International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.105-108
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2015
There are a lot of traffic jams in the metropolitan area and the commuting time has been longer nowadays. So the urban people has been interested in the GTX(Great Train Express) project in Korea. The GTX is the train which runs at 200km/h speed in underground tunnels. If the train also operates at high speed in tunnel section, the pressure wave will happen and the uplift force of pantograph may vary abruptly. If the rigid trolley bar system is used in tunnel section, it is difficult to improve the commercial speed of train. In order to improve the train speed in tunnel section, this paper presents the new pantograph concepts which can change the suspension stiffness and deals with the dynamic behavior characteristics of pantograph according to the parameter variation.
This study investigated the quality characteristics of melon jam with RSM. The melon jam was prepared with 50~65% sugar, 0.5~2.0% pectin, and 0.1~0.5% citric acid. Sugar and pectin caused the increase in sweetness, Hunter's colorimetric characteristics (a, b), and firmness. Citric acid caused decrease in pH, sweetness, firmness. Sensory evaluation results showed that preferences for the melon jam increased as sugar, pectin, and citric acid approached their optimum values and then decreased as they exceeded optimum levels. Consequently, the proposed optimum levels in the ingredient formulation for manufacture of the standard melon jam were 59.0% sugar, 1.4% pectin, and 14.9% citric acid, as based on both numerical and graphic statistical analyses. Ultimately, this study was expected to contribute to the commercialization of melon jams of high quality.
Nowadays domestic demands for urban EMUs are gradually increased due to traffic jams and environmental problems. Therefore it has been required to make sure of manufacturing quality and to acquire cost effective bogie frames through mass production. One of the major functions of bogie frames is to guarantee the static strength and durability. In this research, the comparison between FE analysis and actual load test results is performed for the bogie frame, which is manufactured by Rotem Company. The results show that the standardized bogie frame meets the strength requirements of domestic regulations.
SWP(Stochastic Wave Propagation: 확률파장전파) 모형은 Cellular Automata(CA) 이론을 기반으로한 간략한 차량모형을 이용하여 개별차량의 확률적 형태와 혼잡의 전파를 모사하고, 통계물리학을 기반으로 교통류를 거시적으로 해석한다. SWP모형은 이산적 시공간 구조와 정수형 자료를 이용한 프로그램 지향적 모형구조를 가지며 연산수행속도가 빨라 대규모 가로망의 실시간 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 그러나 비현실적인 충돌회피과정으로 인한 자연발생적 혼잡(Spontaneous jam)의 형성 때문에 미시적으로는 혼잡내에서 잠금현상(Lockup)이 발생하여 혼잡내 차량의 저속을 설명할 수 없고, 거시적으로는 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 비현실적인 차량의 정지과정을 보다 현실적으로 모사하기 위한 정지조작규칙(SMR: Stopping Maneuver Rule)과 혼잡내에서 차량의 낮은 가속을 설명하기 위한 저가속규칙(LAR: Low Acceleration Rule)을 기존의 SWP모형인 NaSch모형에 추가하였다. 이를 통해 미시적으로 보다 현실적인 차량의 정지과정을 모사하면서 혼잡내에서 잠금현상을 방지하고, 거시적으로 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명함으로써 보다 다양하게 연속 교통류를 구현하는 모형을 구축하였다.
