Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.
This study was carried out to evaluate urban environmental structure in Taegu metropolitan region(TMR) with factor analysis, fuzzy set theory, geostatistic and geographic information system(GIS). The factor analysis could choose the representative one out of multiple variables and simplify the evaluation of the urban environmental structure. The fuzzy approach is an attempt to model an aspect of human thinking previously neglected; it starts from the premise that humans don't represent classes of objects as fully disjoint but rather as sets where transitions from membership to non-membership is gradual. The Geographic Information System(GIS) could connect attributes of factor scores derived from factor analysis to digital map by a method so called 'Spatial join'. The results obtained were as follows: Urbanization appearance was concentrated in the large cities, and this appearance was partial extremely, therefore, there has been a structural gap between urban area and agricultural area which was unified into the urban area. All inclinations didn't become worse after sudden urbanization. For example, suburban agriculture was developed as a large scale in the region near the large cities. Then it encouraged farmers in changing their old cultivating methods to the latest ones. But many districts in urban fringe had symptom of urbanization, the districts which were located between large cities have been developed gradually because of urban sprawl, and played a role in connecting each city. Therefore, due to the urbanization, forestry area and agricultural land, well conserved in the agricultural town, could be easily destroyed. In a different way with the urbanization of the Seoul metropolitan region, that of TMR was centralized upon the center of each city, and it was also very partial. But, because so many regions have the potentiality of urbanization, hereafter, the urbanization process in each region is likely to be different multifariously according to the urban management methods.
In order to establish a theoretical basis for the analyses of transient behaviors in stratified thermal storage tanks, analytical approaches to an improved one-dimensional model are made. In the present model the storage tank is treated as a finite region with an adiabatic tank exit, whereas it has been considered as a simple semi-infinite region previously. Application of the Laplace transformation and the Inversion theorem to the governing equations makes it possible to obtain an exact infinite-series solution, which is convergent only at sufficiently large time. Accordingly a complementary solution which is available for short times, i.e., the time range of this study is sought by an approximate method. The approximate solution which is rigorously validated through the examination of neglected terms in the solution procedure agrees quite well with the exact one. Moreover, it is simpler to use and more convenient to interpret the physical meaning of the solution. Comparison of the present solution with the previous ones shows relatively large difference near the tank bottom, which results from the more realistic boundary condition adopted in the present model. Some representative results by the approximate solution including effects of the Peclet number on temperature distrbutions are illustrated to show the utility of this study. In consequence, it is expected that the present results based on the improved model replace the foregoing ones as a new theoretical reference for studies of thermal stratification fields.
In this paper, we study how to achieve the maximum capacity under delay constraints for large mobile wireless networks. We develop a systematic methodology for studying this problem in the asymptotic region when the number of nodes n in the network is large. We first identify a number of key parameters for a large class of scheduling schemes, and investigate the inherent tradeoffs among the capacity, the delay, and these scheduling parameters. Based on these inherent tradeoffs, we are able to compute the upper bound on the maximum per-node capacity of a large mobile wireless network under given delay constraints. Further, in the process of proving the upper bound, we are able to identify the optimal values of the key scheduling parameters. Knowing these optimal values, we can then develop scheduling schemes that achieve the upper bound up to some logarithmic factor, which suggests that our upper bound is fairly tight. We have applied this methodology to both the i.i.d. mobility model and the random way-point mobility model. In both cases, our methodology allows us to develop new scheduling schemes that can achieve larger capacity than previous proposals under the same delay constraints. In particular, for the i.i.d. mobility model, our scheme can achieve (n-1/3/log3/2 n) per-node capacity with constant delay. This demonstrates that, under the i.i.d. mobility model, mobility increases the capacity even with constant delays. Our methodology can also be extended to incorporate additional scheduling constraints.
Deep learning approach based on convolution neural network (CNN) has extensively studied in the field of computer vision. However, periocular feature extraction using CNN was not well studied because it is practically impossible to collect large volume of biometric data. This study uses the ResNet model which was trained with the ImageNet dataset. To overcome the problem of insufficient training data, we focused on the training of multi-layer perception (MLP) having simple structure rather than training the CNN having complex structure. It first extracts features using the pretrained ResNet model and reduces the feature dimension by principle component analysis (PCA), then trains a MLP classifier. Experimental results with the public periocular dataset UBIPr show that the proposed method is effective in person authentication using periocular region. Especially it has the advantage which can be directly applied for other biometric traits.
