Md. Ashikuzzaman;Wasim Akram;Md. Mydul Islam Anik;Taskeed Jabid;Mahamudul Hasan;Md. Sawkat Ali
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.95-100
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2023
Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.
The purpose of this study is to propose ways to revitalize the local economy by analyzing the index changes and tourism big data before and after the opining of the KTX on the Gangneung Line in Gangneung City, where the population continues to decline. For This, the main current status of Gangneung-si and internal operation record data(DTG) of Gangneung-si were analyzed. After that, changes in the movement behavior of public transportation users before and after the opening of the KTX Gangneung Line were compared. As a result, it was possible to observe changes in tourist transportation preferences, demographic shifts, alterations in small-scale business sectors and in the travel patterns of tourists within the city of Gangneung. In particular, changes in the small business sector have shown an increase in general restaurants, leisure food establishments(cafes, etc.), and accommodation facilities following the opening of the KTX Gangneung Line. All three sectors have experienced growth concentrated in the vicinity of Gangneung Station, indicating the influence of Gangneung Station, which opened in the central part of Gangneung city, following the inauguration of the KTX Gangneung Line.
Esanov Alibek Rustamovich;Seung Je Seong;Chang-Gyoon Lim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.93-104
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2024
Demand response is a strategy that encourages customers to adjust their consumption patterns at times of peak demand with the aim to improve the reliability of the power grid and minimize expenses. The integration of renewable energy sources into smart grids poses significant challenges due to their intermittent and unpredictable nature. Demand response strategies, coupled with reinforcement learning techniques, have emerged as promising approaches to address these challenges and optimize grid operations where traditional methods fail to meet such kind of complex requirements. This research focuses on investigating the application of reinforcement learning algorithms in demand response for renewable energy integration. The objectives include optimizing demand-side flexibility, improving renewable energy utilization, and enhancing grid stability. The results emphasize the effectiveness of demand response strategies based on reinforcement learning in enhancing grid flexibility and facilitating the integration of renewable energy.
Designed by star architect of Moshes Safdie, Raffles City Chongqing includes a total of 6 mega high-rise towers 250 to 380 m tall, a sky conservatory, a 5-storey high shopping mall and a 3-storey basement car parking. Located at the confluence of the Yangtze and Jailing Rivers, the site for the project is imbued with a significance that is immediately symbolic, both as a sign of Chongqing's important past and as a vivid indicator of the city's thriving present and future. The design for the project to be situated at this gateway takes as its governing idea the image of powerful sails upon the water. The outer facades of the project's eight towers - the transparent surfaces that will face the water to the north - are meant to recall a fleet of ancient Chinese ships, with their huge rectangles of white canvas filled by the wind. This is a $1.13million\;m^2$ mega scale integrated project of office, retail, hotel, service residence and high-end residence with the transportation hub and traffic circulation at various levels of the project. This paper presents the multi-dimensional hybrid design, engineering and construction of this mega scale project. The innovations and the cutting-edge technology used in this project are introduced and discussed benchmarking the design and construction of the skyscraper cluster in a major city like Chongqing of China.
Purpose: The article focuses on studying the impact of brand anthropomorphism, and brand love, on brand advocacy, and at the same time the moderate role of brand self-connection in the process of customers' perception of the brand, especially the brand distribution. The survey subjects are customers with millennial consumers in Ho Chi Minh City, who have the behavior of buying brands in the smart mobile device industry many times with a specific brand in terms of brand distribution. Results: The findings show that Brand anthropomorphism and brand love are crucial factors to impact brand advocacy and the role of self-brand connection also is a confirmed positive effect on the relationship between brand anthropomorphism and brand love. Research design, data, and methodology: The article uses quantitative research to test the model and research hypotheses. The way to collect quantitative data is to use questionnaires with 1531 samples in Ho Chi Minh City, Vietnam. Conclusion: The research results can help businesses build a long-term brand strategy and expect to get new rewards and value from customers. They can also add to the theory about the relationship between brands and customers.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.185-192
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2022
We presented the research analysis results and policy recommendations for this study as follows. First, we findings it was analyzed that the cremation number in public cremation facilities increased at a high ratio of 7.5% per year on average. Therefore, policies to expand the supply of public cremation facilities in preparation for the continuous increase in cremation demand must be implemented as soon as possible. Second, in this study we users of public enshrinement facilities accounted for 21.0% of total cremation number, and it was analyzed that the ratio increased at an annual average of 9.0%. Therefore, as the supply reaches its limit within 1 year in Suwon City and within 2 years in Seongnam City, policies to expand the supply of public enshrinement facilities in Suwon City and Seongnam City must be implemented urgently. Third, it was analyzed through we research users of public natural burial sites accounted for a very low percentage of 1.6% of total cremation number. Therefore, policies such as creating a pleasant environment for public natural burial sites, improving facilities, and public relations activities to promote the use of public natural burial sites at the government-wide should be preceded.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.121-129
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2019
