed-type toll collection system. However, although origin-destination (OD) matrices for a travel demand model can be constructed using these traffic counts, these matrices cannot be directly applied because it is technically difficult to determine appropriate passenger car equivalent (PCE) values for the vehicle types used in TCS. Therefore, this study was initiated to systematically determine the appropriate PCE values of TCS vehicle types for the travel demand model. METHODS : To search for the appropriate PCE values of TCS vehicle types, a traffic demand model based on TCS-based OD matrices and the expressway network was developed. Using the traffic demand model and a genetic algorithm, the appropriate PCE values were optimized through an approach that minimizes errors between actual link counts and estimated link volumes. RESULTS : As a result of the optimization, the optimal PCE values of TCS vehicle types 1 and 5 were determined to be 1 and 3.7, respectively. Those of TCS vehicle types 2 through 4 are found in the manual for the preliminary feasibility study. CONCLUSIONS : Based on the given vehicle delay functions and network properties (i.e., speeds and capacities), the travel demand model with the optimized PCE values produced a MAPE value of 37.7%, RMSE value of 17124.14, and correlation coefficient of 0.9506. Conclusively, the optimized PCE values were revealed to produce estimates of expressway link volumes sufficiently close to actual link counts.
Sheng Cao;Yaling Zhang;Shengping Yan;Xiaoxuan Qi;Yuling Li
Journal of Information Processing Systems
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제19권2호
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pp.258-266
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2023
Aiming at the problems of poor customer satisfaction and poor accuracy of customer classification, this paper proposes a customer classification model based on speech recognition. First, this paper analyzes the temporal data characteristics of customer demand data, identifies the influencing factors of customer demand behavior, and determines the process of feature extraction of customer voice signals. Then, the emotional association rules of customer demands are designed, and the classification model of customer demands is constructed through cluster analysis. Next, the Euclidean distance method is used to preprocess customer behavior data. The fuzzy clustering characteristics of customer demands are obtained by the fuzzy clustering method. Finally, on the basis of naive Bayesian algorithm, a customer demand classification model based on speech recognition is completed. Experimental results show that the proposed method improves the accuracy of the customer demand classification to more than 80%, and improves customer satisfaction to more than 90%. It solves the problems of poor customer satisfaction and low customer classification accuracy of the existing classification methods, which have practical application value.
Background: Presenteeism is closely related to work performance, work quality and quantity, and productivity at work. According to the job demand-control-support model, job demand, job control, and support play important roles in presenteeism. The present study investigated job characteristics profiles based on the job demand-control-support model and identify the association between job characteristics profiles and presenteeism. Methods: This secondary data analysis used the Sixth Korean Working Condition Survey, a nationwide cross-sectional dataset. The study included 25,361 Korean wage workers employed in the workplace with two or more workers. Participants were classified into four job characteristics profiles based on the job demand-control-support model, using latent profile analysis, and logistic regression was performed to examine the association between study variables. Results: Overall, 11.0 % of study participants reported experience of presenteeism in the past 12 months. Age, sex, location, monthly income, shift work, work hours, health problems, and sleep disturbances were significantly associated with presenteeism. The rate of presenteeism was the highest in the passive isolate group. The passive collective, active collective, and low-stain collective groups had a 23.0%, 21.0%, and 29.0% lower likelihood of experiencing presenteeism, respectively, than the passive isolate group. Conclusions: The job demand-control-support profiles and the risk of presenteeism were significantly associated. The most significant group that lowered the experience of presenteeism was the low-strain collective group, which had a low level of demand and high levels of control and support. Therefore, we need a policy to reduce job demand and increase job control and support at the organizational and national levels.
