Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.2
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pp.159-164
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2008
This study simulated the flood inundations of the Nakdong River catchment running through Yangsan, a small city located in the south eastern area of Korea by using the depth averaged two-dimensional hydrodynamic numerical model. The numerical model employs the staggered grid system including moving boundary and a finite different method to solve the Saint-Venant equations. A second order upwind scheme is used to discretize the nonlinear convection terms of the momentum equations, whereas linear terms are discretized by a second order Leap-frog scheme(Cho and Yoon, 1998). The numerical model was applied to a real topography to simulate the flood inundation of the Yangsan basin in Yangsan. The numerical result for urban district was visualization for three dimension. These results can be essentially utilized to construct the three dimensional inundation map after building the GIS-based database in local public organizations in order to protect the life and property safely.
There are many types of power facilities such as transformers, switches, and energy storage devices in the micro grid environment. However, with the development of IoT technology, opportunities to acquire sensor information such as temperature, pressure, and humidity are provided. In the existing micro grid environment, the communication protocols such as MMS transport protocol in IEC 61850 standard is applied in accordance with the integrated operation between the power facilities and the platform. Therefore, to accommodate IoT data, a gateway technology that can link IoT data to a data collection device (FEP) based on IEC 61850 is required. In this paper, we propose IEC 61850 based IoT gateway platform prototype for microgrid operating system linkage. The gateway platform consists of an IoT protocol interface module (MQTT, CoAP, AMQP) and database, IEC 61850 server. For databases, We used open source based NoSQL databases, Hbase and MongoDB, to store JSON data. We verified the interoperability between the IoT protocol and the IEC 61850 protocol using Sisco's MMS EASY Lite.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
Alopecia cause psychological stress due to their effect on appearance. Thus, the global market size of the alopecia treatment products are growing quickly. Timosaponin A III is the well known active ingredient of Anemarrhenae Rhizoma. In this study, we investigated and compared the binding affinity of timosaponin A III with finasteride (5-beta reductase antagonist) and minoxidil (androgen receptor antagonist) on the target protein active site by in silico computational docking studies. The three dimensional crystallographic structure of 5-beta reductase (PDB ID : 3G1R) and androgen receptor (PDB ID: 4K7A) was obtained from PDB database. In silico computational autodocking analysis was performed using PyRx, Autodock Vina, Discovery Studio Version 4.5, and NX-QuickPharm option based on scoring functions. The timosaponin A III showed optimum binding affinity (docking energy) with 5-beta reductase as -12.20 kcal/mol as compared to the finasteride (-11.70 kcal/mol) and with androgen receptor as -9.00 kcal/mol as compared to the minoxidil (-7.40 kcal/mol). The centroid X, Y, Z grid position of the timosaponin A III on the 5-beta reductase was similar (overlap) to the finasteride, but the X, Y, Z centroid grid of the timosaponin A III on the androgen receptor was significantly far from the minoxidil centroid position. These results significantly indicated that timosaponin A III could be more potent antagonist to the 5-beta reductase and androgen receptor. Therefore, the extract of Anemarrhenae Rhizoma or timosaponin A III containing biomaterials can substitute the finasteride and minoxidil and can be applied to the alopecia protecting product and related industrial fields.
We have observed the part of the second quadrant of the Galactic Plane in $^{13}CO(1-0)$ using the multibeam receiver system installed on the 14 m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory. The target region (L=108 to 112.5) is the part of the $^{12}CO$ Outer Galactic Plane Survey (Heyer et al. 1998), and it is for the exact Galactic plane with the latitude range of +1 and -1 degree. Total of 48,000 spectra (about 9 square degees) were obtained on 50" grid. The selected velocity resolution is 0.63 km/sec and sensitivity per channel is 0.17 K, and the covered velocity is 320 km/sec. We developed a new reduction method, which effectively deals with a relatively noisy 3-dimensional database. The collected $^{13}CO$ database will be manipulated with pre-existing $^{12}CO$ data to get several physical parameters. As it is located in the second quadrant, the kinematic distances of the individual clouds, which will be identified, can be estimated relatively easily without any distance ambiguity. In this meeting we present the reduction method, statistics, and some channel maps, integrated intensity maps, and spatial-velocity maps. We intend to clarify any difference of their characteristics between the clouds in the Outer Galaxy and Inner Galaxy using our data base.
