In express bus which has no window, the air quality inside the bus is very critical for the passengers who staying for an extended time. Air conditioning system using natural energy is expected to significantly improve the air quality while the bus runs the suburban area. But the express buses today usually attempt to ventilate using air conditioning system, rather than natural ventilation. In this study, analysis of existing ventilation opening and the new ventilation system on roof, using computer simulation. As a result, two cases using existing ventilation device was found to be effective for partial ventilation only, while the air in front remains standstill. The new system proved to have promoted more dynamic ventilation in most of space.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.62-67
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2023
This paper proposes an imputation method using a bidirectional k-nearest components search based local linear regression method. The bidirectional k-nearest-components search method selects components in the dynamic range from the missing points. Unlike the existing methods, which use a fixed-size window, the proposed method can flexibly select adjacent components in an imputation problem. The weight values assigned to the components around the missing points are calculated using local linear regression. The local linear regression method is free from the rank problem in a matrix of dependent variables. In addition, it can calculate the weight values that reflect the data flow in a specific environment, such as a blackout. The original missing values were estimated from a linear combination of the components and their weights. Finally, the estimated value imputes the missing values. In the experimental results, the proposed method outperformed the existing methods when the error between the original data and imputation data was measured using MAE and RMSE.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권3호
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pp.181-193
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2022
This paper seeks to investigate major macroeconomic factors and bond yield interactions in Thai bond markets, with the goal of forecasting future bond yields. This study examines the best predictive yields for future bond yields at different maturities of 1-, 3-, 5-, 7-, and 10-years using time series data of economic indicators covering the period from 1998 to 2020. The empirical findings support the hypothesis that macroeconomic factors influence bond yield fluctuations. In terms of forecasting future bond yields, static predictions reveal that in most cases, the BVAR model offers the best predictivity of bond rates at various maturities. Furthermore, the BVAR model has the best performance in dynamic rolling-window, forecasting bond yields with various maturities for 2-, 4-, and 8-quarters. The findings of this study imply that the BVAR model forecasts future yields more accurately and consistently than other competitive models. Our research could help policymakers and investors predict bond yield changes, which could be important in macroeconomic policy development.
For an accurate and efficient time-dependent Monte Carlo (TDMC) neutron transport analysis, several advanced methods are newly developed and implemented in the Seoul National University Monte Carlo code, McCARD. For an efficient control of the neutron population, a dynamic weight window method is devised to adjust the weight bounds of the implicit capture in the time bin-by-bin TDMC simulations. A moving geometry module is developed to model a continuous insertion or withdrawal of a control rod. Especially, the history-based batch method for the TDMC calculations is developed to predict the unbiased variance of a bin-wise mean estimate. The developed methods are verified for three-dimensional problems in the C5G7-TD benchmark, showing good agreements with results from a deterministic neutron transport analysis code, nTRACER, within the statistical uncertainty bounds. In addition, the TDMC analysis capability implemented in McCARD is demonstrated to search the optimum detector positions for the pulsed-neutron-source experiments in the Kyoto University Critical Assembly and AGN201K.
Congestion in WSN increases energy dissipation rates of sensor nodes as well as loss of packets and thereby hinders fair and reliable event detections. We find that one of the key reasons of congestion in WSN is allowing sensing nodes to transfer as many packets as possible. This is due to the use of CSMA/CA that gives opportunistic media access control. In this paper, we propose an energy efficient congestion avoidance protocol that includes source count based hierarchical and load adaptive medium access control. Our proposed mechanism ensures load adaptive media access to the nodes and thus achieves fairness in event detection. The results of simulation show our scheme exhibits more than 90% delivery ratio with retry limit 1, even under bursty traffic condition which is good enough for reliable event perception.
Sun, Guolin;Wang, Guohui;Addo, Prince Clement;Liu, Guisong;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3309-3328
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2017
The application of Internet of Things (IoT) in the next generation cellular networks imposes a new characteristic on the data traffic, where a massive number of small packets need to be transmitted. In addition, some emerging IoT-based emergency services require a real-time data delivery within a few milliseconds, referring to as ultra-low latency transmission. However, current techniques cannot provide such a low latency in combination with a mice-flow traffic. In this paper, we propose a dynamic resource reservation schema based on an air-interface slicing scheme in the context of a massive number of sensors with emergency flows. The proposed schema can achieve an air-interface latency of a few milliseconds by means of allowing emergency flows to be transported through a dedicated radio connection with guaranteed network resources. In order to schedule the delay-sensitive flows immediately, dynamic resource updating, silence-probability based collision avoidance, and window-based re-transmission are introduced to combine with the frame-slotted Aloha protocol. To evaluate performance of the proposed schema, a probabilistic model is provided to derive the analytical results, which are compared with the numerical results from Monte-Carlo simulations.
