국내에서 이루어지고 있는 부분적인 교통량분석 장비에는 여러 문제점과 한계성을 가지고 있다. 또한, 교통량분석 장비를 통하여 획득한 기존의 교통량 정보는 실시간 제공이 되지 못하고, 도심지의 경우 교통량 밀도분석과 시계열 분석이 어려워 적절한 도로용량 파악의 신뢰성 확보에 한계가 있고, 교통소통 제어관련 정보를 제공하지 못하는 등 도로정책 수립에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 실시간 교통량조사를 통한 정확한 도로소통정보와 후처리 통계분석에 의한 도로소통정보를 통해 정확하고 신속한 교통 및 도로소통정책수립이 필요하다. 본 연구에서는 차량위치정보를 교통정보화하여 교통관제센터로 교통정보를 전송할 수 있는 인공위성측량 기술기반의 차량용 교통정보수집시스템을 개발하였다. 또한, 전송된 교통정보를 관리 분석하고 처리된 도로소통정보를 실시간으로 웹상에 제공해줄 수 있는 웹 지리정보체계 기술기반의 교통관제시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 시간에 따라서 변하는 삼차원 볼륨의 집합인 볼륨 비디오 데이터의 압축 기법을 제안하고 각각의 프레임을 실시간으로 압축 해제하며 가시화하는 방법을 설명하였다. 시변 볼륨 데이터는 한 프레임의 크기 조차도 매우 크기 때문에 그 크기를 줄이는 압축 기법을 수행할 필요가 있다. 그리고 실행 과정에서 일어나는 압축 해제는 시변 볼륨 데이터를 실시간으로 가시화 하는데 있어 병목 현상의 원인이 될 수 있다. 우리는 실행중의 압축 해제 속도와 데이터의 압축률을 높이기 위하여 삼차원 볼륨 데이터를 작은 블록으로 분해하고 충분히 많이 변하는 블록들을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 구현한 결과 본 논문에서 제안된 압축 및 압축 해제 기법이 압축 해제 속도와 압축에서 복원된 데이터의 정확성, 그리고 압축률의 정도를 조절하여 대용량 시변 볼륨데이터의 대화형 가시화를 가능하게 함을 알 수 있다.
Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic.
This study was conducted to nondestructively estimate the volumetric information of peach and pit and to visualize the 3D information of internal structure from magnetic resonance imaging(MRI) data. Bruker Biospec 7T spectrometer operating at a proton reosonant frequency of 300 MHz was used for acquisition of MRI data of peach. Image processing algorithms and visualization techniques were implemented by using MATLAB (Mathworks) and Visualization Toolkit(Kitware), respectively. Thresholding algorithm and Kohonen's self organizing map(SOM) were applied to MRI data fur region segmentation. Volumetric information were estimated from segemented images and compared to the actual measurements. The average prediction errors of peach and pit volumes were 4.5%, 26.1%, respectively for the thresholding algorithm. and were 2.1%, 19.9%. respectively for the SOM. Although we couldn't get the statistically meaningful results with the limited number of samples, the average prediction errors were lower when the region segmentation was done by SOM rather than thresholding. The 3D visualization techniques such as isosurface construction and volume rendering were successfully implemented, by which we could nondestructively obtain the useful information of internal structures of peach.
In this study, a function that informs the trash can users about daily collectable trash types and the visiting schedule of collection trucks with an application-based push alarms is proposed along with other function that lets the user to receive the information regarding the volume of trash cans located near his/her residence and monthly average trash volume once the user registers his/her personal information online. This functions are used for the UX design between smart trash can and users. The proposed system allows trash collection trucks to find the most efficient path from their current positions by finding out users' trash can volumes in advance. The UX design and the smart trash can system proposed in this study aim to improve the trash processing efficiency by allowing users to check the volume of their trash.
Purpose: We examined the relationship between operating income and volume of medical services provided at general hospitals in 2018 according to characteristics of general hospitals and measured as operating income(net income) and volume(adjusted inpatient days) covered or non-covered by National Health Insurance(NHI). Methodology: Finance data from income statement reports in 212 general hospitals and the national health insurance claim data of these hospitals were used. The characteristics of the general hospital were divided into structural, operational, financial, and patient aspects. Operating income and volume were divided into covered and non-covered by NHI. Findings: The results showed high volume hospitals tended to be more profitable than low volume hospitals, especially in non-covered services. Operating income was more likely to be sensitive to non-covered services volume than to covered services volume. Practical Implications: It is necessary to understand the volume of services in non-covered, in order to obtain reliable cost information to be used for the fee schedule. Researches on small size hospitals(<160 beds) are needed, with a large variation in the volume of services and a strong tendency to compensate for the loss in the covered part in non-covered part.
In this paper a radiation problem for a finite microstrip antenna structure is analyzed. For the analysis of finite structures we utilize the equivalent volume current. Intergral equation for the unknown equivalent volume current induced on a finite microstrip structure is derived and solved by the use of conjugate gradient-fast fourier. transform (CG-FFT) method. Some numerical examples are radiation patterns derived by the equivalent volume current solved by the conjugate gradient-fast fourier transform.
In this work, a stabilized characteristic finite volume method for the time-dependent Navier-Stokes equations is investigated based on the lowest equal-order finite element pair. The temporal differentiation and advection term are dealt with by characteristic scheme. Stability of the numerical solution is derived under some regularity assumptions. Optimal error estimates of the velocity and pressure are obtained by using the relationship between the finite volume and finite element methods.
Volume hologram was recorded using reference beam form optical fiber taper. A singel mode fiber was chemically etced to make a taper structure, and we showed experimentally that the referencing by the irregular beam pattern from this taper structure could increase the storage density of photorefractive volume hologram. The spatial selectivity of the volume hologram with this method was increased by two times compared to the normal single mode fiber referencing case. A theoretical analysis with randomly phased plane model also confirmed the results.
본 연구에서는 3차원 지형공간정보를 기반으로 한 정밀한 토공량 모델링을 통해 토목 건설공사의 효율성을 향상시키기 위한 토공량 계산 프로그램인 EWS 프로그램을 개발하였다. EWS 프로그램은 LiDAR DEM을 이용한 정확한 토공량 계산과 건설장비의 단위 작업량을 기반으로 한 토공 공정계획수립이 가능하도록 개발되었다. 또한 계산된 결과를 건설현장에서 보다 직관적인 이해하고 이에 따른 분석 결과를 쉽게 공유할 수 있도록 하기 위해 Google Earth를 이용한 3D 가시화도 지원이 가능하다. 개발된 프로그램의 현장 적용성 검증을 위해 DAS 프로그램과의 토공량 계산 결과 및 토공 이동계획을 비교하였으며, 검증을 위한 대상지역으로 경기도 포천시 신북면 일원의 신포천 변전소 건설현장을 선정하였다. 최종적인 비교 결과, 본 연구에서 개발된 EWS 프로그램을 이용하는 경우 정밀한 3차원 지형공간정보를 통해 정확한 토공량 계산이 가능하며, 보다 합리적인 토량 이동계획 및 토공작업의 수립할 수 있어 건설현장에서의 생산성 향상 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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