A 2-dimensional numerical analysis is presented for thermal-electron heat conduction effects upon the electron transport and the drain current-voltage characteristics of submicron GaAs MESFETs, based on the use of a nonstationary hydrodynamic transport model. It is shown that for submicron GaAs MESFETs, electron heat conduction effects are significant on their internal electronic properties and also drain current-voltage characteristics. Due to electron heat conduction effects, the electron energy is greatly one-djmensionalized over the entire device region. Also, the drain current decreases continuously with increasing thermal conductivity in the saturation region of large drain voltages above 1 V. However, the opposite trend is observed in the linear region of small drain voltages below 1 V. Accordingly, for a large thermal conductivity, negative differential resistance drain current characteristics are observed with a pronounced peak of current at the drain voltage of 1 V. On the contrary, for zero thermal conductivity, a Gunn oscillation characteristic is observed at drain voltages above 2 V under a zero gate bias condition.
본 연구에서는 3공피토우관 및 열선유속계를 사용하여 벽에 평행한 2차원 난류제트의 난류량들을 측정하였고, 스캐니 밸브를 이용하여 벽면아력분포를 측정함 으로써 재순환 영역을 포함한 전체유동장에서의 유동특성을 고찰하였다. 또한 잘 알려진 표준 k-.epsilon. 난류모형 및 유선곡률을 고려한 수정된 k-.epsilon. 난류모형을 이용하여 측정 수치해석을 수행하였다.
A probabilistic seismic damage analysis is an essential procedure to identify seismically vulnerable structures, prioritize the seismic retrofit, and ultimately minimize the overall seismic risk. To assess the seismic risk of multiple structures within a region, a large number of nonlinear time-history structural analyses must be conducted and studied. As a result, each assessment requires high computing resources. To overcome this limitation, we explore a deep learning-based metamodel to enable the prediction of the mean and the standard deviation of the seismic damage distribution of track-on steel-plate girder railway bridges in Korea considering the geometric variation. For machine learning training, nonlinear dynamic time-history analyses are performed to generate 800 high-fidelity datasets on the seismic response. Through intensive trial and error, the study is concentrated on developing an optimal machine learning architecture with the pre-identified variables of the physical configuration of the bridge. Additionally, the prediction performance of the proposed method is compared with a previous, well-defined, response surface model. Finally, the statistical testing results indicate that the overall performance of the deep-learning model is improved compared to the response surface model, as its errors are reduced by as much as 61%. In conclusion, the model proposed in this study can be effectively deployed for the seismic fragility and risk assessment of a region with a large number of structures.
The smart product market is growing year by year and is being used in many areas. There are various ways of interacting with smart products and users by inputting voice recognition, touch and finger movements. It is most important to detect an accurate hand region as a whole step to recognize hand movement. In this paper, we propose a method to detect accurate hand region in real time in various environments. A conventional method of detecting a hand region includes a method using depth information of a multi-sensor camera, a method of detecting a hand through machine learning, and a method of detecting a hand region using a color model. Among these methods, a method using a multi-sensor camera or a method using a machine learning requires a large amount of calculation and a high-performance PC is essential. Many computations are not suitable for embedded systems, and high-end PCs increase or decrease the price of smart products. The algorithm proposed in this paper detects the hand region using the color model, corrects the problems of the existing hand detection algorithm, and detects the accurate hand region based on various experimental environments.
To predict diffusion and movement of k pollutants In coastal urban region a numerical simulation shouts be consider atmospheric flow field with land-sea breeze, mountain-valley wand and urban effects. In this study we used Lagrangian [article dispersion method In the atmospheric flow field of Pusan coastal region to depict diffusion and movement of the Pollutants emoted from particular sources and employed two grid system, one for large scale calculating region with the coarse mesh grid (CMG) and the other for the small region with the One mesh 914 (FMG). It was found that the dispersion pattern of the pollutants followed local circulation system in coastal urban area and wale air pollutants exhausted from Sasang moved Into Baekyang and Jang moutain, air pollutants from Janglim moved into Hwameong-dong region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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