Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.42
no.1
s.139
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pp.57-63
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2005
This paper introduces basic research of optimum routing assessment system as voyage support purpose which can obtain safe and efficient route. In view point of safety, the prediction of ship motion should be evaluated in the condition of rough weather This part includes general seakeeping estimation based on 3 dimensional panel method and parametric roil prediction. For increasing voyage efficiency, ETA(Estimated Time of Arrival) and fuel consumption should be calculated considering speed reduction and power increase due to wave effects based on added resistance calculation and ship performance characteristics. Basically, the weather forecast is assumed to be prepared previously to operate this system. The idea of these factors in this system will be helpful to escape from dangerous voyage situation by wave conditions and to make optimum route planning based on ETA and fuel consumption.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.62-74
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2020
Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist's energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.
Risk assessment processes, which include processes for the estimation of human cancer potency using animal bioassay data and calculation of human exposure, entail uncertainties. In the exposure assessment process, exposure scenarios with various assumptions could affect the exposure amount and excess cancer risk. We compared risk estimates among various exposure scenarios of vinyl chloride, trichloroethylene and tetrachloroethylene in tap water. The contaminant concentrations were analyzed from tap water samples in Seoul from 1993 to 1994. The oral and inhalation cancer potencies of the contaminants were estimated using multistage, Weibull, lognormal, and Mantel-Bryan model in TOX-RISK computer software. In the first case, human excess cancer risk was estimated by the US EPA method used to set the MCL(maximum contaminant level). In the second and third case, the risk was estimated for multi-route exposure with and without adopting Monte-Carlo simulation, respectively. In the second case, exposure input parameters and cancer potencies used probability distributions, and in the third case, those values used point estimates(mean, and maximum or 95% upper-bound value). As a result, while the excess cancer risk estimated by US EPA method considering only direct ingestion tended to be underestimated, the risk which was estimated by considering multi-route exposure without Monte-Carlo simulation and then using the maximum or 95% upper-bound value as input parameters tended to be overestimated. In risk assessment for volatile organic compounds, considering multi-route exposure with adopting Monte-Carlo analysis seems to provide the most reasonable estimations.
This study presumes the efficiency of each route by utilizing data of Seoul's exclusive bus routes for the 2008 and the DEA model. In the estimation, it is assumed that the number of passengers and profits of each route is calculated by considering the number of buses and stops, travel distance, intervals and management cost. This study computed the efficiency scores of each bus line in Seoul based on the data for the first half of 2008 and one of the DEA models, namely the BCC model. After analysis using the input-oriented BCC model, out of a total of 18 lines of interest, there were 2 CRS lines and 16 IRS lines. Also, the Tobit Regression Analysis that helps identify the impact of the elements used in the analysis on efficiency scores proved that the most influential element to exclusive buses is the length of intervals.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.3A
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pp.221-231
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2006
TCP is needed as a transport protocol to provide reliable end-to-end message delivery for MANETs in order to achieve a smooth integration with the fixed Internet. Particularly, TCP has its variants, namely TCP-Reno and TCP-Vegas. However, there has been no research work on extensive performance comparison of TCP-Reno and TCP-Vegas over AODV and OLSR. This paper is the first trial to perform the research by using ns-2 simulator. Through the extensive simulations, we found that which to select among routing protocols is more important than which to select among TCP variants, because the performance difference between TCP-Reno and TCP-Vegas over uy selected routing protocol is not so much outstanding. Particularly, TCP-Vegas relies on an accurate BaseRTT estimation in order to decide the sending rate of a TCP Sender. However, it cannot be directly applied to MANET because a route change makes the Base an used over a Previous Path obsolete. Therefore, we propose a technique for improving the performance of TCP-Vegas by considering the route change, and show the performance improvement through simulation study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.3
s.357
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pp.18-25
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2007
In sensor networks, sensor nodes have limited computational capacity, power and memory. Thus energy efficiency is one of the most important requirements. How to extend the lifetime of wireless sensor networks has been widely discussed in recent years. However, one of the most effective approaches to cope with power conservation, network scalability, and load balancing is clustering technique. The function of a cluster head is to collect and route messages of all the nodes within its cluster. Cluster heads must be changed periodically for low energy consumption and load distribution. In this paper, we propose an energy-aware cluster head selection algorithm and Distance Estimation-based distributed Clustering Algorithm (DECA) in wireless sensor networks, which exchanges cluster heads for less energy consumption by distance estimation. Our simulation result shows that DECA can improve the system lifetime of sensor networks up to three times compared to the conventional scheme.
Park, Chul Young;Kim, Hong Geun;Shin, Chang Sun;Cho, Yong Yun;Park, Jang Woo
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.7
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pp.297-306
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2017
Citizens want more accurate forecast information using Bus Information System. However, most bus information systems that use an average based short-term prediction algorithm include many errors because they do not consider the effects of the traffic flow, signal period, and halting time. In this paper, we try to improve the precision of forecast information by analyzing the influencing factors of the error, thereby making the convenience of the citizens. We analyzed the influence factors of the error using BIS data. It is shown in the analyzed data that the effects of the time characteristics and geographical conditions are mixed, and that effects on halting time and passes speed is different. Therefore, the halt time is constructed using Generalized Additive Model with explanatory variable such as hour, GPS coordinate and number of routes, and we used Hidden Markov Model to construct a pattern considering the influence of traffic flow on the unit section. As a result of the pattern construction, accurate real-time forecasting and long-term prediction of route travel time were possible. Finally, it is shown that this model is suitable for travel time prediction through statistical test between observed data and predicted data. As a result of this paper, we can provide more precise forecast information to the citizens, and we think that long-term forecasting can play an important role in decision making such as route scheduling.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.3
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pp.183-192
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2017
k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).
This paper presents a new algorithm on low power survivor path memory implementation of the trace-back systolic array Viterbi algorithm. A novel idea is to reuse the already-generated trace-back routes to reduce the number of trace-back operations. And the spurious switching activity of the trace-back unit is reduced by making use of a clock gating method. Using the SYNOPSYS power estimation tool, DesignPower, our experimental result shows the average $40{\%}$ power reduction and $23{\%}$ area increase against the trace-back unit introduced in [1].
The estimation of springing responses for recent ships is carried out, and application to a ship design is described. To this aim, springing effects on hull girder were re-evaluated, including non-linear wave excitations and torsional vibrations of the hull. The Timoshenko beam model was used to calculate stress distribution on the hull girder, using the superposition method. The quadratic strip method was employed to calculate the hydrodynamic forces and moments on the hull. In order to remove the irregular frequencies, we adopted 'rigid lid' on the hull free surface level, and addedasymptotic interpolation along the high frequency range. Several applications were carried out on the following existing ships: The Bishop and Price's container ship, S-175 container ship, large container, VLCC, and ore carrier. One of them is compared with the ship measurement result, while another with that of the model test. The comparison between the analytical solution and the numerical solution for a homogeneous beam-type artificial ship shows good agreement. It is found that Most springing energy comesfrom high frequency waves for the ships having low natural frequency and North Atlantic route etc. Therefore, the high frequency tail of the wave spectrum should be increased by $\omega$$\^{-3}$ instead of $\omega$$\^{-4}$ or $\omega$$\^{-5}$ for the springing calculation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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