Nowadays, with the perception on residential environment to improve the quality of life, interests in suburban area as a housing area based on the good natural environment has risen, as this area can solve the various social issues and pollutions caused by the overcrowding in the urban area. In the North Western Europe where people have already experienced the industrialization and urbanity, cohousing which designate the modem neighborhood relationships pursuing the common interest has developed, by emphasizing the community activity based on the mutual cooperation while accepting the lives in suburban area. Thus, this study pays attention to 'cohousing' as an appropriate alternative of new suburban residential development and preference of residents of suburban residential development applied the concept of cohousing. For this study, literature reviews and survey on suburban area residents were carried out and general results were provided. Through the survey on the residents in suburban areas, request on new suburban residential development and preferences to cohousing were analyzed. Residents responded that suburban residential development should be planned reflecting the characteristics of the area and considerations on communities are the necessity. They also responded that residential development developed the low-rise housing with low population density. It shows that there will be broad potential consumers for suburban residential development applied cohousing technique in the future.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.1
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pp.34-41
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2002
There m many noise sources in living environment. Especially, noise that happen in apartment or tenement house may make neighborhood serious troubles. Thus, the development of new materials to reduce and improve the living noises is required. During past decade, various methodologies have been developed and researched to reduce and improve the living noises. However, there are many problems to apply these methodologies to practical our environment. In this thesis, we develop the new artificial material supporting high porous materials and lower pressure density to improve the problem caused in the safety design and sound absorbing material. To prove the efficiency of the developed methodology, we compare our methodology with conventional methodologies and also suggest an alternative methodology to contribute quiet life environments.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.5
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pp.47-55
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1995
Cylindrical chokes are used widely as components of hydraulic equipments. The dynamic charac teristics between flowrate and pressure drop through the cylindrical chokes were discussed by the frequency characteristics of the chokes. It was assumed no pressure recovery occured at the downstream neighborhood of the choke. The pulsating jetflow from outlet of cylindrical chokes shows very complex behaviours which are quite different from the steady jetflow but it is not clarified quantitatively. In order to utilize the chokes as a flowmeter, it is indispensable to discuss the estimation of the dynamics of pressure drop in the downstream jetflow region of cylindrical chokes. In this experimental study, the dynamic behaviours of the jetflow in the downstream region of cylindrical chokes are investigated precisely by using flow visualization. In the results of experimental sutdy, it is clarified that the retachment length depended on pressure wave is compared with it depended on velocity wave.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.347-370
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2019
In the computer-aided detection (CAD) system of pulmonary nodules, a high false positive rate is common because the density and the computed tomography (CT) values of the vessel and the nodule in the CT images are similar, which affects the detection accuracy of pulmonary nodules. In this paper, a method of automatic detection of pulmonary nodules based on multi-scale enhancement filters and 3D shape features is proposed. The method uses an iterative threshold and a region growing algorithm to segment lung parenchyma. Two types of multi-scale enhancement filters are constructed to enhance the images of nodules and blood vessels in 3D lung images, and most of the blood vessel images in the nodular images are removed to obtain a suspected nodule image. An 18 neighborhood region growing algorithm is then used to extract the lung nodules. A new pulmonary nodules feature descriptor is proposed, and the features of the suspected nodules are extracted. A support vector machine (SVM) classifier is used to classify the pulmonary nodules. The experimental results show that our method can effectively detect pulmonary nodules and reduce false positive rates, and the feature descriptor proposed in this paper is valid which can be used to distinguish between nodules and blood vessels.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.217-219
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2019
In response to the increased use of digital video device, more researches are actively made on the image processing technologies. Image processing is practically used on various applied fields such as medical photographic interpretation, and object recognition. The types of image noise include Gaussian Noise, Impulse Noise, and Salt and Pepper. Noise refers to the unnecessary information which damages the video and the noise is mainly removed by a filter. Typical noise removal methods are Median Filter and Average Filter. While Median Filter is effective for removing Salt and Pepper noise, the noise removal performance is relatively lower in the environment with high noise density. To address such issue, this study suggested an algorithm which utilizes neighboring pixels to remove noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.4
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pp.1110-1127
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2022
To improve the training efficiency and generalization performance of a support vector machine (SVM) in a large-scale set, an optimal SVM learning method based on adaptive sparse sampling and the granularity shift factor is presented. The proposed method combines sampling optimization with learner optimization. First, an adaptive sparse sampling method based on the potential function density clustering is designed to adaptively obtain sparse sampling samples, which can achieve a reduction in the training sample set and effectively approximate the spatial structure distribution of the original sample set. A granularity shift factor method is then constructed to optimize the SVM decision hyperplane, which fully considers the neighborhood information of each granularity region in the sparse sampling set. Experiments on an artificial dataset and three benchmark datasets show that the proposed method can achieve a relatively higher training efficiency, as well as ensure a good generalization performance of the learner. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified.