Background: The purpose of this study was to analyze the demand and supply status of patient beds by type of medical institution, categorized into 70 clinical privilege, in order to understand the regional bed supply situation. Methods: Utilizing the 70 clinical privilege defined by the Ministry of Health and Welfare, we calculated bed demand and supply quantities from 2019 to 2021 using data from Statistics Korea and the Health Insurance Statistical Yearbook. The bed demand calculation formula was based on the detailed guidelines for the medical sector by the Korea Development Institute and the 3rd edition of bed supply basic policies announced by the Ministry of Health and Welfare. Additionally, to mitigate distorted bed supply situations caused by factors such as regional levels and patient outflows, we classified bed supply types using the population decrease index indicator published by the Ministry of Public Administration and Security. Results: Among the 70 clinical privilege, it was analyzed that a relatively balanced bed supply situation exists overall, irrespective of the type of healthcare institution. However, in medical institutions at or above the level of hospitals, regions with bed supply ratios exceeding 20% compared to demand, particularly in institutions at or above the level of general hospitals, showed a relatively high rate of demand diversion. Conclusion: We have identified the bed supply types in the 70 clinical privilege in South Korea. Based on the results of this study, we emphasize the need for bed supply policies that consider regional characteristics. It is expected that this research can serve as fundamental data for future efforts aimed at managing or rectifying bed supply imbalances on a regional basis.
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
Military material-supply problem is one of the most important logistic problems under conscription system. Formally, two approaches were followed lowed to this problem. (1) Needs for material per soldier is estimated by past experience. The total demand for the material is estimated by multiplication of this coefficient and the number of soldiers given in the governmental programme. (2) The total demand for the material is estimated by the forcast based on the past statistics. The material supply system based on these estimates, however, relies too much on past statistics ;lack of flexibility is feared to adapt itself to changes in conscription programme, life-time of materials and so on. In this paper, the author has followed new approach : The conscription system itself is a linear input-output system, in which sequences of enlistment and dischargement are regarded as input and output. And the sequencial demands for the material are related by another linear transformation to the former sequences. In this regard z-transformation is applied to construct to transfer functions associated with this system. With these transfer functions, methods are established to determine the material demand corresponding to conscription programme and life-time distribution. Numerical methods by computers are also prepared.
A potential breakthrough of the electrification of the vehicle fleet will incur a steep rise in the load on the electrical power grid. To avoid huge grid investments, coordinated charging of those vehicles is a must. In this paper, we assess algorithms to schedule charging of plug-in (hybrid) electric vehicles as to minimize the additional peak load they might cause. We first introduce two approaches, one based on a classical optimization approach using quadratic programming, and a second one, market based coordination, which is a multi-agent system that uses bidding on a virtual market to reach an equilibrium price that matches demand and supply. We benchmark these two methods against each other, as well as to a baseline scenario of uncontrolled charging. Our simulation results covering a residential area with 63 households show that controlled charging reduces peak load, load variability, and deviations from the nominal grid voltage.
A rapid and environment-friendly electrochemical sensor to determine the chemical oxygen demand (COD) has been developed. The boron-doped diamond (BDD) thin-film electrode is employed as the anode, which fully oxidizes organic pollutants and provides a current response in proportion to the COD values of the sample solution. The BDD-based amperometric COD sensor is optimized in terms of the applied potential and the solution pH. At the optimized conditions, the COD sensor exhibits a linear range of 0 to 80 mg/L and the detection limit of 1.1 mg/L. Using a set of model organic compounds, the electrochemical COD sensor is compared with the conventional dichromate COD method. The result shows an excellent correlation between the two methods.
This study aims to enhance the accuracy of effective demand analysis for publicly supported private rental housing by integrating the RIR into the traditional Mankiw-Weil (MW) model. Traditional models like the M-W model, which account for household income, housing costs, and household size, often fall short in estimating demand driven by large-scale development projects. By integrating the RIR factor, this study introduces a more accurate and practical approach to analyzing effective housing demand. Findings show that the modified M-W model incorporating RIR predicts effective demand with greater precision than traditional methods. This advancement allows developers to plan projects more efficiently and aids governments and local authorities in implementing more effective housing policies. Furthermore, the study assesses the real housing cost burden on households, elucidating their capacity to pay housing costs based on household size and income quintile. This information enables policymakers to design targeted housing support policies for specific demographic groups. Additionally, the research provides comprehensive policy recommendations tailored to various regions and housing types. Overall, this study lays a vital groundwork for the long-term analysis of the effects of economic changes and housing market trends on effective demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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