In these days, rapid advances of the computer system and the high speed network have made the multimedia services popularized among various applications and services in the internet. Internet live broadcasting, a part of multimedia services, makes it possible to provide not only existing broadcasting services including audio and video but also interactive communications which also expand application scopes by freeing from both temporal and spatial limitation. In the Paper, an interned Personal-live broadcasting server system is developed by allowing individual users to actively create or join live-broadcasting services with such basic multimedia devices as a PC camera and a sound card. As the number of broadcasters and participants increases, concurrent multiple channels are established and groups are to be expanded. The system should also guarantee High Availability (HA) for continuous services even in the presence of partial failure of the cluster. Furthermore, a transmission mode switching is supported to consider network environments in the user system.
In recent years, IT advancement has brought out the new Internet communication environment such as online social network services, where people are connected in global network without temporal and spatial limitation. The popular use of online social network helps people share their experience and preference for specific products and services, thus holding large potential to significantly affect firms' business performance through Word-of-Mouth (WOM). This study examines the role of online social network in raising WOM effect on the movie industry by comparing with the similar role of Internet portal, another major online communication channel. Analyzing 109 movies and data from both Twitter and Naver movie, we found that significant WOM effect exists simultaneously in both Twitter and Naver movie. However, we also found that different figures of online viral effects exist depending on the popularity of movies. In the hit movie group, before the movie release, the WOM effect occurs only in Twitter while the WOM effect arises in both Twitter and Naver movie at the same time after the movie release. In the less-popular (or niche) movie group, the WOM effect occurs in both Twitter and Naver movie only before the movie release. Our findings not only deepen theoretical insights into different roles of the two online communication channels in provoking the WOM effect on entertainment products but also provide practitioners with incentive to utilize SNS as strategic marketing platform to enhance their brand reputations.
High-resolution satellites capable of observing the Earth periodically enhance applicability of remote sensing in the field of national disaster management from national disaster pre-monitoring to rapid recovery planning. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been developed various satellite-based disaster management technologies and applied to disaster site operations related to typhoons and storms, droughts, heavy snowfall, ground displacement, heat wave, and heavy rainfall. Although the limitation of timely imaging of satellite is a challenging issue in emergent disaster situation, it can be solved through international cooperation to cope with global disasters led by domestic and international space development agencies and disaster organizations. This article of special issue deals with the scientific disaster management technologies using remote sensing and advanced equipments of NDMI in order to detect and monitor national disasters occurred by global abnormal climate change around the Korean Peninsula: satellite-based disaster monitoring technologies which can detect and monitor disaster in early stage and advanced investigation equipments which can collect high-quality geo-information data at disaster site.
Disaster management using VHR (very high resolution) satellite images supports rapid damage assessment and also offers detailed information of the damages. However, the acquisition of pre-event VHR satellite images is usually limited due to the long revisit time of VHR satellites. The absence of the pre-event data can reduce the accuracy of damage assessment since it is difficult to distinguish the changed region from the unchanged region with only post-event data. To address this limitation, in this study, we conducted the wildfire-induced change detection on national wildfire cases using post-fire VHR satellite images and GIS (Geographic Information System) data. For GIS data, a national land cover map was selected to simulate the pre-fire NIR (near-infrared) images using the spatial information of the pre-fire land cover. Then, the simulated pre-fire NIR images were used to analyze bi-temporal NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) correlation for unsupervised change detection. The whole process of change detection was performed on a superpixel basis considering the advantages of superpixels being able to reduce the complexity of the image processing while preserving the details of the VHR images. The proposed method was validated on the 2019 Gangwon wildfire cases and showed a high overall accuracy over 98% and a high F1-score over 0.97 for both study sites.
This study was initiated with the attention of demanding new and diverse approaches, we're talking familiar with imitations in the design process like a way to draw a image. So I studied a convergence of humanities and visual arts with the understanding and conceptual approach of the formless. The purpose of this study is to develop formless languages and to organize practical courses which are to enable deeper research and design expression on theoretical approaches and explanations of outcomes required before and after the process when we practice in connection with the formless. The method of this study is to draw detailed items from selected words through advanced researches, work and author researches and practice teaching. The results of the study I proposed the formless language that is related to the horizontality in spatial positioning system, and pulse in the separation of space and time, and entropy in structural orders of the system, and base materialism in the limitation of matter as the operating mechanism and parent item of formless. And those elements are related with shape, size, shading, color, texture, space, structure as visual elements of formative elements and those have various adjectival meanings as the subordinate concept. So I presented an education materials of basic design which is to enable understanding and expressing the formless language in the overall process of formless visual art(theoretical approach, practice course, presentation, etc.). Based on these study results, I hope that this educational materials will be used as educational contents that makes them express and understand different new beauties, and a role that reveals social identity, and a reference for research on a formless visual arts.
