도로 효율화를 도모하기 위하여 철도건널목의 개량이 요구되는 경우, 사업에 대한 타당성 분석 시 도로부문에서 발생되는 자동차의 지체 및 운행비 감소, 도로 교통사고 감소의 편익은 비교적 충분히 반영되어온 반면, 철도건널목사고 감소편익, 운영비 감소편익 등은 충분히 반영되지 못하고 있다. 이러한 편익의 미반영은 단편적인 철도건널목 개선사업 외에 철도노선이 경유하는 모든 건널목을 개선하고자 하는 대형 사업 시행 시 경제성 분석에 영향을 주어 사업추진에 문제를 초래하게 된다. 이에 따라 경제성 분석 결과의 합리성에 문제가 발생하여 결국 철도건널목 개선에 의해 발생하는 다양한 편익의 존재가 인정되고 있음에도 불구하고 산정방법의 어려움 등으로 인해 편익항목에서 제외되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 문제점들의 해결을 위해 기존 연구와 관련 자료를 토대로, 철도운영비 감소편익과 철도건널목 사고 감소편익 산정 시 요구되는 원단위 등을 새롭게 산출하여 철도건널목 개선편익 산정방법론을 제시하고자 한다.
Purpose - This study estimated the non-market value of pumped storage power generation using the contingent valuation method(CVM). Design/methodology/approach - CVM, a non-market value estimation method, was used. The perception of pumped storage power generation and the willingness to pay(WTP) for pumped storage power generation were investigated among 612 randomly selected households. Findings - It was analyzed that the average value per household was 7309.99 won/month, and the sources of these benefits were 1819.37 won due to the improvement of power generation efficiency, 1320.48 won due to the improvement of power system reliability, 2359.24 won due to the stabilization of electricity rates, 2110.89 won due to water resource management It was assumed that a circle occurred. If the average monthly benefit per household is expanded to cover countries across the country, it is estimated that the annual value to our society from pumped storage power generation will be KRW 1.796.6 trillion. Research implications or Originality - It is necessary to consider the operation of pumped-water power generation by reflecting the value of pumped-up power generation that is not evaluated in the market. Since Korea's electricity market is isolated in a state where it is impossible to connect with other countries, it may be vulnerable to a stable electricity operation system. Therefore, there is a need for a facility that can stably secure reserve power and produce power quickly when necessary. If pumped-water power generation is actively used for power operation, a more stable power system can be secured.
Eom, Bang Wool;Joo, Jungnam;Kim, Young-Woo;Park, Boram;Yoon, Hong Man;Ryu, Keun Won;Kim, Soo Jin
Journal of Gastric Cancer
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제15권4호
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pp.262-269
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2015
Purpose: Intraabdominal abscess is one of the most common reasons for re-hospitalization after gastrectomy. This study aimed to develop a model for estimating the probability of intraabdominal abscesses that can be used during the postoperative period. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the clinicopathological data of 1,564 patients who underwent gastrectomy for gastric cancer between 2010 and 2012. Twenty-six related markers were analyzed, and multivariate logistic regression analysis was used to develop the probability estimation model for intraabdominal abscess. Internal validation using a bootstrap approach was employed to correct for bias, and the model was then validated using an independent dataset comprising of patients who underwent gastrectomy between January 2008 and March 2010. Discrimination and calibration abilities were checked in both datasets. Results: The incidence of intraabdominal abscess in the development set was 7.80% (122/1,564). The surgical approach, operating time, pathologic N classification, body temperature, white blood cell count, C-reactive protein level, glucose level, and change in the hemoglobin level were significant predictors of intraabdominal abscess in the multivariate analysis. The probability estimation model that was developed on the basis of these results showed good discrimination and calibration abilities (concordance index=0.828, Hosmer-Lemeshow chi-statistic P=0.274). Finally, we combined both datasets to produce a nomogram that estimates the probability of intraabdominal abscess. Conclusions: This nomogram can be useful for identifying patients at a high risk of intraabdominal abscess. Patients at a high risk may benefit from further evaluation or treatment before discharge.
Accurate construction cost estimation in the initial stage of building project plays a key role for project success and for mitigation of disputes. Total construction cost(TCC) estimation of apartment projects in Vietnam has become more important because those projects increasingly rise in quantity with the urbanization and population growth. This paper presents the application of artificial neural networks(ANNs) in estimating TCC of apartment projects. Ninety-one questionnaires were collected to identify input variables. Fourteen data sets of completed apartment projects were obtained and processed for training and generalizing the neural network(NN). MATLAB software was used to train the NN. A program was constructed using Visual C++ in order to apply the neural network to realistic projects. The results suggest that this model is reasonable in predicting TCCs for apartment projects and reinforce the reliability of using neural networks to cost models. Although the proposed model is not validated in a rigorous way, the ANN-based model may be useful for both practitioners and researchers. It facilitates systematic predictions in early phases of construction projects. Practitioners are more proactive in estimating construction costs and making consistent decisions in initial phases of apartment projects. Researchers should benefit from exploring insights into its implementation in the real world. The findings are useful not only to researchers and practitioners in the Vietnam Construction Industry(VCI) but also to participants in other developing countries in South East Asia. Since Korea has emerged as the first largest foreign investor in Vietnam, the results of this study may be also useful to participants in Korea.
