본 연구는 BIS 시스템에서 제공되는 버스도착안내정보의 형태에 대한 특성을 검토하고, 이를 기초로 도착예정시간을 안내하는 경우 안내도착예정시간의 함수로 총대기시간을 구하고 최적 안내도착예정시간을 도출하는 모형을 개발하였다. 안내도착예정시간의 함수로 버스도착을 안내된 도착예정시간 보다 일찍 도착하는 조기도착과 늦게 도착하는 지연도착으로 구분하여 각각의 경우에 대한 대기시간의 합인 총대기시간을 함수화하였다. 모형 및 사례연구를 통하여 BIS 시스템에서 평균도착시간이 안내해야할 최적의 도착예정시간이 아닐 수도 있으며, 이와는 다른 최적 안내도착예정시간이 존재함을 알 수 있었다. 최적 안내도착예정시간은 작은 범위의 표준편차와 아주 큰 표준편차의 버스통행시간에 대해서 평균도착시간에 가까워져야 하고, 중간의 표준편차 범위에서는 표준편차가 클수록 늦게 안내되어야 한다는 결론을 도출하였다.
This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the directions of arrival (DOA) estimation algorithm in case of signal correlation. Space method law is the method used to repress cross correlation before applying the weight value to the receiving signal. The values of the diagonal elements in the correlation matrix were averaged to replace as the diagonal elements value. In the area of wireless communication or mobile communication, there are high correlations in case of low delay time difference in multiple waves. This causes the quality of the communication to drop due to interference with the desired signal elements. This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the MUSIC algorithm. With the arrival angle algorithm, the arrival angle cannot be estimated below 5 in case of signal correlations because the angle resolution capacity decreases accordingly. The super resolution capacity was estimated to determine the arrival angle below 5 in this paper. In addition, the proposed algorithm estimated the short delay time difference to be below 20ns.
Purpose: This study was to investigate the relationship among the symptom recognition, health behavior compliance, and the hospital arrival time to identify factors influencing the hospital arrival time in patient with acute myocardial infarction (AMI). Methods: The subjects of this study were 200 patients with AMI in C hospital in D city. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, One way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple liner regression tests. Results: Level of symptom recognition and health behavior compliance was low. The median value of hospital arrival time was 4.48 hours (ST-segment Elevation Ml was 2.43 hours and Non ST-segment Elevation MI was 7.83 hours). Among the studied factors, only symptom recognition had a statistically significant positive correlation with health behavior compliance (r=0.38, p<.001). Factors influencing the hospital arrival time were MI classification, diabetes mellitus (DM) and transport vehicle to the 1st hospital, and they accounted for 13% of the variance for hospital arrival time in AMI patients. Conclusion: To prevent the delay of hospital arrival time in MI patients, a more robust nursing strategic intervention according to MI classification and DM is necessary; further education on the importance of transportation utilization is also mandated.
버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 마이크로폰 음향 센서를 이용한 소총화기 탄착점 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 신호 도착시간(Time of Arrival, ToA) 방식을 신호 도착 시간 차(Time Difference of Arrival, TDoA) 방식으로 확장 발전시켜 시간 동기화 문제를 해결하였고, 실제 사격 실험을 통해 알고리즘의 성능을 검증하였다. 실제 탄착점과 알고리즘으로 연산된 탄착점의 비교 분석을 통해 제안 시스템이 허용 오차 범위 내에서 정확히 탄착점을 추정하고 있어 우수한 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
In an earlier work, we investigated the problem of using linear programming to bound performance measures in a discrete time Jackson network. There it was assumed that the system evolution is controlled by the early arrival scheme. This assumption implies that the system can't be modelled by a Markov chain. This problem was resolved and performance bounds were calculated. In the present work, we use a modification of the early arrival scheme (without corrupting it) in order to make the system evolves as a Markov chain. This modification enables us to obtain explicit expressions for certain moments that could not be calculated explicitly in the pure early arrival scheme setting. Moreover, this feature implies a reduction in the linear program size as well as the computation time. In addition, we obtained tighter bounds than those appeared before due to the new setting.
일반적으로 양방향 전송을 통한 TOA(Time Of Arrival) 정보는 두 디바이스간의 정확한 RTT(Round Trip Time) 정보로부터 도출되지만 디바이스간의 서로 다른 클럭 표류의 영향으로 인하여 RTT 측정 시 요구되는 응답 시간이 길 경우 매우 심각한 TOA 오차를 야기 시키게 된다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 비동기 시스템에서 클럭 표류의 영향을 줄이면서 TOA와 TDOA(Time Difference Of Arrival) 정보를 획득하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a Task Group에서 제시한 단방향 전송을 통한 측위 방안과 비교하였으며 제안된 방안이 기존 방법들보다 개선된 성능을 보임을 확인하였다.
We demonstrate that the arrival time approach of Chae et al. [4], originally proposed for continuous-time queues, is also useful for discrete-time queues. The approach serves as a simple alternative to finding the probability generating functions of the queue lengths for a variety of discrete-time single-server queues with bulk arrivals and bulk services.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
무선단말기에 도착하는 호의 연결을 위해서 유휴상태에 있는 무선단말기의 위치정보를 관리하는 위치추적 방법이 사용된다. 본 논문에서는 시간이 지남에 따라서 호도착율이 변화할 때에 적합한 호도착기록에 기반한 위치갱신 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용한 위치추적방법은 무선단말기의 호도착기록을 사용하여 호도착율의 변화를 파악하고, 이를 사용하여 현재의 호도착율에 적합한 타임아웃 주기를 계산한다. 그리고 이 방법에 대한 성능을 평가하기 위하여 고정/가변 호도착율에 대한 분석 모델과 그에 따른 분석 결과를 제시함으로써 호도착율의 변화에 적합함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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