This study aims to make a comparison of the attitudes between residents, officials and experts towards the rural landscape management polices. It is also designed to suggest the improvements to the rural landscape management policies. This study showed that there were differences in awareness of the rural landscape management polices depending on stakeholder who are residents, officials and experts and experienced groups of rural landscape projects. The directions of improvement of rural landscape policies are as follows: First, it's necessary that the various rural landscape management polices is made of considering the differences on the interest group's recognition. Second, the related rural landscape improvement programs should be implemented based on those plan. Third, the various programs which are to lead voluntary residents participation and to strengthen participant's capabilities have to be arranged to manage the rural landscape effectively.
Purpose : The purpose of this study was to compare the effect of treadmill training and cognitive task with in the course of treadmill training at the same time with chronic stroke patients. Methods : Fourteen chronic stroke patients participated. Participants were randomly assigned to the control and experimental group(7 experimental, 7 control). All of participants were in-patients at local hospital and had been receiving a traditional rehabilitation program, five days a week. The both groups have undergone 4weeks. The experimental group trained in treadmill and cognitive task at the same time, but control group trained only treadmill. 10m walking test, Timed Up & Go (TUG) test and 6 Minutes walking(6M walking) test to measure the walking speed, dynamic balance and waling endurance ability were carried out before and after the training. Results : The result of the study were as follow:10m walking test were significantly increased both groups(p<.01), but not significant between groups(p>.05). TUG test were significantly increased both groups(p<.001) and between groups(p<.01). 6M walking test were significantly increased both groups(p<.001), but not significant between groups(p>.05). Conclusion : Ahead of return to the community to patients with stroke, cognitive task with in the course of treadmill training at the same time was effective in improving the dynamic balance ability.
Kim, Chang-Yong;Hong, Sung-Wan;Bae, Gyu-Jin;Kim, Kwang-Yeom;Schubert, Wulf
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.255-261
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2003
Tunnelling in poor and heterogeneous ground is a difficult task. Even with a good geological investigation, uncertainties with respect to the local rock mass structure will remain. Especially for such conditions, a reliable short-term prediction of the conditions ahead and outside the tunnel profile are of paramount importance for the choice of appropriate excavation and support methods. The information contained in the absolute displacement monitoring data allows a comprehensive evaluation of the displacements and the determination of the behaviour and influence of an anisotropic rock mass. Case histories and with numerical simulations show, that changes in the displacement vector orientation can indicate changing rock mass conditions ahead of the tunnel face (Schubert & Budil 1995, Steindorfer & Schubert 1997). Further research has been conducted to quantify the influence of weak zones on stresses and displacements (Grossauer 2001). Sellner (2000) developed software, which allows predicting displacements (GeoFit$\circledR$). The function parameters describe the time and advance dependent deformation of a tunnel. Routinely applying this method at each measuring section allows determining trends of those parameters. It shows, that the trends of parameter sets indicate changes in the stiffness of the rock mass outside the tunnel in a similar way, as the displacement vector orientation does. Three-dimensional Finite Element simulations of different weakness zone properties, thicknesses, and orientations relative to the tunnel axis were carried out and the function parameters evaluated from the results. The results are compared to monitoring results from alpine tunnels in heterogeneous rock. The good qualitative correlation between trends observed on site and numerical results gives hope that by a routine determination of the function parameters during excavation the prediction of rock mass conditions ahead of the tunnel face can be improved. Implementing the rules developed from experience and simulations into the monitoring data evaluation program allows to automatically issuing information on the expected rock mass quality ahead of the tunnel.
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
TBM으로 터널 시공 중 막장면에서 갑작스럽게 문제가 발생하는 경우 공간적인 제한 때문에 NATM공법으로 시공되는 터널에 비해서 적절한 대처를 하기가 어렵다. TBM으로 터널 시공 중에 막장전방의 지반상태를 예측하는 것은 매우 중요하기 때문에 탄성파, 전자기파 등을 이용하여 TBM 면판 전방의 지반상태를 예측하는 연구 및 기술개발이 이루어졌다. 대부분의 TBM 현장에서는 공사기간 및 비용을 고려하여 1개의 막장전방 예측기법을 적용한다. 그러나 막장전방 예측기법의 종류에 따라서 탐사심도, 적용 가능한 지질조건, 예측할 수 있는 대상, 예측 정확도 등이 다르다. 복합적인 지질조건에 위치한 TBM 터널 시공 시에는 여러 가지 막장전방 예측기법을 적용하는 것이 막장 전방의 지질 조건을 정확하게 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 여러 가지 막장전방 예측기법을 동시에 적용하였을 경우 각각의 기법으로부터 얻어진 지반상태는 다른 결과를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 각각의 막장전방 예측기법으로부터 얻어진 막장전방의 지반상태를 종합적으로 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 확률론적 분석과 계층분석기법을 이용하여 막장전방의 지반 상태를 종합적으로 평가할 수 있는 통합 모델을 제시하였다. 또한 본 연구에서 제안한 모델을 가상의 지반에 적용하여, 종합적으로 지반 상태를 평가할 수 있음을 확인하였다.
