Recently, with the beginning of the commercial operation of high-speed railway, there have been a number of changes in track structure fields. Also, it is expected that the development and introduction of new technology will be increased afterwards. However, it accompanies a lot of risk to install new track structures of which performance and safety are not verified on permanent ways with high traffic density. Therefore, to minimize the risk and enhance the adoption of new technology, it is required to develop a systemic verification system for track structure. To do this, in this paper, main contents of a draft of guidelines for track structure verification, and main issues in debate such as criteria and method for verification, test conditions and test periods are discussed. Also, a process to choose a most appropriate one for a specific project out of proven track structures by the above verification system, the selection process by the technical investigation committee and the VE process to analyze the economical and maintenance aspects based on LCC concept in Korea Rail Network Authority is introduced.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.5
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pp.650-662
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1993
The thesis describes the realization and test of the transport layer operating on the CLNS (Connection Less Network Service) which is specified by ISO 8073 and ADDENDUM 2 protocol. For realization of the transport layer, five modules and interface primitives were definde. This protocol was formally described by SDL (Specification and Description Language) and was programmed in C-language. For verification of the software, protocol tester was implemented and test scenarios were defined. The verification was accomplished based on the test scenarios. Transport Layer software presented in this thesis may be utilized in a real situation with some modifications. Protocol tester presented in this thesis can also be used for verification of other protocol softwares.
Remote control service, monitoring, gear service of information electronic appliance, various services of security service and so on of Home network that is by link of Ubiquitous environment are offered. These services need verification process through priority test to use and are changed. If test using actuality information electronic device for test, much expenses and time may be invested. Home network test bed offers softness of research using control model and simulator, in this paper, Wish to design and embody home network test bed to do environment construction of home network and test of application service. Because use istent power line just as it is without necessity to establish circuit in addition by solution of home network testbed, expense costs to be less and establishment used easy PLC. Also, propriated Wireless sensor network that use Zigbee by solution of home network testbed. Appliance check and monitor square do by Home Auto that know embodied, and embodied by Home Gateway that interlink terminals of Home Auto and out of.
Most researches in WSN-based parking management system used wireless sensors to monitor the events in a car parking area. However, the problem of car collisions in car parks was not discussed by previous researches. The car position details over time are vital in analyzing a collision event. This paper proposes a collision verification method to detect and to analyze the collision event in the parking area, and then notifies car owners. The detection uses the information from motion sensors for comprehensive details of position and direction of a moving car, and the verification processes an object tracking technique with a fast OBB intersection test. The performance tests show that the location technique is more accurate with additional sensors and the OBB collision test is faster compared to a normal OBB intersection test.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.56
no.6
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pp.473-479
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2019
Welding is one of the most popular joining methods and most welding quality estimation methods are executed using joined material. This paper propose welding quality estimation methods using dynamic current, voltage and resistance which are obtained during welding in real time. There are many kinds of welding method. Among them, we focused on the projection welding and gathered dynamic characteristics from two different types of projection welding. For image learning, graphs are drawn using obtained current, voltage and resistance, and the graphs are converted to images. The images are labeled with two sub-categories - normal and defect. For deep learning of images obtained from welding, Convolutional Neural Network (CNN) is applied, and Tensorflow was used as a framework for deep learning. With two resistance welding test datasets, we conclude that the Convolutional Neural Network helps in predicting the welding quality.
This paper proposes a software defined storaging method to converge the network virtualization technique and the RAID of distributed storage environment. The proposed method designs software based storage which it apply a flexible control and maintenance of storages. In addition, the method overcomes the restricted of physical storage capacity and cut costs of data recovery. The proposed failover recovery technique based on Software-Defined RAID has been tested the substantial verification and the performance using public AWS and Google Storage.
The user increases around the WiBro and in which the mobile broad band service is the wireless internet base technology HSDPA, that is the cellular phone foundation technique, and moreover the issue about the user effective quality guarantee emerges but the quality control of the wireless network is the incomplete actual condition. Therefore, the reliability verification according to the development of the system for the performance measure for the continued wireless data service and it and evaluation are needed for the quality control. In this paper, the wireless data service quality measurement system was implemented with the design. The same test environment as the existing network performance measurement program was built for the reliability verification of the embodied device for measuring quality and evaluation and the cost performance was performed. It could confirm that design and embodied wireless data service quality measurement system operated accurately in this paper through the quality measure result value analysis.
We propose a method to improve the robustness of speaker verification on short test utterances. The accuracy of the state-of-the-art i-vector/probabilistic linear discriminant analysis systems can be degraded when testing utterance durations are short. The proposed method compensates for utterance variations of short test feature vectors using deep neural networks. We design three different types of DNN (Deep Neural Network) structures which are trained with different target output vectors. Each DNN is trained to minimize the discrepancy between the feed-forwarded output of a given short utterance feature and its original long utterance feature. We use short 2-10 s condition of the NIST (National Institute of Standards Technology, U.S.) 2008 SRE (Speaker Recognition Evaluation) corpus to evaluate the method. The experimental results show that the proposed method reduces the minimum detection cost relative to the baseline system.
Park, Young-Jin;Lee, Jae-Jo;Kim, Kwan-Ho;Lee, Won-Tae
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.07c
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pp.2345-2347
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2005
In this paper, impedance characteristics of overhead medium-voltage (MV) power lines is reported for power line communication (PLC) over an MV power line network. For analysis, a two-port equivalent network model of MV power lines is derived. By applying the transmission line theory, reflection behavior and impedance of power lines are investigated. For verification, impedance of power lines is measured at a test field for an MV PLC. The results show that impedance of MV power lines is between $200{\Omega}$ and $300{\Omega}$ and converges to a half of their characteristic impedance.
Forecasting of water quality variation is not an easy process due to the complicated nature of various water quality factors and their interrelationships. The objective of this study is to test the applicability of neural network models to the forecasting of the water quality at Dalchun station in Han River. Input data is consist of monthly data of concentration of DO, BOD, COD, SS and river flow. And this study selected optimal neural network model through changing the number of hidden layer based on input layer(n) from n to 6n. After neural network theory is applied, the models go through training, calibration and verification. The result shows that the proposed model forecast water quality of high efficiency and developed web-based water quality forecasting system after extend model
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