This paper presents the initial findings of a ground-breaking two-year CTBUH-funded research project investigating the real environmental and social sustainability of people's lifestyles in a number of high-rise residential towers in downtown Chicago, and a comparable number of low rise homes in suburban Oak Park, Chicago - based on actual energy bills and other real data. The study is ground-breaking because, to date, similar studies have been mostly based on very large data sets of generalized data regarding whole-city energy consumption, or large-scale transport patterns, which often misses important nuances. This study has thus prioritized quality of real data (based on around 250 households in both high rise and low rise case studies), over quantity. In both urban and suburban cases, the following factors have been assessed: (i) home operational energy use, (ii) embodied energy of the dwelling, (iii) home water consumption, (iv) mobility and transport movements, (v) urban/suburban Infrastructure, and (vi) quality of life. The full results of this seminal study will be published in the form of a CTBUH Research Report publication in 2017. Presented below is an overview of the initial (and, currently, unverified) findings of the research, together with the limitations of the study that should be taken into account, as well as future plans for developing this important pilot study.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.3
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pp.27-33
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2019
Quadrature spatial modulation (QSM) utilizes the in-phase and quadrature spatial dimensions to transmit the real and imaginary parts, respectively, of a single signal symbol. Improved QSM (IQSM) builds upon QSM to increase the spectral efficiency by transmitting the real and imaginary parts of two signal symbols using antenna combinations of size of two. In this paper, we propose a double QSM (DQSM) scheme that transmits the real and imaginary parts of two signal symbols independently through any of the transmit antennas. The two signal symbols are drawn from two different constellations of the same size with the first symbol drawn from any of the conventional modulation sets while the second is drawn from an optimally rotated version of the first constellation. The optimum rotation angle is obtained through extensive Monte Carlo simulations to minimize the bit error rate (BER) of the system. Simulation results show that for a given spectral efficiency, DQSM performsrelatively close to IQSM while requiring a smaller number of transmit antennas, and outperformsIQSM by up to 2 dB when the same number of antennas are used.
Lim, Yo Han;Jeong, In Hyeok;Lee, San Sung;Hwang, Sung Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.11
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pp.1518-1525
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2021
Due to the growth of VR industry and rise of digital twin industry, the importance of implementing 3D data same as real space is increasing. However, the fact that it requires expertise personnel and huge amount of time is a problem. In this paper, we propose a system that generates point cloud data with same shape and color as a real space, just by scanning the space. The proposed system integrates 3D geometric information from lidar and color information from stereo camera into one point cloud. Since the number of 3D points generated by lidar is not enough to express a real space with good quality, some of the pixels of 2D image generated by camera are mapped to the correct 3D coordinate to increase the number of points. Additionally, to minimize the capacity, overlapping points are filtered out so that only one point exists in the same 3D coordinates. Finally, 6DoF pose information generated from lidar point cloud is replaced with the one generated from camera image to position the points to a more accurate place. Experimental results show that the proposed system easily and quickly generates point clouds very similar to the scanned space.
In this study, we design an optimized Graphics Processing Unit (GPU)-based GNSS signal processing technique with the goal of designing and implementing a GNSS Software Defined Receiver (SDR) that can operate in real time all-in-view mode under multi-constellation and multi-frequency signal environment. In the proposed structure the correlators of the existing GNSS SDR are processed by the GPU. We designed a memory structure and processing method that can minimize memory access bottlenecks and optimize the GPU memory resource distribution. The designed GNSS SDR can select and operate only the desired GNSS or desired satellite signals by user input. Also, parameters such as the number of quantization bits, sampling rate, and number of signal tracking arms can be selected. The computing capability of the designed GPU-based GNSS SDR was evaluated and it was confirmed that up to 2400 channels can be processed in real time. As a result, the GPU-based GNSS SDR has sufficient performance to operate in real-time all-in-view mode. In future studies, it will be used for more diverse GNSS signal processing and will be applied to multipath effect analysis using more tracking arms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.541-543
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2021
Recently, the number of cars owned in Jeju Island and the use of tourist rental cars have been increasing rapidly. Therefore, parking problems are getting worse in residential and commercial areas. As a result, a system is required to secure parking spaces and utilize existing parking spaces. Therefore, this paper proposes a system for real-time sharing of free public and paid parking spaces by introducing services that provide information on nearby restaurants, tourist information, and real-time parking status. The system analyzes infrared sensors and CCTV images installed in the actual parking lot and provides convenience for service users by analyzing the space currently in use and the number of unused parking spaces in real time.