포인트 클라우드 데이터는 어떠한 형태를 표현하기 위해 무수히 많은 점들을 갖는 데이터 집합으로 특정 벡터 시스템에서 표현될 수 있으며, 일반적으로 3차원 좌표 공간에서 다양한 특성을 갖게 된다. 본 논문은 3차원 좌표 시스템의 포인트 클라우드에서 기존 방법(Hough Transform)보다 빠른 실린더 형태의 파이프 추정을 목표로 한다. 이를 위해 비교적 빠른 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 실린더 형태의 파이프 추정은 두 가지 형태의 수학적 모델을 근거로 파라미터를 계산하고, 결과를 조합하여 예측한다. 두 가지 수학적 모델은 구(Sphere)와 직선(Line)이며, RANSAC 적합을 통해 실린더의 축과 반지름이 될 수 있는 구의 파라미터(중심과 반지름)를 계산하고, 이를 직선화하여 실린더를 추정한다. 이는 법선 추정(Normal Estimation) 및 분할(Segmentation) 없이 비교적 정확도를 유지하며, 빠르게 실린더 매칭을 할 수 있게 한다. 빠른 실린더 매칭은 실시간 파이프 추정이 필요한 레이저 스캐닝 및 건설 역설계 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
본고는 가구별 전력요금 지출액 자료를 이용해 가정용 전력의 수요함수를 추정하되, 전력요금이 구간별로 달라지는 구조를 명시적으로 반영한다. 기존의 도구변수를 이용한 추정법이나 2변량 이산-연속선택모형 모두 적용에 한계가 있어 본고는 2단계 분석법을 사용하되, 가구특성에 따라 소비구간이 선택되는 과정을 이산선택모형으로 먼저 추정하고, 이어서 각 구간이 선택될 확률의 예측치를 가중치로 이용해 구축된 가격예측치를 사용하여 조건부 전력수요함수를 추정하고 탄력성을 제시한다. 현재의 전력요금제에서는 구간의 수가 너무 많고 구간간 적용요금의 차이도 크다는 비판을 감안하여 구간의 수를 3개로 줄이고 구간 간 요금차이를 조정하되, 전체적으로 전력판매수입은 현재와 달라지지 않도록 하는 모의정책실험을 추정결과를 이용해 실행하면, 전력 다소비 가구의 전력요금이 갑자기 급증하는 현상은 크게 완화할 수 있지만, 대신 낮은 구간의 요금인상이 어느 정도 발생하고 전력 저소비층의 후생감소는 불가피하므로 이에 대한 대책도 필요하다는 결론을 도출한다.
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
자동차 산업은 차량 소유에서 공유로, 그리고 제조에서 서비스로의 패러다임 전환을 맞이하고 있다. 그러나 스마트 모빌리티 서비스의 경제적 가치가 항상 사용자에게 긍정적이라고 단정하기는 어렵다. 차량 소유 또는 공유와 관련된 비용은 서비스 혜택의 관점뿐만 아니라 잠재적인 사용자의 관점에서도 추정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 비용 측면에 초점을 맞춰 전동화, 첨단 운전 보조 시스템(ADAS), 그리고 승차 공유 서비스 참여라는 세 가지 주요 요소를 기반으로 비용 추정 모델을 개발한다. 모델 분석 결과 단순 비용의 관점에서는 전동화, 승차 공유 참여 등 비용 혜택을 받는 경우 결과적으로 낮은 비용이 추정되었고, 추가로 민감도 분석을 통한 다양한 요인에 대한 분석을 시행하였다. 본 연구의 결과는 스마트 모빌리티 서비스 시장에서 잠재적 사용자와 제조업체를 위한 비용 예측 및 전략에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 기종점 기반의 열간 냉간 시동 배출량 추정 모형과 기법을 제시하였다. 본 모형은 기존 링크 기반의 모형과 달리, 교통특성을 현실적으로 고려한 냉간 시동 배출량을 함께 추정할 수 있는 장점이 있다. 본 모형을 가상의 녹색교통 정책에 적용한 결과, 열간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과와 큰 차이가 없는 것으로 나타난 반면, 냉간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과에 비해 약 5배 많은 것으로 나타났다. 그리고 본 모형에 의해 추정된 연간 사회적 편익은 기존 모형에 의한 37.9억원 보다 약 48% 많은 56.2억원으로 추정되어, 기존 녹색교통 정책이 대기질 개선 측면에서 저평가 받았다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 녹색교통 정책에 대한 대기질 평가 결과의 객관성을 향상시킬 수 있으며, 보다 다양한 교통-환경 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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