The RTAs with trade facilitation provisions have been expected to generate a larger net trade-creating effect and complement the discriminatory feature of RTAs but have yet to be empirically proven. Recognizing the limitations of existing studies, we conducted a quantitative analysis on the effects of RTAs with and without trade facilitation provisions on both intra- and extra-bloc trade by using a modified gravity equation. We applied the Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML) estimation with time varying exporter and importer fixed effect method to panel data consisting of 45,770 country pairs covering 170 countries for 2000-2010. We found that the trade facilitation provisions in existing RTAs are non-discriminatory by generating more intra- and extra-bloc trade in general. In particular, we found that the trade effects of RTAs in the APEC region are much stronger than the general case covering all RTAs in the world. In addition, as we control the trade effect of a country's trade facilitation, which is ranked by the World Bank's logistic performance index, RTAs consisting of trade facilitation provisions are discriminatory for trade in final goods and non-discriminatory for trade in intermediate goods. Overall, we endeavor to "explain," instead of "hypothesizing," why most of the recent RTAs contain trade facilitation provisions, especially in light of the deepening regional interdependence through trade in parts and components under global value chains and support the necessity of multilateralizing RTAs by implementing non-discriminatory trade facilitation provisions.
The propagation rates of advancing and retreating non-premixed edge flames in a slot-jet counterflow were measured as a function of strain rate for varying jet spacing, mixture strength, stoichiometric mixture fractions $(Z_{st})$ and Lewis numbers (Le). Methane and propane fuels were tested and nitrogen and carbon dioxide were used as inerts. As results, we could identify igniting fronts, retreating fronts, two total extinction limits, and short-length edge flames. A burner separation affected to a low extinction limit only. Regimes for advancing and retreating edges together with total extinction were mapped in terms of normalized flame thickness and heat loss factor for $CH_4/O_2/N_2$ mixtures. Edge flames for $Z_{st}$ > 0.5 behaved like a stronger mixture while for $Z_{st}$ < 0.5 showed deteriorated feature, because of relative locations of a non-premixed flame and intermediate species such as CO and $H_2$. Furthermore, due to the relative importance of heat loss, propagating speeds of edge flames were significantly enhanced in $CH_4/O_2/CO_2$ mixtures (Le < 1) demonstrating increasing stability limits. However $C_3H_8/O_2/N_2$ mixtures (Le > 1) showed opposite result.
Advanced reactor designs often feature longer operating cycles between refueling and new concepts of operation beyond traditional baseload electricity production. Owing to this increased complexity, traditional proportional-integral control may not be sufficient across all potential operating regimes. The prototypical advanced reactor (PAR) design features two independent reactor modules, each connected to a single dedicated steam generator that feeds a common balance of plant for electricity generation and process heat applications. In the current research, the PAR is expected to operate in a load-following manner to produce electricity to meet grid demand over a 24-hour period. Over the operational lifetime of the PAR system, primary and intermediate sodium pumps are expected to degrade in performance. The independent operation of the two reactor modules in the PAR may allow the system to continue operating under degraded pump performance by shifting the power production between reactor modules in order to meet overall load demands. This paper proposes a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy logic-based power distribution system. Two T-S fuzzy power distribution controllers have been designed and tested. Simulation shows that the devised T-S fuzzy controllers provide improved performance over traditional controls during daily load-following operation under different levels of pump degradation.
Automatic modulation classification is essential in radar emitter identification. We propose a cascade classifier by combining a support vector machine (SVM) and convolutional neural network (CNN), considering that noise might be taken as radar signals. First, the SVM distinguishes noise signals by the main ridge slice feature of signals. Second, the complex envelope features of the predicted radar signals are extracted and placed into a designed CNN, where a modulation classification task is performed. Simulation results show that the SVM-CNN can effectively distinguish radar signals from noise. The overall probability of successful recognition (PSR) of modulation is 98.52% at 20 dB and 82.27% at -2 dB with low computation costs. Furthermore, we found that the accuracy of intermediate frequency estimation significantly affects the PSR. This study shows the possibility of training a classifier using complex envelope features. What the proposed CNN has learned can be interpreted as an equivalent matched filter consisting of a series of small filters that can provide different responses determined by envelope features.
