This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
This study is a descriptive research study with the purpose of predicting and comparing factors of depression affecting residents in a metropolitan city by using logistic regression analysis and decision-making tree analysis. The subjects for the study were 462 residents ($20{\leq}aged{\angle}65$) in a metropolitan city. This study collected data between October 7, 2011 and October 21, 2011 and analyzed them with frequency analysis, percentage, the mean and standard deviation, ${\chi}^2$-test, t-test, logistic regression analysis, roc curve, and a decision-making tree by using SPSS 18.0 program. The common predicting variables of depression in community residents were social dysfunction, perceived physical symptom, and family support. The specialty and sensitivity of logistic regression explained 93.8% and 42.5%. The receiver operating characteristic (roc) curve was used to determine an optimal model. The AUC (area under the curve) was .84. Roc curve was found to be statistically significant (p=<.001). The specialty and sensitivity of decision-making tree analysis were 98.3% and 20.8% respectively. As for the whole classification accuracy, the logistic regression explained 82.0% and the decision making tree analysis explained 80.5%. From the results of this study, it is believed that the sensitivity, the classification accuracy, and the logistics regression analysis as shown in a higher degree may be useful materials to establish a depression prediction model for the community residents.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.5A
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pp.889-901
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2001
본 논문에서 Multiprotocol Label Switching 시스템을 위한 Label Distribution Protocol의 개발과 분석에 관해서 기술한다. 먼저 Gigabit Switched Router를 만들기 위해서, 상용화시 Carrier Class 제품에 적용하기 위한 LDP의 구현시 고려해야 될 사항에 대해 살피고, 상세 설계를 제안한다. IETF 표준에 의거한 LDP의 구현을 위한 상세 설계는 프로토콜 상태기계의 유도 트리와 프로세스 대수를 사용한 형식적 명세를 사용하여 제시한다. 본 논문에서는 제시된 유도트리와 프로세스 대수를 사용한 프로토콜 동작의 분석을 통해, 구현된 LDP의 상호 연동성과 완전성, 생존성, 도달성, 안전성을 검증한다. 또한 이를 사용하여 구현된 LDP가 기존 상용 제품들과의 연동성과 그 동작의 신뢰성을 확보할 것을 기대한다. 결과적으로 구현된 LDP의 프로토콜 동작들의 검증을 제공한다.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.24
no.1
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pp.65-78
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1996
To study the temperature mitigation effects from urban green, several arrangements of green spaces were selected and air/ground temperatures were measured in Chongju city area. The results of this study can be summarized as follows; 1. It was found that the natural ground materials effect more affirmatively on the air and ground temperature than artificial ones do. The best results were recorded from the grass surface presenting highest mitigation effect and lowest daily temperature deviation. 2. Temperature mitigation effects of Tree-Shade on ground are different from season, ground material, and crown-size. Them most effects were found in interlocking block, the least in grass surface among recorded 2 seasons and 3 materials. In case of air temperature, the effects were more or less decreased in most cases. 3. From the survey, it was confirmed that the smaller urban greens can do its role of temperature mitigation as larger ones does. In case of this study, the effect was recorded about 2.3$^{\circ}C$.
In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.
Consider a multitype queue where queued customers arc served in their order of arrival at a rate which depends on the customer type. Here we calculate the sharp asymptotics of the probability the total number of customers in the queue reaches a high level before emptying. The natural state space to describe this queue is a tree whose branches increase in length as the number of customers in the queue grows. Consequently it is difficult to prove a large deviation principle. Moreover, since service rates depend on the customer type the stationary distribution is not of product form so there is no simple expression for the stationary distribution. Instead, we use a change of measure technique which increases the arrival rate of customers and decreases the departure rate thus making large deviations common.
