The purpose of this paper is to estimate effects of healthy city policies on reducing social costs. The analyses were dune at the cities, counties, and communities levels in 2009, and covered Seoul Metropolitan Area(SMA). For estimation of reducing social costs, it developed a system dynamics(SD) model that analyzed causal relationships between physical inactivity rates, the number of deaths, medical expenses, and total social costs. Simulation period of SD was from 2009 to 2030. Three alternatives were proposed with combinations of length of bike lanes, number of bus routes, crime rates, self-reported good health status rates, and obesity rates. The total estimated cost of physical inactivities from 2009 to 2030 was 31.9 trillion won from the future forecast without policies. As a result of simulations with three alternatives, there were economic benefit approximately from 119.7 billion won to 1.16 trillion won. This study contributed to better understanding the economic benefits of healthy cities that were associated with design of built environment and physical activity. It also emphasized the importance of healthy cities planning as one of national welfare polices.
The scalp is skin tissue for skull-protection and roots for hair growth. Therefore continuous monitoring of scalp condition is essential for hair management. However, the equipments for existent are inconvenient to use because of focus tremor and external factors(Hair Gel, Wax, accessories and so on). Furthermore there is a problem to use an expensive optical devices like CCD (Charge Coupled Device) camera or lens of 200 - 1000 magnification. It causes a difficulty of using those equipment. We design the special electrode(length 5.65mm, diameter 0.8mm of needle shape) and the impedance system(1kHz, 78uA). Tn this paper, we can measure scalp impedance with our system. Moreover, we find the possibility of classifying scalp condition with measured impedance values. For the classification of scalp condition, we used ARAMO-TS as an imaging system. In conclusion, the problem of existent devices could be improved using these method. It also has a benefit of continuous monitoring of scalp condition.
Recently, monitoring of two-body ground vehicles carrying extremely hazardous materials has been considered as one of the most important national issues. This issue induces large cost in terms of national economy and social benefit. To monitor and counteract accidents promptly, an efficient methodology is required. For accident monitoring, GPS can be utilized in most cases. However, it is widely known that GPS cannot provide sufficient continuity in urban cannons and tunnels. To complement the weakness of GPS, this paper proposes an accident monitoring method based on a monocular vision sensor. The proposed method estimates angular acceleration from a sequence of image frames captured by a monocular vision sensor. The possibility of using angular acceleration is investigated to determine the occurrence of accidents such as jackknifing and rollover. By an experiment based on actual measurements, the feasibility of the proposed method is evaluated.
시공간 블록 부호화(STBC: Space-Time Block Code) 기법은 단순하면서도 효과적인 다이버시티 기법으로 WCDMA, HSDPA 및 LTE 이동통신 표준에 채택되었다. 이러한 STBC 기법은 페이딩 채널의 추정 정확도에 따라 그 성능이 좌우된다. 채널 추정을 위한 기준 심볼의 오버헤드를 수용할 수 없거나 고속으로 이동하는 모바일의 경우 채널 추정이 힘든 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 차등 시공간 블록 부호화(DSTM: Differential Space-Time Modulation) 기법들이 제안되어 왔다. 이 기법들은 채널 추정을 필요로 하지 않기 때문에 위와 같은 고속 이동 환경에 적합한 장점이 있다. 본 논문에서는 다양한 속도로 이동하는 모바일 채널에 LTE 파라미터를 적용하여 기존의 STBC 및 DSTM의 성능을 고찰해 보고, 단말에 적용 가능한 적응적 DSTM 복호 기법을 제안하여 그 성능을 고찰하였다.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
This study was conducted to evaluate the effects of physical characteristics. Twelve specific odorous compounds and various sources of bacteria were tested via treatment of food waste using an ultra-thermophilic aerobic composting process. Food waste was mixed with seed material and operated for 47 days. During composting, the temperature was maintained at $80-90^{\circ}C$. The variations in $O_2$, $CO_2$ and $NH_3$ production suggested typical microorganism-driven organic decomposition patterns. After composting, the concentrations of 12 specific odorous compounds other than ammonia did not exceed the allowable exhaust limits for odor. After composting, thermophiles represented 50% of all bacteria. After composting, the percentage of thermophile bacterial increased by 15%. Therefore, both stable composting operation and economic benefit can be expected when an ultra-thermophilic composting process is applied to food waste.