Photovoltaic panels are hazardous electronic waste that has heavy metal as one of the hazardous components. Each year, hazardous electronic waste is increasing worldwide and every heavy rainfall exposes the photovoltaic panel to become the source of heavy metal soil contamination. the development needs a monitoring technology for this hazardous exposure. this research use relationships between SAR temporal baseline and coherence of Sentinel-1 satellite to detected photovoltaic panel. Also, the photovoltaic plant detection tested using the difference between that photovoltaic panel and the other difference surface of coherence. The author tested the photovoltaic panel and its environment to calculate differences in coherence relationships. As a result of the experiment, the coherence of the photovoltaic panel, which is assumed to be a permanent scatterer, shows a bias that is biased toward a median value of 0.53 with a distribution of 0.50 to 0.65. Therefore, further research is needed to improve errors that may occur during processing. Additionally, the author found that the change detection using a temporal baseline is possible as the rate of reduction of coherence of photovoltaic panels differs from those of artificial objects such as buildings. This result could be an efficient way to continuously monitor regardless of weather conditions, which was a limitation of the existing optical satellite image-based photovoltaic panel detection research and to understand the spatial distribution in situations such as photovoltaic panel loss.
Park, Min-Chul;Ha, Tae-Jun;Kwon, Sung-Dae;Oh, Seok-Jin
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.93-103
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2019
In metropolitan cities have been reorganizing the routes of the city buses periodically due to changes in the spatial structure and traffic pattern and the lack of supply due to new developments. However, there is a lack of system to comprehensively evaluate the routes. Even if the evaluation index is not clearly defined, it may not be reasonable. Therefore, it is difficult to set the improvement direction when the bus route is reorganized. In this study, the existing evaluation indexes were reviewed and further investigation was conducted on the problematic indexes. In particular, the degree of curvature has been used as a very important index in the evaluation of the route system, but the existing curvature based curvature has a limitation in considering the traffic characteristics of individual users. For this purpose, a virtual city bus network was set up and the degree of curvature was calculated and compared based on the point - based curvature and stopping point based on individual user O/D. In this study, it is considered that more efficient and practical analysis and evaluation are possible in the evaluation of the city bus route system through the curvature considering the individual user O/D based on the stopping point. It is expected that it will be used at the time of reorganization of city bus route performed by individual local governments in the future.
Several volcanic activities have continued in Mt. Baekdu since the Millennium eruption, and these phenomena have increased the need for volcanic activity surveillance. Various geophysical approaches are needed to obtain the depth and size of magma chamber that lie several kilometers below the surface. We examined the applicability of direct-current resistivity survey in this study. In order to explore the deep magma chamber of Mt. Baekdu, which has a spatial limitation due to the borderline, a large-scale survey with a length of tens of kilometers should be conducted. This type of survey requires a distributed measurement system and optimized exploration designs. Therefore, we propose survey designs taking advantage of our developed distributed acquisition system and analyze the applicability using numerical simulation. We confirmed that our designs that use single survey line with offline transmitting points show comparable results to the conventional 3D survey. It is expected that our research result can contribute to the deep geophysical exploration in Mt. Baekdu.
Until recently, most people have invested in a traditional portfolio consisting of stocks, bonds and real estates based on the three-division method of properties in Korea. However, this study analyzed the impact of the composition of a portfolio combining representative real estate indirect investment products such as Reits and real estate funds on the investment performance. For this purpose, the empirical analysis using the mean variance model, which is the most appropriate method for the portfolio composition, was used. For variables used in this study, mixed asset portfolios were classified into Portfolio A through Portfolio G depending on the composition of assets, and the price indices selected as Kospi, Krx bond, Reits Trus Y7, Hanwha-Lasal fund, and Office (Seoul). The results are as follows; first Portfolio D, which combined bonds, stocks, Reits and Real Estate funds, and Portfolio G, which added the office, the actual real estate, were shown to have the lowest risk. second, Portfolio B composed of bonds, stocks and Reits and Portfolio D with added real estate funds had the lowest risk while Portfolio F composed of bonds, stocks, offices and real estate funds, and Portfolio G with added Reits were the most profitable. As a result, it has been analyzed that it was more effective to compose a portfolio including Reits and real estate funds, which were real estate indirect investment products that eliminated the illiquidity limitation of real estates than real estates, the traditional three-division method of properties. Therefore, it is possible to minimize the risk of investors and reduce the cost of ownership of the real estate by solving the illiquidity problem that is the biggest disadvantage of the direct investment, In addition, it is considered that it is more necessary to reinvigorate the real estate indirect investment market where small amounts can be invested.
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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