Kim, Jin-Gook;Lim, Jang-Seob;Song, Il-Gun;Kim, Ju-Yong;Lee, Woo-Sun
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.08a
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pp.7-11
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2003
for many years already, testing laboratories, research institutes and manufactures try to find a reliable water tree accelerated ageing test that is able to show whether a polymer Medium Voltage cable os susceptible to water treeing or not. Test on laboratory samples, model cable designs, and fell size cable are presented. Apart form aging, another important aspect of any accelerated aging test is the right choice of th preconditioning method. THTS paper is the analysis of weibull distribution method after an accelerated aging test of MV(Medium Cable) cable.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.50
no.2
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pp.1-22
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2022
The modification effects of street trees on outdoor thermal comfort in summertime according to tree planting types and road direction were analyzed using a computer simulation program, ENVI-met. With trees, the air temperature and wind speed decreased, and the relative humidity increased. In the case of mean radiant temperature (Tmrt) and human thermal sensation, physiological equivalent temperature (PET) and universal thermal climate index (UTCI), there was a decrease during the daytime. The greatest change among the meteorological factors by trees happened in Tmrt, and PET and UTCI showed similar patterns with Tmrt·The most effective tree planting type on thermal comfort modification was low tree height, wide tree crown, high leaf area index, and narrow planting interval (LWDN). Tmrt, PET and UTCI showed a large difference depending on shadow patterns of buildings and trees according to solar altitude and azimuth angles, and building locations. When the building shade areas increased, the thermal modification effect by trees decreased. In particular, results on the east and west sidewalks showed a large deviation over time. When applying the LWDN, the northwest, west and southwest sidewalks showed a significant reduction of 8.6-12.3℃ PET and 4.2-4.5℃ UTCI at 10:00, and the northeast, east and southeast sidewalks showed 8.1-11.8℃ PET and 4.4-5.0℃ UTCI at 16:00. On the other hand, when the least effective type (high tree height, narrow tree crown, low leaf area index, and wide planting interval) was applied, the maximum reduction was up to 1.8℃ PET and 0.9℃ UTCI on the eastern sidewalks, and up to 3.0℃ PET and 0.9℃ UTCI on the western ones. In addition, the difference in modification effects on Tmrt, PET and UTCI between the tree planting types was not significant when the tree effects were reduced by the effects of buildings. These results can be used as basic data to make the most appropriate street tree planting model for thermal comfort improvement in urban areas in summer.
Park, Jun Sang;Seo, Yun Am;Kim, Kyu Rang;Ha, Jong-Chul
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.20
no.3
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pp.262-276
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2018
Models to predict Leaf Wetness Duration (LWD) were evaluated using the observed meteorological and dew data at the 11 citrus orchards in Jeju, South Korea from 2016 to 2017. The sensitivity and the prediction accuracy were evaluated with four models (i.e., Number of Hours of Relative Humidity (NHRH), Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant (CART/SLD), Penman-Monteith (PM), Deep-learning Neural Network (DNN)). The sensitivity of models was evaluated with rainfall and seasonal changes. When the data in rainy days were excluded from the whole data set, the LWD models had smaller average error (Root Mean Square Error (RMSE) about 1.5hours). The seasonal error of the DNN model had the similar magnitude (RMSE about 3 hours) among all seasons excluding winter. The other models had the greatest error in summer (RMSE about 9.6 hours) and the lowest error in winter (RMSE about 3.3 hours). These models were also evaluated by the statistical error analysis method and the regression analysis method of mean squared deviation. The DNN model had the best performance by statistical error whereas the CART/SLD model had the worst prediction accuracy. The Mean Square Deviation (MSD) is a method of analyzing the linearity of a model with three components: squared bias (SB), nonunity slope (NU), and lack of correlation (LC). Better model performance was determined by lower SB and LC and higher NU. The results of MSD analysis indicated that the DNN model would provide the best performance and followed by the PM, the NHRH and the CART/SLD in order. This result suggested that the machine learning model would be useful to improve the accuracy of agricultural information using meteorological data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4B
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pp.355-362
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2006
Several techniques of MK test, Spearman's Rho test, Linear Regression test, CUSUM test, Cumulative Deviation, Worsley Likelihood Ratio test, Rank Sum test, and Students' t test were applied to detect the trends of slope and shift which exist in hydrologic and climate time series. The time series of annual rainfall, inflow, tree ring index, and southern oscillation index (SOI) were used and the trends of these series were compared in the study. From the results, it can be found that the data could be classified into two categories such as linear trend and shift. 4 series data of 8 rainfall series which reveal the trend show the shift and 8 series data of 18 tree ring index and March and April series of monthly SOI data show shift. Moreover, ADF test and BDS test were used to test stationarity and non-linearity of the data. In conclusion, through the study, various trend analysis techniques were compared and 6 kinds of characteristics which can exist in hydrologic time series were identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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