본 논문에서는 동적 영상에서 이동하는 관심 물체의 위치좌표를 추출하고 영역화할 수 있는 자동 3D 촬영 시스템의 카메라 정보 추출 기법을 제안하였다. 즉, 기존 블록 기반의 MSE (mean square error) 알고리즘을 이용하여 초기화된 기준영상과 현재 입력되는 스테레오 영상간의 비교를 통해 좌, 우측 관심 물체의 위치좌표를 추출한 다음, 이들 추출된 위치좌표를 이용하여 스테레오 카메라의 팬/틸트를 제어하고, 제어된 팬/틸트의 움직임 각도와 스테레오 카메라의 기하학적인 구성요소를 이용하여 관심물체의 마스크 크기를 결정함으로써 다음 프레임의 기준영상으로 사용될 표적 영역화가 이루어진다. 새롭게 영역화된 기준영상은 이후 같은 방법으로 갱신되며, 검출된 위치좌표에 따라 스테레오 카메라의 주시각 제어 및 FOV 제어를 통해 실시간 자동 추적이 이루어지게 된다.
The process model of emotion regulation suggests that cognitive reappraisal and expressive suppression engage at different time points in the regulation process. Although multiple brain regions and networks have been identified for each strategy, no articles have explored changes in network characteristics or network connectivity over time. The present study examined (a) the whole-brain network and six other resting-state networks, (b) their modularity and global efficiency, which is an index of the efficiency of information exchange across the network, (c) the degree and betweenness centrality for 160 brain regions to identify the hub nodes with the most control over the entire network, and (d) the intra-network and inter-network functional connectivity (FC). Such investigations were performed using a traditional large-scale FC analysis and a relatively recent sliding window correlation analysis. The results showed that the right inferior orbitofrontal cortex was the hub region of the whole-brain network for both strategies. The present findings of temporally altering functional activity of the networks revealed that the default mode network (DMN) activated at the early stage of reappraisal, followed by the task-positive networks (cingulo-opercular network and fronto-parietal network), emotion-processing networks (the cerebellar network and DMN), and sensorimotor network (SMN) that activated at the early stage of suppression, followed by the greater recruitment of task-positive networks and their functional connection with the emotional response-related networks (SMN and occipital network). This is the first study that provides neuroimaging evidence supporting the process model of emotion regulation by revealing the temporally varying network efficiency and intra- and inter-network functional connections of reappraisal and suppression.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1335-1351
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2015
경기상황에 대한 기업과 소비자들의 인식을 효과적으로 파악하기 위해 기업경기실사지수 (BSI)와 소비자동향지수 (CSI)를 편제하고 있는 한국은행은 2012년부터 이 두 지수를 합성한 경제심리지수 (ESI)를 추가로 개발하여 발표하고 있다. ESI는 그 유용성을 인정받고 있으나 지수의 예측력 측면에서 개선의 여지가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 ESI에 대해 유용성 평가 작업을 실시하고 그 결과를 토대로 현행 ESI의 편제방식의 개선 또는 보완 방법을 모색하였다. 실증분석 결과 ESI 구성요소의 최적 가중치 탐색과정에서 슬라이딩 윈도우 방법을 이용한 동적 최적 가중치 탐색은 기존 ESI의 구성방식을 보완하거나 또는 경제상황을 고려하여 ESI 구성항목들의 가중치를 부여하고자 할 때 매우 유용한 방법이라고 판단할 수 있었다.
이동통신망을 통한 인터넷 접속은 제한된 대역폭 및 무선 접속 링크에서의 높은 bit 오류율로 인하여 병목현상을 야기시킨다. 이러한 병목현상에 따른 TCP 통신의 성능저하를 막기 위해 TCP 연결의 여러 파라미터를 최적화시키는 작업은 필수적이다. 본 논문에서는 모바일 컨텐츠 서버와의 통신시에 무선링크의 이용 효율을 최대화시키기 위한 최적의 TCP 세그먼트 길이에 대한 알고리즘을 제시한다. 또한 본 논문에서는 제시된 알고리즘에 대한 몇 가지의 예를 제시한다. 제시된 예에서 보듯이 TCP 세그먼트 길이는 TCP 윈도우 사이즈가 어느 임계값 이상이 되면 더 이상 변하지 않고 고정된 값을 갖음을 알 수 있다. 본 논문의 결과를 이용하면, 단순히 TCP 세그먼트 길이만을 조정하므로서, 모바일 컨텐츠 서버 접속시에, 값비싼 무선 링크의 이용 효율을 최대화시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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