The objective of this study is to review and verify whether the functions and effect of roadside trees generally hewn in theory are actually realized in urban roads and how well they are performed if the function and effect are realized. The study was conducted with a focus on 3 functions and effects including roadside tree's urban landscape improvement function (green area visibility ratio), effect of introducing green area within a city, and urban green network building function. The major study results are as follows: First, the average green area visibility ratio of 41 study areas is currently about 25.90%. The green area visibility ratio of commercial area within downtown was lowest among 5 road types. It showed that it is possible to raise the average green area visibility ratio up to 32.49% through roadside tree management and additional plantation. Second, in a section between Paldal Mountain and Suwon City Hall where there is no forest fragments and parks at all, a green area of 4,826 roadside trees represented 2.4% of total area and served as the only linear green area. Third, an analysis of 15 cities in Kyonggi province showed that urban forests are concentrated in outskirts. The suey showed that because forest fragments and parks exist in a form of points in urban areas, roadside trees are the only green areas that link each other and build a network.
본 논문에서는 사물인터넷(IoT) 시대의 안전한 기업 내부 네트워크 환경을 유지시키기 위하여 네트워크 가시성을 확보할 수 있는 단말 식별 시스템을 제안한다. 최근 기업 네트워크의 영역은 점점 더 넓어지고 복잡해지고 있다. 더 이상 데스크톱과 스마트폰뿐만 아니라 업무용 패드, 바코드스캐너, AP, Video Surveillance, 디지털 도어, 방범장치, 기타 IoT 장비 등 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 보안위협 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 시대의 폭발적으로 증가하고 있는 단말을 식별할 수 있는 프로세스 및 모듈별 기능을 포함하는 단말 식별 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업의 보안 관리자에게 다양한 단말의 정보 및 취약점 등을 제공하여 사내 네트워크에서 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협뿐만 아니라 비즈니스 위협에 대응할 수 있는 종합적인 위협 관리 기능을 제공할 수 있다.
이 연구는 제18대 대통령 선거에 출마했던 후보자들의 연설문 담화를 네트워크 관점에서 접근 해 구조적으로 분석하고 연설문에 내재된 의미를 파악하고자 했다. 이를 위해 연설문 담화에서 언급된 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 살펴보았다. 단어의 가시성은 특정 단어가 얼마나 자주 등장 하는지로, 단어 간 연결성은 네트워크 분석을 통해 연설문에 언급된 단어 간 상호작용을 그래프로 나타내 파악하였다. 박 후보의 경우 '국민행복'과 '약속'이 핵심 키워드로, 문 후보의 경우 '정권교체'와 '한반도,' 안 후보의 경우 '국민'과 '변화'가 핵심 키워드로 나타났다. 이 단어를 중심으로 어떤 단어들이 서로 연결되었는지 네트워크 분석을 하였다. 단어 간 중심성을 분석한 결과 박 후보의 경우 국민과 대한민국, 국민행복, 신뢰가, 문 후보의 경우 대한민국, 보통사람, 국민, 정권교체가, 안 후보의 경우 국민, 정치, 변화가 단어들 간의 관계에서 중심 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구는 이론적인 측면에서 단어의 네트워크 분석을 통해 대통령 연설문에 내재된 의미를 실증적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다. 방법론적인 측면에서는 대통령 후보자의 연설문 담화에 대한 단어 간 연결성을 구조적 측면에서 파악했다는 점에서 정치 커뮤니케이션 연구 분야의 확장에 기여하였다.
This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-Propagation loaming algorithm. The U decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권2호
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pp.16-32
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2014
As Topic Modeling has been applied in increasingly various domains, the difficulty in naming and characterizing topics also has been recognized more. This study, therefore, explores an approach of combining text mining with network analysis in a multi-step approach. The concept of synchronization was applied to re-assign the top author keywords in more than one topic category, in order to improve the visibility of the topic-author keyword network, and to increase the topical cohesion in each topic. The suggested approach was applied using 16,548 articles with 2,881 unique author keywords in construction and building engineering indexed by KSCI. As a result, it was revealed that the combined approach could improve both the visibility of the topic-author keyword map and topical cohesion in most of the detected topic categories. There should be more cases of applying the approach in various domains for generalization and advancement of the approach. Also, more sophisticated evaluation methods should also be necessary to develop the suggested approach.