To estimate the benefit of high-resolution meteorological data for building energy estimation, a building energy analysis has been conducted over Busan metropolitan areas. The heating and cooling load has been calculated at seven observational sites by using temperature, wind and relative humidity data provided by WRF model combined with the inner building data produced by American Society of Heating Refrigeration and Air-conditioning Engineers (ASHRAE). The building energy shows differences 2-3% in winter and 10-30% in summer depending on locations. This result implicates that high spatiotemporal resolution of meteorological model data is significantly important for building energy analysis.
Among numerous chemicals used globally, the number of emerging contaminants is increasing. Numerical modeling for contaminant fate and transport in the subsurface is critical to evaluate environmental and health risk. In general, such models require physicochemical properties of contaminants as input values, which can be found in numerous chemical databases (DB). However, there exist lack of information specific to recently emerging contaminants, which requires estimation of physicochemical properties using regression programs. The purpose of the study is to introduce the workflow for identifying physicochemical properties of potential contaminants utilizing numerous chemical DBs, which frequently lists up potential contaminants for estimating chemical behavior. In this review paper, details of several chemical DBs such as KISChem, TOXNET, etc. and regression programs including EPI $Suite^{TM}$, ChemAxon, etc. were summarized and also benefit of using such DBs were explained. Finally, a few examples were introduced to estimate predominant phase, removal ratio, partitioning, and eco-toxicities by searching or regressing physicochemical properties.
본 연구의 목적은 예비타당성조사에서 수행한 도시부 간선도로 확장공사로 인한 부(-)의 편익을 산정하고 이것이 경제성 평가에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 북부간선도로 태릉-구리 간 확장사업의 실제 예비타당성조사 단계에서 통상적인 편익 산출 방법론을 적용하였으며, 공사로 인한 차량운행비용, 통행시간, 교통사고, 환경비용의 부(-)의 편익을 산출하였다. 분석 결과, 부(-)의 편익의 적용여부는 사업의 경제적 타당성 평가에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 공사기간, 공사의 종류, 공사구간 및 교통량 등에 따라 부(-)의 편익에 많은 영향을 주는 감소되는 용량 및 자유속도가 현저하게 다를 수 있으며, 향후에는 이러한 요소와 용량 및 자유속도에 대한 상세한 연구가 필요할 것이다.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.367-374
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2013
Underground infrastructure systems provide essential public services and goods through buried structures including water and sewer, gas and petroleum, power and communication pipelines. The majority of existing underground infrastructure systems was installed in green field areas prior to development of complex urban built environments. Currently, there is a global trend to escalate major demand for underground infrastructure system renewal and new installation while minimizing disruption and maintaining functions of existing superstructures. Therefore, Engineers and utility owners are rigorously seeking technologies that minimize environmental, social, and economic impact during the renewal and installation process. Trenchless technologies have proven to be socially less disruptive, more environmentally friendly, energy conservative and economically viable alternative methods. All of those benefits are adequate to enhance overall sustainability. This paper describes effective sustainable solutions using trenchless technologies. Sustainability is assessed by a comparison between conventional open cut and trenchless technology methods. Sustainability analysis is based on a broad perspective combining the three main aspects of sustainability: economic; environmental; and social. Economic includes construction cost, benefit, and social cost analysis. Environmental includes emission estimation and environmental quality impact study. Social includes various social impacts on an urban area. This paper summarizes sustainable trenchless technology solutions and presents a sustainable construction method selection process in a proposed framework to be used in urban underground infrastructure capital improvement projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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