Real-time high-precision image georeferencing is important for the realization of image based precise navigation or sophisticated augmented reality. In general, high-precision image georeferencing can be achieved using the conventional simultaneous bundle adjustment algorithm, which can be performed only as post-processing due to its processing time. The recently proposed sequential bundle adjustment algorithm can rapidly produce the results of the similar accuracy and thus opens a possibility of real-time processing. However, since the processing time still increases linearly according to the number of images, if the number of images are too large, its real-time processing is not guaranteed. Based on this algorithm, we propose a modified fast algorithm, the processing time of which is maintained within a limit regardless of the number of images. Since the proposed algorithm considers only the existing images of high correlation with the newly acquired image, it can not only maintain the processing time but also produce accurate results. We applied the proposed algorithm to the images acquired with 1Hz. It is found that the processing time is about 0.02 seconds at the acquisition time of each image in average and the accuracy is about ${\pm}5$ cm on the ground point coordinates in comparison with the results of the conventional simultaneous bundle adjustment algorithm. If this algorithm is converged with a fast image matching algorithm of high reliability, it enables high precision real-time georeferencing of the moving images acquired from a smartphone or UAV by complementing the performance of position and attitude sensors mounted together.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.19
no.4
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pp.81-89
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2016
This study aims to understand the relationship between visitors and the degradation of natural resources in Bukhansan national park. We analyzed the trend of the number of visitors, destruction of natural resources and decrease of biodiversity per year. We further compared three types of trails, heavily-used trails and rarely-used trails and a trail with limited access, regarding the degree of destruction in the National Park through a field survey. Our result showed that increasing number of visitors had direct and indirect impact on the destruction of natural resources in the National Park. The direct impact came from visitors' excessive use of trails. Naturally, increasing number of visitors caused an immoderate use of natural resources. Physical degradation such as exposure of tree root, poor drainage of trails, trail erosion was more severe than other types of trails. Decreasing biodiversity or mild disturbance around trails is the indirect impact such as broken bough, worn-bark in rarely-used trails. Destruction scale greatly increased as the number of visitors increased. Real-named reservation system helped to prevent trails from degradation. Our result calls for the need of controlling the number of visitors to Bukhansan National Park to mitigate the degradation. We recommend dispersing visitors from the heavily-used trails to other trails and implementing real-named reservation system in the rarely-used trails for the effective management of the national park.
The present study has been performed to investigate the effect of statistical number of droplets on the simulation of the sprinkler spray using fire field model. In order to simulate the sprinkler spray characteristics, the present study uses NIST Fire Dynamics Simulator version 5.2. A group of Lagrangian particles with similar droplet characteristics, such as diameter, velocity, temperature and so on, is represented by parcel concept to decrease the total number of droplets tracked in the simulation. The present study introduces a new parameter to represent the ratio between real number of droplets and computational parcels. The dependency of the number of parcels on the fire suppression characteristics and spray patterns is quantitatively examined for different ratio between the real number of droplets and computational parcels.
Kim, Hyoung-Joong;Cho, Woo-Hyun;Kim, Han-Joong;Cheon, Byung-Yool
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.25
no.1
s.37
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pp.64-72
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1992
To provide the information necessary for the insurance medicine management plan, price discount rates among the insurance medicines were studied. A total of 2,107 items of insurance medicine of which prices were discounted via governmental inspections of real transactional process of insurance medicine were analysed. The conclusions are as follows; 1. Among the variables relevant to the characteristics of manufacturers, price discount rates of insurance medicines were statistically significant with production rankings of manufacturers, incorporation year, existence of investments by foreign corporation, existence of a research institute, and enrollment in the exchange. And among the variables relevant to the properties of medicines, the number of enrolled items which have the same components, classification, the date of new enrollment, the sales of items, and the number of raw materials in the items were statistically significant. 2. Stepwise multiple regression was done to identify the factors which affect the price discount rates of insurance medicines. The number of enrolled items which have the same components, production rankings of manufactures, classification number (medicines for function of tissue cells), incorporation year(1940-1949), existence of investments by foreign corporations, classification number (anti-germ medicines), number of raw materials In the items, the sales of items, and medicines whose major objective is not treatment were significant variables and the $R^2$-value for these variables was 21.2%. Considering all of the above results, for management of insurance medicines, it seems important that the real transactional prices of insurance medicines should be identified systematically, focusing on the properties which affect the price discount rates of insurance medicines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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