This is a case study of private sector's development of long-term unexecuted urban parks in Pohang through a special act, which provides a guideline of 30% of land for non-park while 70% of land for park. The strategy has a lot of validity in many respects along with the urban planning sunset system, but even with the special act it would not easy to be implemented in Pohang, where the guideline has been modified to 20% for non-park, mostly multi-family housing projects while 80% for park. Thus, participation of private companies would be discouraged due to low commercial validity. Also, there would exist various risks because the project would be completed through a long-term decision-making and execution process. Thus, this study argues that it would be better for Pohang to follow the original guideline of the government for better implementation of the projects, along with preparation of a law with which the government be able to recoup excess profits when too much profits would be given to private developers. For the project implemented smoothly, it is also important to understand local housing market and fluctuating economic conditions, and to prepare various incentives for private companies. In addition, to secure publicity, guidelines on the level of publicity of the project should be prepared through negotiation by parties to prevent the project being discouraged too much.
Jingxiao Liu;Yujie Wei ;Bingqing Chen;Hae Young Noh
Smart Structures and Systems
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제31권4호
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pp.325-334
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2023
Computer vision-based damage detection enables non-contact, efficient and low-cost bridge health monitoring, which reduces the need for labor-intensive manual inspection or that for a large number of on-site sensing instruments. By leveraging recent semantic segmentation approaches, we can detect regions of critical structural components and identify damages at pixel level on images. However, existing methods perform poorly when detecting small and thin damages (e.g., cracks); the problem is exacerbated by imbalanced samples. To this end, we incorporate domain knowledge to introduce a hierarchical semantic segmentation framework that imposes a hierarchical semantic relationship between component categories and damage types. For instance, certain types of concrete cracks are only present on bridge columns, and therefore the noncolumn region may be masked out when detecting such damages. In this way, the damage detection model focuses on extracting features from relevant structural components and avoid those from irrelevant regions. We also utilize multi-scale augmentation to preserve contextual information of each image, without losing the ability to handle small and/or thin damages. In addition, our framework employs an importance sampling, where images with rare components are sampled more often, to address sample imbalance. We evaluated our framework on a public synthetic dataset that consists of 2,000 railway bridges. Our framework achieves a 0.836 mean intersection over union (IoU) for structural component segmentation and a 0.483 mean IoU for damage segmentation. Our results have in total 5% and 18% improvements for the structural component segmentation and damage segmentation tasks, respectively, compared to the best-performing baseline model.
미래 전쟁은 네트워크중심전, 효과중심전, 동시통합전의 양상으로 전개될 것으로 예상된다. 그러나 현존하는 M&S 시스템은 과거의 플랫폼 중심전 모델에 맞는 단위 무기체계별 행동과 한정된 상호작용에 대한 모델만을 고려하고 있어, 분산된 센서, 통신자원, 슈터들이 네트워크를 통해 결합되어 상황을 공유/인식하고 유기적으로 운영되는 모습을 모델링하기에는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 근래에 전투모델링 방법으로 그 실효성이 어느정도 인정되고 있는 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 이용하여 NCW 환경 하에서의 전투모델링 시스템을 설계 및 개발하였다. 기본 ABMS 방법론에서 NCW 효과 분석을 위한 개별 전투요소를 모델링하는 방법, 환경에 표현해야 하는 요소, 그리고 마지막으로 네트워크를 모델링하는 방법을 소개하고자 한다.
DevSecOps는 DevOps의 짧은 개발과 운용주기에 대응하기 위해 DevOps의 운용절차에 보안절차를 추가한 개념이다. DevSecOps 구축 시 빠른 개발 및 배포 주기를 지원하면서 안정적으로 보안성을 제공하기 위해 여러 단계의 취약점 점검 절차가 고려되어야 한다. 각 점검 단계별 활용 가능한 여러 오픈소스 취약점 점검 도구들이 존재하고 있으나 도구들이 지원하는 기능이 다양하고 점검결과들이 상이해 통합 운용 시 보안성 수준 평가 및 정보의 중요도 파악에 어려움이 있다. 본 논문은 오픈소스를 활용한 DevSecOps 구축 시에 보안점검 단계별 활용 가능한 오픈소스 취약점 점검 도구의 조합과 점검결과에 대한 통합적인 보안메트릭 설계방안을 제안한다.
Objective : To compare the outcomes of anterior lumbar interbody fusion (ALIF), oblique lumbar interbody fusion (OLIF), and transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) in terms of global sagittal alignment. Methods : From January 2007 to December 2019, 141 adult patients who underwent multilevel interbody fusion for lumbar degenerative disorders were enrolled. Regarding the approach, patients were divided into the ALIF (n=23), OLIF (n=60), and TLIF (n=58) groups. Outcomes, including local radiographic parameters and global sagittal alignment, were then compared between the treatment groups. Results : Regarding local radiographic parameters, ALIF and OLIF were superior to TLIF in terms of the change in the anterior disc height (7.6±4.5 mm vs. 6.9±3.2 mm vs. 4.7±2.9 mm, p<0.001), disc angle (-10.0°±6.3° vs. -9.2°±5.2° vs. -5.1°±5.1°, p<0.001), and fused segment lordosis (-14.5°±11.3° vs. -13.8°±7.5° vs. -7.4°±9.1°, p<0.001). However, regarding global sagittal alignment, postoperative lumbar lordosis (-42.5°±9.6° vs. -44.4°±11.6° vs. -40.6°±12.3°, p=0.210), pelvic incidence-lumbar lordosis mismatch (7.9°±11.3° vs. 6.7°±11.6° vs. 11.5°±13.0°, p=0.089), and the sagittal vertical axis (24.3±28.5 mm vs. 24.5±34.0 mm vs. 25.2±36.6 mm, p=0.990) did not differ between the groups. Conclusion : Although the anterior approaches were superior in terms of local radiographic parameters, TLIF achieved adequate global sagittal alignment, comparable to the anterior approaches.