CCPM 기법에서는 프로젝트 버퍼의 크기를 결정하기 위해 일반적으로 자르고 붙이는 방법과 루트-제곱하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 방법은 프로젝트의 특성을 고려하지 않고 고정된 공식을 통해서만 계산하기 때문에 버퍼의 크기가 너무 커지거나 작아지는 경우가 자주 발생했다. 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 이전 작업의 결과를 통계 분석하여 각 작업자에 대한 각 임무의 종류에 따른 작업의 특징을 파악하고 이를 CCPM 기법에 활용하여 해당 특징을 기준으로 버퍼 크기를 산정하는 새 방법을 제시하였다. 몬테카를로 시뮬레이션 환경에서 임무의 수, 임무의 어려운 정도 등의 요소를 반영하여 나온 결과를 비교분석 해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 임무 수와 상관없이 안정된 완공확률을 유지할 수 있음을 확인하였다. 또한 특정 작업자가 일찍 완공할 수 있는 임무들의 경우 제안한 방법은 기존 방법보다 버퍼의 크기를 더 단축하는 것을 확인하였다.
Predicting water levels is a difficult task because a lot of uncertainties are included. Therefore the neural network which is appropriate to such a problem, is introduced. One day ahead forecasting of river stage in the Bocheong River is carried out by using the neural network model. Historical water levels at Snagye gauging point which is located at the downstream of the Bocheong River and average rainfall of the Bocheong River basin are selected as training data sets. With these data sets, the training process has been done by using back propagation algorithm. Then waters levels in 1997 and 1998 are predicted with the trained algorithm. To improve the accuracy, a filtering method is introduced as predicting scheme. It is shown that predicted results are in a good agreement with observed water levels and that a filtering method can overcome the lack of training patterns.
Optimizing the performance of deep neural networks on embedded systems is a challenging task that requires efficient compilers and runtime systems. We propose a TVM-based approach that consists of three steps: quantization, auto-scheduling, and ahead-of-time compilation. Our approach reduces the computational complexity of models without significant loss of accuracy, and generates optimized code for various hardware platforms. We evaluate our approach on three representative CNNs using ImageNet Dataset on the NVIDIA Jetson AGX Xavier board and show that it outperforms baseline methods in terms of processing speed.
본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작하였다. 차량의 계기판 장치는 많은 방해 요소를 감소시키며, 운전자들에게 영향을 주지 않고 도로에 집중할 수 있도록 하는 것이 필수적이다. 위험 경보는 시각적인 디스플레이와 함께 유용하게 사용되지만 기존의 방식은 문제가 있다. 차량 안전 시스템의 최적화는 위험을 알리는 각종 경보보다 더 필수적인 것은 운전자가 도로에 집중할 수 있는 시각적인 장치가 요구된다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 자동차에서 가장 많이 보는 정보인 자동차 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 기본 정보를 모아서 운전자에게 제공한다. 본 논문에서 설계한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치배경 조명 발광다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템을 제작, 분석하였다.
레벨 3단계의 자율주행 차량에서는 차량에서 운전자에게로 제어권을 이양하는 시점이 존재하게 된다. 이 때에 운전자는 전방으로 주의를 돌려 상황에 대한 인지를 해야 한다. 이 시점에서 휴먼 에러가 발생할 수 있으며, 이를 방지하기 위해 적절한 정보를 운전자에게 전달해야 한다. 본 연구에서는 운전자 관점에서의 제어권 전환 시점을 'in-the-middle-of-the-loop'이라 정의하고, 요구 정보를 도출하기 위해 과업 분석과 작업 도메인 분석을 실시하였다. 그 결과, 요구 정보 타입과 그에 따른 인터페이스 고려사항을 도출하였다. 마지막 단계로는, 앞서 도출된 정보 타입 중 시스템 투명도에 대한 정보와 운전자 안내에 대한 정보를 선별하여 정보 별 운전자의 상황 인지, 인지 부하 그리고 반응 시간에 미치는 영향을 탐구하였다. 결론적으로, 상황의 위험도에 따라 시스템 투명도에 대한 정보를 다르게 제공해야 하며, 운전자 안내가 제어권 전환 후 상황 인지를 도와줄 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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