Kim, Sung-Soo;Kim, Kwang-Soo;Kim, Jae-Chul;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.843-845
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2003
Shortest Path Problems are among the most studied network flow optimization problems, with interesting applications in various fields. One such field is the route determination service, where various kinds of shortest path problems need to be solved in location-based service. Our research aim is to propose a route technique in real-time locationbased service (LBS) environments according to user’s route preferences such as shortest, fastest, easiest and so on. Turn costs modeling and computation are important procedures in route planning. There are major two kinds of cost parameters in route planning. One is static cost parameter which can be pre-computed such as distance and number of traffic-lane. The other is dynamic cost parameter which can be computed in run-time such as number of turns and risk of congestion. In this paper, we propose a new cost modeling method for turn costs which are traditionally attached to edges in a graph. Our proposed route determination technique also has an advantage that can provide service interoperability by implementing XML web service for the OpenLS route determination service specification. In addition to, describing the details of our shortest path algorithms, we present a location-based service system by using proposed routing algorithms.
Research interest in three-dimensional multiple-input multiple-output (3D-MIMO) beamforming has rapidly increased on account of its potential to support high data rates through an array of strategies, including sector or user-specific elevation beamforming and cell-splitting. To evaluate the full performance benefits of 3D and full-dimensional (FD) MIMO beamforming, the 3D character of the real MIMO channel must be modeled with consideration of both the azimuth and elevation domain. Most existing works on the 2D spatial channel model (2D-SCM) assume a wide range for the distribution of elevation angles of departure (eAoDs), which is not practical according to field measurements. In this paper, an optimal FD-MIMO planar array configuration is presented for different practical channel conditions by restricting the eAoDs to a finite range. Using a dynamic network level simulator that employs a complete 3D SCM, we analyze the relationship between the angular spread and sum throughput. In addition, we present an analysis on the optimal antenna configurations for the channels under consideration.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
이 연구에서는 네트워크와 공간의 형성과정을 사회와 기술의 변화를 나타내는 공진화(co-evolution)현상의 하이프 곡선을 이용하여 고찰해 보았다. 이를 위해 공진화 현상의 초기 네트워크의 출현과 공간적 사회화 시작, 외부와의 상호작용을 통한 기대감 최고조, 기대의 반작용, 학습단계, 안정적인 사회적 수용과 내면화 단계에 적용하여 분석하였다. 이 연구는 공간과 네트워크의 공진화(co-evolution) 작용메커니즘을 기관유형별로 시간적 변화를 통해 고찰하였다는 특징이 있다. 네트워크는 공간 정책에 의해 상호 피드백을 형성하며 진화와 분화를 반복하며 형성된다. 또한 네트워크와 공간의 상호작용단계에서 정책에 대한 기대와 실망 그리고 조정 등의 사회적 수용과정에서 나타나는 시간적 지연(delay)의 가시성을 보인다. 초기 성장거점의 발전 단계를 지나 균형발전 그리고 광역발전으로 이루어지는 공간정책이 네트워크 성장에 중요한 영향을 미치고 있다.
스마트 공간은 주변 환경과 상호 작용하여 인간을 지원하는 기술이며, 내장된 동적 지능형 환경을 가지고 있다. 이 논문은 스마트 공간에서 사용자 맞춤 동적 지능형 환경을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 사용자 맞춤 지능형 서비스를 제공하는 기존 연구에서는 사용자의 관심사를 명시적으로만 분석하고, 스마트 공간을 고려하지 않았다. 암시적 관심사 분석은 명시적 관심사 분석보다 사용자에게 흥미가 있을 수 있는 서비스의 제안이 가능하지만, 분석 시 명시적 관심사 분석보다 높은 성능을 요구한다. 그리고 스마트 공간은 공간의 정보들과 상호작용하여 유용한 정보를 얻을 수 있다. 연구에서 제안된 프레임워크는 스마트 공간에 적합하도록 근접 기반 사물 소셜 네트워크를 이용한다. 또한, 암시적 관심사 분석은 사물의 소셜 미디어 정보와 공간 정보를 이용하여 스마트 공간을 위한 지능형 정보를 제공한다. 그리고 스마트 공간 특성을 고려하여 정확도를 유지하면서 성능 저하를 막는 방법을 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.7-14
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2022
The presented research is devoted to the problems of achieving the goals of sustainable development, which will contribute to the development of industrial parks and their transformation into eco-industrial parks. The importance of the functioning of industrial parks and their transformation into eco-industrial ones in the direction of achieving sustainable development goals is substantiated. The development of industrial parks and their transformation through the coordination of dynamic development processes and the establishment of a system of mutually beneficial relations, due to the peculiarities of their functioning aimed at achieving sustainable development goals ensure the achievement of sustainable spatial development. Transformation of industrial parks will contribute to: increasing tax revenues of local budgets, increasing employment in the regions, raising public awareness of the need for environmentally friendly, energy efficient production, increasing the balance and harmony of social, economic and environmental development, modernization of territorial communities and regional enterprises resources and increase entrepreneurial initiative, rational use of available resources, intensification of small and medium enterprises, including innovation. The authors' scientific achievements are the substantiation of the principles of functioning of industrial parks in order to achieve the goals of sustainable development, which are based on a systematic approach and provide for the transformation into eco-industrial parks.
이 논문에서는 새로운 음성 인식 모델인 동적 국부 자기 조직 지도 모델과 그 학습 알고리즘을 제안한다. 동적 국부 자기 조직 지도 모델은 음성의 시간적, 공간적 왜곡을 프로그래밍 기법과 국부 자기 조직 지도로 각각 정규화 시킨다. 한국어 숫자음에 대한 실험 결과로 제안하는 모델이 예측 신경회로망 모델보다 적은 수의 연결을 갖고서도 약간 높은 인식률을 보여 효과적임을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to review and evaluate the proper planning for 2030 Incheon Urban Parks & Green Space Master Plan. Some of the plans are aimed at multiple small districts within the city's old town, as local governments are planned to be sub-subsidized by Incheon Metropolitan City. However, these plans have become simple plans for each district and therefore find it difficult to collect from the perspective of the using system of the residents who are directly used. First, the construction of the urban park and green space network requires the construction of a service using system that can be felt by the users. Second, the basic idea of each district planned as the detailed strategy of the master plan should be planned through consultation with nearby the district. Third, specific targets and directions for the urban park and green space plan through the urban development project are needed.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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