The number of school crime has grown continuously for last ten years and its intensity also has reached to serious condition. The concept of CPTED(Crime Prevention through Environmental Design) needs to be focused for improving school environment regarding this context. The exterior space of school environment is variously exposed to school crimes committed by colleague students and also intruders. From the perspective of school CPTED, Natural surveillance as one of the practical strategies requires the micro-scale analysis which clarifies local visibility at each different school exterior space. Thus, the purpose of this research is to develop the analysis method clarifying visibility condition at exterior space of school environment, which supports finding the condition of natural surveillance. The programmed analysis algorithm generated quantitative results clarifying Degree for static visibility and Clustering Coefficient for user tracking visibility. The result of this study produced the analysis method feasible to clarify weak natural surveillance conditions at school exterior spaces. Also, it is expected that the developed analysis method will be used to improve the layout of school exterior space from the perspective of CPTED.
대한민국 정부는 2020년까지 달에 궤도선과 착륙선 발사를 계획하고 있다. 두 가지 탐사선을 발사하기 이전에 탐사선의 핵심기술 확보 및 달의 과학 데이터를 획득하기 위해 시험용 궤도선을 2018년까지 발사할 계획이다. 궤도선의 탑재체는 달 표면 촬영 및 과학 데이터를 획득한 후 지상으로 전송한다. 또한 궤도선이 지상국과 교신이 가능하면 S-band 대역으로 원격명령 및 원격 측정 데이터를 전송하고, X-band 대역으로 과학 데이터를 전송한다. 한국형 심우주 네트워크는 궤도선과 주로 S 및 X-band 통신을 수행한다. 지구-달 전이 단계에서 한국형 심우주 네트워크가 가용할지 않을 경우 Deep Space Network 또는 Universal Space Network를 이용하며, 임무 궤도에서는 예비로 이 네트워크들이 사용된다. 본 논문은 임무 시나리오에 따른 궤도선의 일별 교신 횟수를 예측하고 운영 시나리오를 작성하기 위해 다양한 안테나 및 마스크 각도에 따른 가시성 조건을 분석하였다.
본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.
To achieve economic stability, distribution Company as an economic institution should be managed by various processes. In this way, knowledge of different processes is the first step. Furthermore, expectations, outputs, requirement data, and sub-processes should be extracted and determined. Accordingly, to assign the performance responsibility of each process, the decision-making points must be introduced and, the deviation or change in set-points should be investigated into processes. Also, the performance of processes could be monitored by introducing of the sub-indictors. In this study, a practical method is presented for monitoring of reliability and power loss indices from viewpoint components' supply chain into the distribution network. At first, the visibility model of the supply chain is illustrated by focus group and the sub-indicators are extracted for each process of this chain. Then, validation and verification of the sub-indicators are accomplished by the Delphi method and, an information dashboard is presented by confirmed the sub-indicators and statistics methods. Finally, the proposed method is investigated by real data in a typical network and the results are analyzed.
시스템가시성의 통합 평가가 복잡한 ICMBS분야가 상용화 되면서 하드웨어시스템과 소프트웨어기술의 역할 변화가 필요한 시점이 다가오고 있다. 이 변화는 기술이 문화적으로 융합되면서 자연스럽게 스며들어 혼재하는 시기로 접어들고 있다. 통합시스템 범위가 예측할 수 없는 혼란스러운 공백상태를 불러올 수 있다. 시스템의 공백상태는 기술과 문화의 복잡한 상호작용을 통해 공급과 유지로 운용되는 생태계적인 특징을 갖는다. 유니버설미들웨어를 활용하게 되면 생명주기모델을 적용할 수 있으며 복잡성이 증가하는 시스템의 가시성을 높이고 혼란스러운 상태를 대비할 수 있다. 본 연구에서는 유니버설미들웨어를 기반으로 하여 데이터와 서비스모듈을 각각 유기적으로 표준화하여 안정적인 시스템가시성 플랫폼을 지원하는 모듈을 시험하고 평가하였다. 시스템가시성을 구성하는 모듈은 Intelligent Pervasive Cloud 모듈, Memorial Service 모듈, Life Cycler 연결 모듈로 구성하고, 각각의 모듈은 ICBMS에서 요청하는 시스템가시성에 대한 다양한 요구사항을 반영하였다. 또한, 분석결과를 플랫폼기반의 시스템독립적인 구조를 통해 다양한 네트워크응용서비스 표준을 지원하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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