Korea's transportation paradigm is shifting from a vehicle-centered to a pedestrian-oriented society. Therefore, the interest in pedestrian safety and the improvement of pedestrian environment is also increasing. However, the level of traffic safety in Korea is still severe. It is needed to improve pedestrian safety and pedestrian environment. This study studied pedestrian-vehicle accident data provided by the Traffic Accident Analysis System(TAAS) for 2013-2015 to build a safe walking environment around school zones, and the relation between the school zones and pedestrian-vehicle traffic accidents were identified through the geographic information system(GIS) and spatial regression model. The main results are as follows. First, both road and public transportation factors are likely to increase pedestrian traffic accidents in school zones. Second, regarding land-use factors, residential, commercial, and industrial areas are found to increase pedestrian traffic crashes. On the other hand, mixed use is likely to play a role on the reduction of pedestrian traffic accidents. Finally, it has been shown that high development density also has a positive effect on pedestrian traffic accidents in school zones.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.3
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pp.55-71
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2019
The purpose of this study is to propose an evaluation method to assess green environments of streetscapes to improve urban street green spaces in Jeonju City. Through a rapid assessment of urban street green spaces, we suggest an objective basis for expanding street green space as well as for adopting sustainable maintenance and improvement measures. We choose 12 sections of streetscapes (roads and sidewalks) to investigate existing street conditions which have more than four lanes and function as major road axes. Six large roads and six medium roads of Jeonju City center area are investigated as pilot assessment study sites. Site inventory checklists consist of environmental characteristics of streetscape, street tree status, and planting condition evaluation. Environmental characteristics of streetscapes are composed of physical and neighborhood factors. For instance, items for physical factors are types and width of road/sidewalks, paving materials, tree protection materials, and green strip. And surrounding landuse is a neighborhood factor. Assessment items for street tree status are street plant names (tree/shrubs/ground cover), size, and planting intervals. Planting condition evaluation items are tree shape, damage, canopy density, and planting types with existence of adjacent green space. Evaluation results are classified into three levels such as A(maintain or repair), B(greening enhancement), and C(structural improvement). In case of grade A, streetscapes have enough sidewalk width for maintaining green strip and a multi-layered planting(in large road only) with fairly good growing conditions of street trees. For grade B and C, streetscapes have a moderate level of sidewalk width with a single street tree planting. In addition, street tree growing conditions are appeared poor so that green enhancement or maintenance measures are needed. For median, only grade B and C are found as its planting growing foundations are very limited in space. As a result, acquiring enough sidewalk space is essential to enhance ecological quality of urban street green. Especially, it is necessary to have green strip with reasonable widths for plant growing conditions in sidewalks. In addition, we need to consider native species with multi-layer plant compositions while designing street green.
Park, Gye-Soon;Oh, Seok-Hoon;Lee, Heui-Soon;Kim, Jung-Ho;Kwon, Byung-Doo
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.21-26
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2008
A multi-geophysical surveys were carried out at Hwasan caldera which is located in Euisung Sub-basin. In order to overcome the limitation of the previous studies, dense gravity data and magnetotelluric (MT) data were obtained and integrated. In this study, the independent inversion models from gravity and MT method were integrated using a correlation and classification approaches to map geologic structure. The results of integration analysis indicated followings; 1) pyroclastic rocks around the central area of Hwasan caldera have lower density and resistivity when compared with those of neighborhood regions and are extended to around 1 km in depth, 2) the high resistivity and density intrusive igneous rocks are imaged around the ring fault boundary, and 3) the basement structure, which has low resistivity and high density, 5 km deep inferred by integration analysis. Also, for integration analysis, we suggested Structure Index method. This method is analyzed using Type Angle and Type Intensity, which are calculated by the spatial correlation of the physical properties. In this study, we can perform the integration analysis effectively using Structure Index method.
In this paper, we propose 2D industrial image registration method for the detection of defects. Proposed method performs preprocessing to smooth the original image with the preservation of the edge for the robust registration against general noise. Then, x-direction gradient magnitude image and corresponding binary image are generated. Density analysis around neighborhood regions per pixel are performed to generate feature image for preventing mis-registration due to moire-like patterns, which frequently happen in industrial images. Finally, 2D image registration based on phase correlation between feature images is performed to calculate translational parameters to align two images rapidly and optimally. Experimental results showed that the registration accuracy of proposed method for the real industrial images was 100% and our method was about twenty times faster than the previous method. Our fast and accurate method could be used for the real industrial applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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