This study was conducted to predict future land-cover changes under climate change scenarios and to cluster analysis of regional land-cover characteristics. To simulate the future land-cover according to climate change scenarios - A1B, A2, and B1 of the Special Report on Emissions Scenarios (SRES), Dyna-CLUE (Conversion of Land Use Change and its Effects) was applied for modeling of competition among land-use types in relation with socioeconomic and biophysical driving factors. Gyeonggi-do were selected as study areas. The simulation results from 2010 to 2040 suggested future land-cover changes under the scenario conditions. All scenarios resulted in a gradual decrease in paddy area, while upland area continuously increased. A1B scenario showed the highest increase in built-up area, but all scenarios showed only slight changes in forest area. As a result of cluster analysis with the land-cover component scores, 31 si/gun in Gyeonggi-do were classified into three clusters. This approach is expected to be useful for evaluating and simulating land-use changes in relation to development constraints and scenarios. The results could be used as fundamental basis for providing policy direction by considering regional land-cover characteristics.
The purpose of his study is to investigate the relationship between the business cycle and the fashion of silhouette from 1956 to 1992. Correlation analysis an regression analysis were used to investigate the relation of them. In this study, the coincident composite index was used as business cycle and change of skirt in length and width, collar and pants in width wee thoroughly checked through graphs and photographs. The results of analysis are as follows. 1. When the economy is to ascend, the skirts are short and narrow. On the country, when the economy is descend, they are long and wide. 2. The business cycle gives influence on skirts line and with, that is, about 18%, 33% of total changes. 3. In change of fashion, skirts length and width had significant positive correlation and they showed a tendency to move together. On the other hand, the change of collar and patterns in width have no connection with business fluctuation. 4. The change of fashion is affected by the movement of itself. According to analysis that includes the trend of skirts, about 50%, and 35% of changes in skirts length and width were decided by them,. and about 52% and 35% of change in collar and patterns width were decided by them.
Purpose: This meta-analysis was aimed to investigate the evidence of proper period of the ventilator circuit change using existing research. Methods: For this study, 14 published studies between 1995 and 2010 were tested by Macaskill, Funnel Plot, the Odds Ratio of DerSimonian and Laird, Fisher and Liptak analysis. Results: There were no publication bias found in the subjects. The results of the meta-analysis demonstrated no statistically significant differences were observed in neither the Odds Ratio (OR=1.18, 95% CI=0.94-1.47) of the frequency of ventilator-associated pneumonia and the mortality based on the period of the ventilator circuit change (Fisher p=.332, Liptak p=.498), nor the ventilation duration of ventilator (Fisher p=.843, Liptak p=.506), and the hospital length of stay (Fisher p=.254, Liptak p=.480). Conclusion: In order to present more concrete guidelines on the period of the ventilator circuit change, further research is warranted to thoroughly control confounding variables which related to the periods of the ventilator circuit change.
본 연구에서는 위성영상에 대한 변화탐지 기법의 결과를 토지피복지도 갱신의 기초자료로 활용하고자 하였다. $S^2CVA$(Sequential Spectral Change Vector Analysis) 기법을 다시기 다중분광 위성영상에 적용하여 해당 지역 내의 변화지역을 추출하였다. 특히, 분광변화벡터의 방향정보를 이용하여 계절적 변화에 의한 변화지역의 오탐지를 최소화하고자 하였다. 변화탐지 결과인 이진영상은 구역통계를 활용하여 토지 피복도와 함께 통합하였으며, 토지피복지도 갱신을 위하여 객체 기반의 분석을 수행하였다. PlanetScope 자료와 환경부의 토지피복지도를 이용한 실험결과, 토지피복지도 내에 변화된 지역을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
The objective of this research is to quantitatively valuate the economic value of analysis model related to climate change mitigation and adaptation. Due to the fact that the subject of this research, which is the Korean climate change mitigation and adaptation model, has not been actualized, a conjoint analysis applying stated preference data has utilized. As results, among the many attributes considered in this research, the value of the attribute related to reflecting Korea's current situation is analyzed to be largest in both greenhouse gas (GHG) mitigation model and climate change adaptation model. Additionally, if all the considered functional aspects are assumed to be feasible, the economic value of the Korean GHG mitigation model is assumed to be 60.3 billion Korean won(KRW) and the Korean climate change adaptation model is assumed to be 51 billion KRW.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
This study suggests integrated neural network models for Interest rate forecasting using change-point detection, classifiers, and classification functions based on structural change. The proposed model is composed of three phases with tee-staged learning. The first phase is to detect successive and appropriate structural changes in interest rare dataset. The second phase is to forecast change-point group with classifiers (discriminant analysis, logistic regression, and backpropagation neural networks) and their. combined classification functions. The fecal phase is to forecast the interest rate with backpropagation neural networks. We propose some classification functions to overcome the problems of two-staged learning that cannot measure the performance of the first learning. Subsequently, we compare the structured models with a neural network model alone and, in addition, determine which of classifiers and classification functions can perform better. This article then examines the predictability of the proposed classification functions for interest rate forecasting using structural change.
Temporal analysis is very useful and important for digital forensics for reconstructing the timeline of digital events. Forgery of a file's timestamp can lead to inconsistencies in the overall temporal relationship, making it difficult to analyze the timeline in reconstructing actions or events and the results of the analysis might not be reliable. The purpose of the timestamp change is to hide the data in a steganographic way, and the other purpose is for anti-forensics. In both cases, the time stamp change tools are requested to use. In this paper, we propose a classification method based on the behavior of the timestamp change tools. The timestamp change tools are categorized three types according to patterns of the changed timestamps after using the tools. By analyzing the changed timestamps, it can be decided what kind of tool is used. And we show that the three types of the patterns are closely related to API functions which are used to develop the tools.
소프트웨어 개발 초기에 모든 요구사항을 정의하는 것은 불가능하기 때문에 요구사항은 소프트웨어 개발이 진행되는 동안에 지속적으로 변경된다. 이러한 요구사항 변경은 개발자가 소프트웨어 구조나 행위를 완벽하게 이해하지 못하거나 변경에 따라 영향을 받는 모든 부분을 식별할 수 없을 경우 많은 오류를 야기 시킨다. 그러므로, 조직의 비즈니스에 공헌하면서 비용 효과적으로 적절히 처리되기 위하여 요구사항은 관리되고 평가되어야한다. 본 논문은 가치분석을 통하여 생성된 휘처 기반의 요구사항추적 링크를 근간으로 하는 요구사항변경 관리 기법을 제안한다. 이는 사용자 요구사항과 산출물간의 연결을 분석하기 위하여 휘처를 중간 매개체로 활용한 추적 링크를 이용한다. 그리고, 요구사항 변경 요청을 휘처 단위로 상세화하기 위한 변경 트리 모델을 정의하고 변경 관리가 수행되는 전체적인 프로세스를 제시한다. 또한, 요구사항 변경 관리 기법을 자산관리포탈시스템에 적용한 사례의 결과를 기술한다.
In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially, the variability of the meteorological factors such as rainfall, temperature, and evaporation can impact on the ecosystem in a basin. The variability caused by climate change on the meteorological factors can be divided by a gradual and abrupt change. Therefore, in this study, the gradual change is detected by simple linear regression and Mann-Kendall trend test. Also, the abrupt change is detected by Bayesian change point analysis. Finally, the result using these methods can identify the meteorological threats in the Cheongmicheon basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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