In order to investigate the influence of four Sasang prescriptions, $So{\breve{u}}min$ P'almunjat'ang(SPG), $So{\breve{u}}min$ Sltibimikwanjungt'ang(SSK), $T^{\prime}ae{\breve{u}}min$$Chowis{\breve{u}}ngch^{\prime}{\breve{o}}ngt^{\prime}ang$(TCS), and $T^{\prime}ae{\breve{u}}min$$Ch^{\prime}{\breve{o}}ngp^{\prime}yesagant^{\prime}ang$(TCP), on the activity of the autonomic nervous system in the rats exposed to noise and vibration stress, the contents of catecholamines in the urine, body temperature, heart rate, blood pressure, and stomach mucosa change were checked in this experiment. The results obtained were as follows; 1. On the 7th and 12th days from the beginning, the experimental indexes of the controled group were increased more than those of the normal group, and it meant that the noise and vibration stress induced an autonomic nervous system disorder in rats. 2. The urine-epinephrine contents in all experimental groups were decreased more than in the controled group, and in the Tcs and the Tcp groups those were significantly decreased on the 7th and 12th days. 3. The urine-norepinephrine contents in the SPK, TCS, and the TCP groups were significantly decreased on the 7th day, and in the TCS and the SPG groupsthose were significantly decredsed on the 12th day. 4. The urine-dopamine contents in the TCS group were significantlly decreased on the 12th day. 5. The body temperaature was decreased significantly in the SPG and the SSK groups on the 7th day. 6. The heart rate was significantly decreased in the SPG group on the 7th day, and it was decreased significantly in the SPG and the SSK groups on the 12th day. 7. The blood pressure was decreased in ghe SPG group significantly on the 7th day. 8. The stomach mucosa remarkably recovered from gastric ulcers in the SPG group and significantly recorvered in the other groups on the 7th day. From the above findings, th could be assumed that Taeumin and Soumin prescriptions had some significant influence on the control of the autonomic nervous system in the rats that recieved stress.
실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.
This paper proposes an efficient network architecture for reflective memory system (RMS). Using this architecture, the time for broadcasting a shared-data to all nodes can be significantly shortened. The device named topology conversion switch (TCS) is implemented to realize the network architecture. The implemented TCS is applied to the ethernet based real time control network (ERCnet) to evaluate the performance.
To achieve the "low carbon green growth" vision, the first step is securing core technologies. Therefore, S&T policy direction for green technology development is urgently needed. As of 2008, investment in green technology (GT) development hovered around 10% of the government's total R&D budget. Thus, the Korean government developed a plan to increase that percentage to 15%, by 2013. To develop reasonable investment strategies for green technology development, targeted strategies that reflect technology and market changes by green technology area are needed. However, the overall planning and coordination of national GT development is currently split among, approximately, 10 government ministries. To establish an efficient green technology development system, the so-called "Green Technology R&D Council" should be launched in collaboration with the Presidential Committee on Green Growth and the National Science and Technology Council. Furthermore, to build a solid foundation for commercializing the outcomes of GT development projects and promote GT transfer, the government should undertake two initiatives. First, the government should reinforce GT R&D performance management, by establishing a GT R&D performance management and evaluation system. Second, the government should implement the "customized packaged support for promoting green technology business rights and commercialization" and present "e-marketplace for market-oriented green technologies". Creating a pan-ministerial policy for GT development policy would necessitate restructuring the HR(Human Resources) development system, which is currently separated by technology area. Based upon mid/long-term HR supply and demand forecasts, the government should design differentiated HR development projects, continuously evaluate those projects, and reflect the evaluation results in future policy development. Finally, to create new GT-related industries, the "Green TCS (Testing, Certification, and Standards) System" needs to be implemented. For objective evaluation and diffusion of R&D results by green technology area, a common standardization plan for testing, analysis, and measurement, like the "Green TCS", should be developed and integrated.
PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.
빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
In this study, an effective estimation method of wheel acceleration is presented. The wheel acceleration is mainly used in the ABS(anti-lick brake system) and the TCS(traction control system). The wheel acceleration is a derivative term of the wheel speed which is generally measured by the wheel speed sensors. The results of a simple differentiation of the signal and an observation of the signal by Kalman filter show that Kalman filter has better performance than the simple differentiation. The differentiated sine signal which is contaminated with random noise shows a rugged signal compared with the signal which is filtered by the Kalman filter. The covariance of the differentiated signal is higher than that of the Kalman-filtered signal, too. The presented Kalman filter technique shows an effective way of solution to get the estimated wheel acceleration value which is sufficient to be applied to ABS or TCS control algorithms.
최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.
경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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