한국 육군은 기동화, 지능화, 초연결형 Army TIGER 체계 등 최첨단 미래형 강군 육성을 추진하고 있다. 미래 보병여단은 다영역작전에서 전투수행이 가능하도록 분대 단위 전술차량으로 기동성을 증대시키고, 지상무인로봇, 감시정찰드론 등 다양한 무기체계를 전력화할 예정이다. 또한 무기체계를 통해 수집한 데이터를 초연결 네트워크로 실시간 송·수신하고 학습시키는 지능형 부대를 육성할 것이다. 이러한 군의 발전 계획을 통해 미래의 보병여단은 더 많은 데이터를 유통시킬 것이다. 그러나 현재 육군의 전술정보통신체계는 미래 무기체계의 대용량 정보를 유통하기에 상대적으로 낮은 전송속도와 대역폭, 수동적 네트워크 관리, 기동 간 통신 지원 제한 등 미래의 부대의 전술통신체계로 운용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국 육군의 미래 보병여단의 무기체계를 분석하고, 보병여단의 기동 상황을 묘사하기 위한 공격작전 시나리오를 바탕으로 지상·공중·위성 계층의 통합 전술통신망 M&S를 통해 미래 보병여단이 갖추어야 할 정보유통능력을 제시한다.
The EAST ICRF system operating space has been extended in power and phase control with a low-level RF system for the new double-strap antenna. Then the multi-step power and periodic phase scanning experiment were conducted in L-mode plasma, respectively. In the power scanning experiment, the stored energy, radiation power, plasma impedance and the antenna's temperature all have positive responses during the short ramp-ups of PL;ICRF. The core ion temperature increased from 1 keV to 1.5 keV and the core heating area expanded from |Z| ≤ 5 cm to |Z| ≤ 10 cm during the injection of ICRF waves. In the phasing scanning experiment, in addition to the same conclusions as the previous relatively phasing scanning experiment, the superposition effect of the fluctuation of stored energy, radiation power and neutron yield caused by phasing change with dual antenna, resulting in the amplitude and phase shift, was also observed. The active control of RF output facilitates the precise control of plasma profiles and greatly benefits future experimental exploration.
고령화 사회를 넘어 고령사회를 눈앞에 두고 있는 우리나라에서 노인 문제는 더욱 심각할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 집 또는 복지/요양 시설에서 생활하고 있는 거주자들의 일상생활 행동 모형을 정립하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 사건 발생을 중심으로 하는 일상 행동 모형 $W_{ip}(n)$을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 행동 모형을 기반으로 조도/온도 센서로 구성된 무선 센서 네트워크 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 구축한 시스템에서 거주자들의 일상 행동 양상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 거주자의 일상생활이 정규적인 범위에 있는지 벗어나 있는지 구분하고자 시도하였다. 제안된 일상 행동 모형이 미래에 집이나 사회복지 시설의 거주자들을 효과적으로 보살피는데 매우 잘 적용될 것임을 실험 결과들이 알려주고 있다.
Within the discipline of International Relations (IR), the literatures on global governance (GG) and great power management (GPM) at best ignore each other, and at worst treat the other as a rival or enemy. On the one hand, the GPM literature, like both realism in all its forms, and neoliberalism, takes for granted the ongoing, disproportionate influence of the great powers in the management of the international system/society, and does not look much beyond that. On the other hand, the GG literature emphasizes the roles of smaller states, non-state actors and intergovernmental organizations (IGOs), and tends to see great powers more as part of the problem than as part of the solution. This paper argues that the rise to prominence of a non-traditional security agenda, and particularly of human security, has triggered a de facto merger of GPM and GG that the IR literature usually treated as separate and often opposed theories. We use the Ebola crisis of 2014-15 to show how an issue framed as human security brought about a multi-actor response that combined the key elements of GPM and GG. The security framing overrode many of the usual inhibitions between great powers and non-state actors in humanitarian crises, including even the involvement of great power military forces. Through examining broadly the way in which the Ebola crisis is tackled, we argue that in an age of growing human security challenges, GPM and GG are necessarily and fruitfully merging. The role of great powers in this new human security environment is moving away from the simple means and ends of traditional GPM. Now, great powers require the ability to cooperate and coordinate with multiple-level actors to make the GG/GPM nexus more effective and sustainable. In doing so they can both provide crucial resources quickly, and earn respect and status as responsible great powers. IGOs provide legitimation and coordination to the GPM/GG package, and non-state actors (NSAs) provide information, specialist knowledge and personnel, and links into public engagement. In this way, the unique features of the Ebola crisis provide a model for how the merger of GPM and GG might be taken forward on other shared-fate threats facing global international society.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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