These days, there are more and more IT research institutions which foresee cloud services as the predominant IT service in the near future and there, in fact, are actual cloud services provided by some IT leading vendors. Regardless of physical location of the service and environment of the system, cloud service can provide users with storage services, usage of data and software. On the other hand, cloud service has challenges as well. Even though cloud service has its edge in terms of the extent to which the IT resource can be freely utilized regardless of the confinement of hardware, the availability is another problem to be solved. Hence, this paper is dedicated to tackle the aforementioned issues; prerequisites of cloud computing for distributed file system, open source based Hadoop distributed file system, in-memory database technology and high availability database system. Also the author tries to body out the high availability mass distributed data management architecture in cloud service's perspective using currently used distributed file system in cloud computing market.
In these day, some of IT venders already were going to cloud computing market, as well they are going to expand their territory for the cloud computing market through that based on their hardware and software technology, making collaboration between hardware and software vender. Distributed file system is very mainly technology for the cloud computing that must be protect performance and safety for high levels service requests as well data store. This paper introduced distributed file system for cloud computing and how to use this theory such as memory database, Hadoop file system, high availability database system. now In the market, this paper define a very large distributed processing architect as a reference by kind of distributed file systems through using technology in cloud computing market.
In this paper, a very new web-based software for renewable energy system (RES) design and economic evaluation was introduced. This solution would provide the precise RES estimation service including not only photovoltaic (PV), wind turbine (WT) and fuel cell (FC) individually but also energy storage system (ESS) as combined forms with PV or WT. The three reasons why we ought to develop it are: First, the standardized tool suitable to the domestic environment for estimating power generation from RES facilities and economic evaluation is required. Secondly, the standardized tool is needed to spread domestic RES supply policy and to promote the new industry in the micro-grid field. The last, the reliability of economic evaluation should be enhanced more for new facilities. To achieve those aims, the weather database of one hundred locations have established and the RES facility database has also constructed. For the energy management, mathematical models for PV, WT, ESS and FC were developed. As a final phase, the analytical process to evaluate economics has performed with field data verification.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.570-570
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2016
홍수해석을 위해서는 DEM, 토지피복도, 토양도 등을 이용해서 대상 유역의 수문지형학적 매개변수를 도출해야 한다. 이때 북한과 같은 비접근 지역이나, 지상 관측에 의한 자료가 부족한 해외 지역에 대한 유출해석을 위해서는 대상 지역에 대한 상세한 자료를 얻기 어려우므로, 위성영상이나 전지구 데이터베이스 등과 같은 글로벌 자료를 이용하는 것이 대안이 될 수 있다. 글로벌 지형공간 자료로는 ASTER GDEM과 같은 DEM, Global Map과 같은 토지피복도, HWSD(Harmonized World Soil Database)와 같은 토양도를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이 중 HWSD의 적용성을 평가하였다. HWSD는 UN FAO(Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토지이용변경 프로그램에 따른 지도와 지역 및 국가 토양데이터베이스를 조합해서 만들어 졌으며, 30 arc-second(약 1km)의 해상도를 가진다. 유출해석은 물리적 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하였으며, 낙동강 수계의 향석 수위관측소 유역을 대상으로 2008년과 2009년에 발생한 2개의 수문사상을 이용하여 연구를 진행하였다. 토양도를 제외한 자료(DEM, 토지피복도 등)는 모두 국내에서 구축된 자료를 이용하였다. 우리나라의 정밀토양도를 이용해서 보정된 모형(매개변수)에 HWSD 자료를 적용한 유출해석 결과, 두 사상에서 모두 유량이 크게 모의되었다. 이는 HWSD에서는 유역 전체가 양토(수리전도도 0.34cm/h)로 정밀토양도(향석 유역 평균 수리전도도 1.07cm/h)에 비해 약 1/3의 수리전도도 값을 가지고, 정밀토양도를 적용한 경우의 평균 토양심은 70cm이지만 HWSD에서는 37cm로 상대적으로 작기 때문에 토양 침투량은 작아지고, 유출량이 크게 계산되는 것으로 판단된다. HWSD를 이용한 모형 보정에서는 토양 수리전도도와 토양심 매개변수를 중심으로 보정하였으며, 그 결과 관측 유량을 잘 재현할 수 있었다. 위성영상을 이용해서 구축되는 토지피복도와는 달리, 토양정보는 원시 자료가 구축된 지역에 따라서 구축방법, 정확도 등에서 크게 차이가 날 수 있다. 그러므로 글로벌 자료를 이용한 유출해석에서는 토양 자료의 적용 및 이와 관련된 매개변수의 주의가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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