We are based on the results of this study, the policy measures for improving the efficiency of supply & demand policy of public cremation facilities in six metropolitan cities in the whole nation could be suggested as follows. First, when the utilization rate of public cremation facilities by citizents out of the jurisdiction area was lower, the overall demand for cremation was high. Therefore, the supply & demand policy of public cremation facilities should be carried forward by preferentially focusing on Busan Metropolitan City(4.1%) and Daegu Metropolitan City(17.9%) with low utilization rate by citizens out of the jurisdiction area. Second, the utilization variance of public cremation facilities in the whole six metropolitan cities in the whole nation, was insignificant(1.4%). Therefore, for the efficiency of supply & demand policy of cremation facilities in those six metropolitan cities, the customized-policies considering the characteristics of each metropolitan city should be carried forward in priority. Third, on the basis of 2018, the population size of those six metropolitan cities in the whole nation is from minimum 1.15million to maximum 3.39million as a large city, and relatively, they are facing many difficulties in the expansion for supply & demand of cremation facilities. Therefore, for the smooth construction of cremation facilities, it would be necessary to enforce policies that could disperse the demand for cremation through the joint construction of cremation facilities with other local governments close to each metropolitan city.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2012.05a
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pp.58.2-58.2
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2012
Heavy hydrocarbon reforming is a core technology for "Dirty energy smart". Heavy hydrocarbons are components of fossil fuels, biomass, coke oven gas and etc. Heavy hydrocarbon reforming converts the fuels into $H_2$-rich syngas. And then $H_2$-rich syngas is used for the production of electricity, synthetic fuels and petrochemicals. Energy can be used efficiently and obtained from various sources by using $H_2$-rich syngas from heavy hydrocarbon reforming. Especially, the key point of "Dirty energy smart" is using "dirty fuel" which is wasted in an inefficient way. New energy conversion laboratory of KAIST has been researched diesel reforming for solid oxide fuel cell (SOFC) as a part of "Dirty energy smart". Diesel is heavy hydrocarbon fuels which has higher carbon number than natural gas, kerosene and gasoline. Diesel reforming has difficulties due to the evaporation of fuels and coke formation. Nevertheless, diesel reforming technology is directly applied to "Dirty fuel" because diesel has the similar chemical properties with "Dirty fuel". On the other hand, SOFC has advantages on high efficiency and wasted heat recovery. Nippon oil Co. of Japan recently commercializes 700We class SOFC system using city gas. Considering the market situation, the development of diesel reformer has a great ripple effect. SOFC system can be applied to auxiliary power unit and distributed power generation. In addition, "Dirty energy smart" can be realized by applying diesel reforming technology to "Dirty fuel". As well as material developments, multidirectional approaches are required to reform heavy hydrocarbon fuels and use $H_2$-rich gas in SOFC. Gd doped ceria (CGO, $Ce_{1-x}Gd_xO_{2-y}$) has been researched for not only electrolyte materials but also catalysts supports. In addition, catalysts infiltrated electrode over porous $La_{0.8}Sr_{0.2}Ga_{0.8}Mg_{0.2}O_3-{\delta}$ and catalyst deposition at three phase boundary are being investigated to improve the performance of SOFC. On the other hand, nozzle for diesel atomization and post-reforming for light-hydrocarbons removal are examples of solving material problems in multidirectional approaches. Likewise, multidirectional approaches are necessary to realize "Dirty energy smart" like reforming "Dirty fuel" for SOFC.
Kim, Ji-Hyun;Lee, Suk-Jun;Kim, Ki-Yoon;Jeong, Suk-Jae
Journal of Digital Convergence
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v.11
no.11
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pp.37-52
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2013
Prior to full-scale implementation of smart grid, the Korean government is conducting a smart grid testbed in Jeju island. However, the participants of the ongoing program are skeptical about the success of the expansion of smart grid. The concern rises from various reasons; the limits of the Korean electricity market mainly led by both the government and KEPCO, high stability and reliability of the existing electricity grid, insufficient utilization of renewable energy, and public fear of raised electricity bills. Five key issues in regards to facilitating the Korean smart grid market are extracted and evaluated. The issues are conflict of interest among participants, the effect of introducing real-time pricing, lack of customer participation of demand response, and absence of business models.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.3
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pp.1-14
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2024
Gaining an accurate 3D stream geometry has become feasible with Unmanned Aerial Vehicle (UAV), which is crucial for better understanding stream hydrodynamic processes. The objective of this study was to investigate series of filters to remove stream vegetation and propose the best method for generating Digital Terrain Models (DTMs) using UAV-based point clouds. A stream reach approximately 500 m of the Bokha stream in Icheon city was selected as the study area. Point clouds were obtained in August 1st, 2023, using Phantom 4 multispectral and Zenmuse L1 for Structure from Motion (SfM) and Light Detection And Ranging (LiDAR) respectively. Three vegetation filters, two morphological filters, and six composite filters which combined vegetation and morphological filters were applied in this study. The Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were used to assess each filters comparing with the two cross-sections measured by leveling survey. The vegetation filters performed better in SfM, especially for short vegetation areas, while the morphological filters demonstrated superior performance on LiDAR, particularly for taller vegetation areas. Overall, the composite filters combining advantages of two types of filters performed better than single filter application. The best method was the combination of Progressive TIN (PTIN) and Color Indicies of Vegetation Extraction (CIVE) for SfM, showing the smallest MAE of 0.169 m. The proposed method in this study can be utilized for constructing DTMs of stream and thus contribute to improving the accuracy of stream hydrodynamic simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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