본 연구는 최근 항산화활성이 우수하다고 알려지면서 재배면적이 증가하고 있는 아로니아의 소비촉진을 위해 아로니아에 사과를 부재료로 첨가하여 떫은맛은 감소되고 기호도가 향상이 된 아로니아 혼합잼을 다양하게 제조한 후, 그 품질특성을 조사하고자 하였다. 100% 아로니아 잼을 비롯한 90%, 70%, 그리고 50% 아로니아 잼을 제조한 뒤 4가지 잼의 품질을 조사한 결과, 아로니아의 함량이 증가할수록 pH는 감소하였고, 총산은 증가하였다. 색도는 아로니아 함량이 감소할수록 명도는 증가하였고, 적색도와 황색도는 아로니아 함량이 감소하여도 큰 변화를 보이지 않았다. 조직감에서 견고성과 탄력성, 점성, 씹힘성은 아로니아 함량이 100%일 때 가장 높았다. 총 폴리페놀과 전자공여능은 아로니아의 함량이 줄어들수록 감소하는 경향을 보였다. 관능평가에서 색상과 향미, 신맛은 아로니아 함량이 증가하여도 유의적인 차이를 보이지 않았다. 빵 발림성과 단맛은 아로니아 함량이 감소할수록 증가하였다. 전반적인 기호도는 아로니아 함량이 70%일 때 가장 선호도가 높았다. 따라서 생리활성, 관능적인 면을 고려했을 때 70% 아로니아와 30% 사과를 첨가한 아로니아 혼합잼의 경우 현재 한정된 범위의 가공식품의 재료로 쓰이고 있는 아로니아의 이용성을 증진시킬 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 최근 안토시아닌 등 항산화 활성이 우수하다고 알려지면서 재배면적이 급증가하고 있는 아로니아와 충북남부의 대표작물인 감의 소비촉진을 위하여 아로니아 즙을 혼합하여 단감잼을 제조한 후, 그 품질특성을 조사하였다. 100% 단감만 넣은 잼이 가장 높은 pH를 나타냈고, 아로니아즙을 첨가할수록 pH는 유의적으로 감소하였으며, 총산은 반대로 증가하였다. 색도 중 명도는 아로니아 즙의 함량이 증가할수록 계속 감소하였고, 적색도는 증가하였으며, 황색도는 감소하였다. 생리활성 중 총 폴리페놀과 전자공여능은 아로니아즙의 첨가량이 증가할수록 유의적으로 증가하였고, 마지막으로 기호도 평가에서 아로니아 즙을 60~80% 첨가한 실험구가 색상, 향 및 전반적인 기호도에서 높은 평가를 받았다. 따라서 생리활성, 관능적인 면 및 가격을 골고루 고려했을 때 60~80% 아로니아 즙을 첨가한 것이 아로니아와 단감의 이용성을 증진시킬 수 있을 것이라 생각된다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
Urbanization has caused increase of traffic jams, food shortage, housing, and environmental pollution in the world in recent decades. Urban agriculture, such as roof garden, can relieve the phenomenon of urban heat island causing from the urbanization. The study was conducted to investigate the characteristics of rooftop garden (farm) in 40 areas in Seoul, Korea, where the 'cabbage', 'lettuce', 'pepper', and 'mini-tomatoes' were the most preferred vegetables and fruit. The problems in the rooftop garden during a cultivation was observed for drainage system, soil management, cost or quality of planting mat and diseases and insects. The image of urban agriculture showed a positive words, such as 'bright', 'clean', 'open' and 'good' according to the survey.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.225-237
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2016
In conventional transportation problem (TP), all the parameters are always certain. But, many of the real life situations in industry or organization, the parameters (supply, demand and cost) of the TP are not precise which are imprecise in nature in different factors like the market condition, variations in rates of diesel, traffic jams, weather in hilly areas, capacity of men and machine, long power cut, labourer's over time work, unexpected failures in machine, seasonal changes and many more. To counter these problems, depending on the nature of the parameters, the TP is classified into two categories namely type-2 and type-4 fuzzy transportation problems (FTPs) under uncertain environment and formulates the problem and utilizes the trapezoidal fuzzy number (TrFN) to solve the TP. The existing ranking procedure of Liou and Wang (1992) is used to transform the type-2 and type-4 FTPs into a crisp one so that the conventional method may be applied to solve the TP. Moreover, the solution procedure differs from TP to type-2 and type-4 FTPs in allocation step only. Therefore a simple and efficient method denoted by PSK (P. Senthil Kumar) method is proposed to obtain an optimal solution in terms of TrFNs. From this fuzzy solution, the decision maker (DM) can decide the level of acceptance for the transportation cost or profit. Thus, the major applications of fuzzy set theory are widely used in areas such as inventory control, communication network, aggregate planning, employment scheduling, and personnel assignment and so on.
최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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