This paper proposes a deep learning method for estimating the heart rate from facial videos. Our proposed method estimates remote photoplethysmography (rPPG) signals to predict the heart rate. Although there have been proposed several methods for estimating rPPG signals, most previous methods can not be utilized in low-power single board computers due to their computational complexity. To address this problem, we construct a lightweight student model and employ a knowledge distillation technique to reduce the performance degradation of a deeper network model. The teacher model consists of 795k parameters, whereas the student model only contains 24k parameters, and therefore, the inference time was reduced with the factor of 10. By distilling the knowledge of the intermediate feature maps of the teacher model, we improved the accuracy of the student model for estimating the heart rate. Experiments were conducted on the UBFC-rPPG dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, we collected our own dataset to verify the accuracy and processing time of the proposed method on a real-world dataset. Experimental results on a NVIDIA Jetson Nano board demonstrate that our proposed method can infer the heart rate in real time with the mean absolute error of 2.5183 bpm.
Currently, various research institutes in Korea are conducting research to develop a safety case for deep geological repository for high-level radioactive waste (HLW). In the past, low and intermediate-level waste (LILW) was approved by a regulatory body by performing a post-closure safety assessment, but HLW has different disposal characteristics and safety objectives are different. Therefore, in the case of HLW, safety assessment should be performed based on these changed conditions, and specific procedures are also under development. In this paper, the regulatory status of prior research institutes, feature, event and process (FEP) and scenario development cases were investigated for well-organized FEP and scenario development methodologies. In addition, through the results of these surveys, the requirements and procedures necessary for the FEP and scenario development stage during the safety assessment of repository for HLW were presented. These review results are expected to be used to identify the overall status of previous studies in conducting post-closure risk assessment for HLW repository, starting with identifying regulatory requirements, the most basic element.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권4호
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pp.75-97
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2024
This paper conducts the input-output structural decomposition analysis on the growth of ICT industry during year 2000~2019. The novel feature of this study is to dissect the economy-wide collective growth contributions into industry by industry contributions. The main results are as follows. First, the growth of ICT manufacturing industry has excessively depended on its own export and import-substitution of intermediate goods, while the growth of ICT service industry has heavily depended on its own domestic final goods demand. Second, for the growth of ICT manufacturing industry, its own contribution is about 79%, and the contributions of non-ICT service and manufacturing industries respectively are 11% and 9%, but the contribution of ICT service industry is only about 1%. For the growth of ICT service industry, its own contribution is about 61%, and the contributions of non-ICT service and non-manufacturing industries respectively are about 33% and 5%, but, surprisingly, the contribution of ICT manufacturing industry is less than 1%. Third, the contributions of non-ICT manufacturing and service industries to the growth of both ICT industries have been done mainly through increase in export and domestic final goods demand together with change in the structure of input technology.
본 논문에서는 섬모 번들 특성 모델과 통합 전정 유모세포 모델을 제안한다. 기존 전정기관 모델에 관한 연구는 외력이 없는 상태에서 전정 유모세포의 섬모 번들이 가지는 특성이나 시냅스에서 발생하는 활동전위만을 대상으로 진행되었으며 섬모번들의 고유 특성을 고려한 전정신경의 활동전위에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 제안된 통합 전정 유모세포 모델은 외력을 반영하였고 서로 다른 규칙성을 가진 유모세포에 대해 각각의 섬모번들의 반강성 특성을 고려하였고 이를 기존의 외력없는 모델과 비교하였다. 그 결과 외부 자극의 변화에 따른 주파수 변화가 큰 불규칙적 신경섬유와 중간규칙적 신경섬유에서는 반강성 구간의 감소를 보였으나 그렇지 않은 규칙적 신경섬유에서는 기존의 반강성 특성과 유사한 특성을 보여주었다. 또한 제안된 전정 유모세포 모델을 통해 11개의 주파수 대역에서의 모델링 데이터와 기존의 동물 실험 데이터가 거의 일치함을 보여 주었다. 제안된 섬모 번들 특성 모델이 적절히 모델링되었음이 확인된다.
현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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