Choi, Ki-Chul;Woo, Jung-Hun;Kim, Hyeon Kook;Choi, Jieun;Eum, Jeong-Hee;Baek, Bok H.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제7권1호
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pp.25-37
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2013
Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.
오늘날 온라인 소셜 네트워크 서비스가 대중화 되면서, 메시지 전송 연구에 있어 소셜 네트워크에 대한 역할을 이해하는 것은 중요한 문제가 되었다. 기존의 온라인 소셜 네트워크상의 메시지 전송에 대한 연구들은 주로 메시지의 확산 범위와 이를 최대화할 수 있는 방법에 대해 다루었다. 하지만 기존의 연구들에서는 구별된 전송 특성을 가지는 다양한 채널들과 서로 다른 채널선호도 및 재전송 특성을 가지는 소셜 네트워크 사용자의 분포가 메시지 전송에 미치는 영향에 대해서는 많이 고려하지 못했다. 이 논문에서는 이러한 다중-형태 다중 -채널을 가지는 소셜 네트워크상의 메시지 전송 프로세스를 모델링하기 위해 Delay Weighted Independent Cascade 모델을 제안한다. 이 모델에서는 소셜 네트워크상의 다양한 채널들(온라인 소셜 네트워크, 이메일, SMS, 전화, 구두전달)을 고려하고 각 채널들은 서로 다른 메시지 전송 시간을 가질 수 있음을 고려하였다. 그리고, 소셜 네트워크의 각 사용자의 특성을 고려하기 위해 사용자 타입에 따라 메시지 재전송 확률 및 채널 선호도를 서로 다르게 설정하였다. 또한, 사용자의 지역 분포를 고려함으로써 다양한 상황에서의 메시지 전송 특성을 분석할 수 있도록 하였다. 제안된 모델을 기반으로 작성된 시뮬레이터를 통해, 다양한 상황의 소셜 네트워크 메시지 전송에 대해 분석하였다.
최근 무선인터넷 환경과 휴대용 장비의 발달로 내비게이션 업체에서는 다양한 위치기반서비스를 위하여 보다 많은 공간정보가 요구되며, 이를 위하여 많은 비용을 투자하고 있다. 그러나 우리나라는 NGIS(National Geographic Information System)사업으로 풍부한 공간정보가 구축되어 있으며, 이 정보를 활용하여 필요한 공간정보를 구축함으로써 비용을 절감할 수 있다. 이에 인터넷 건축행정정보시스템과 도로명주소 관리시스템의 건물객체 정보를 연계하기 위한 구체적인 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 두 시스템의 데이터베이스를 분석하여 매핑테이블을 설계하였으며, 주건물 수와 부속지번 유무를 판단하여 속성정보를 연계하고 CAD자료와 도로명주소 기본도의 건물 간의 객체 매칭을 통하여 매핑테이블을 생성하였다. 그러나 한정된 자료를 바탕으로 실험을 수행하여 본 연구에서 제안된 방법론의 평가가 부족하며, 향후 다양한 데이터에 적용해 봄으로써 제안된 방법을 평가해야 할 것이다.
본 논문에서는 거리계산 보정 알고리즘을 이용하여 거리 인식 측정을 LED 디밍제어를 통해 구현하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback, 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도로 불규칙하고 높은 값이 다소 감소하는 것을 확인하였다. 정확도 향상을 위한 거리계산 보정 알고리즘을 응용하였으며 이를 통하여 거리가 증가함에 따라 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하였으며, 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 적용 시행하였다. 또한 거리판별과 신호의 안정도를 표시하기 위해 LED로 RGB 색상을 구현하였다.
The purposes of this study were to identify dimensions of shopping orientation and preferences of fashion trade areas, to test differences in the preference factors and usage levels of fashion trade areas as determined by shopping orientation and demographic characteristics. Questionnaires were administered to 406 adults in their twenties and thirties visited major fashion trade area in Seoul. The results of the study were as follows. First, five groups were identified based on shopping orientation: combined value-oriented group, convenience-oriented group, hedonic value trend-oriented group, economic-value oriented group and brand-oriented group. Second, the most frequently visited trade area was Myungdong, and there were significant differences in the usage levels of the trade areas except Dongdaemun, Samsung station COEX, Jamsil and Gangnam Express Bus Terminal among the groups determined by shopping orientation. Sinsa Garosoogil, Apgujeong Chungdam and Samsung Station COEX were preferred by hedonic value trend-oriented group. Daehakro and Myungdong were preferred by combined value-oriented group and convenience-oriented group. Third, significant differences were also found in all groups in the preference factors of the trade area as determined by shopping orientation groups when purchasing clothing. Forth, female preferred Gangnam Express Bus Station and Jamsil than male did. Those who in their early twenties preferred Daehakro and Myungdong the most and those who in early thirties and late twenties concerned service policy the most. The results imply that the consumers tend to visit the nearest fashion trade area by their residence(or work, school) and consider the location and accessibility of the trade area as the most important factor.
유비쿼터스 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템의 물리적인 공간을 확장시켰으며, 보다 동적인 분산 시스템으로 이끌었다. 이러한 환경에서는 다양한 디바이스와 자원 그리고 사용자 요구사항에 대한 새로운 QoS 파라미터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 정적 QoS 파라미터와 동적 QoS 파라미터를 정의한 새로운 하이브리드 QoS 관리 모델을 제안하였다. 제안한 시스템 구성은 분산된 형태로 종단간 QoS 제어 및 관리할 수 있도록 클라이언트 측에는 QoS 제어 관리를 위한 모듈(QoS CMM), 서버 측에 QoS 관리 모듈(QoS MM), 그리고 중앙형 QoS 제어 및 관리를 위한 자원 QoS 관리 모듈(RQoS MM)을 구성하였다. 정적 QoS 파라미터는 자원 QoS 관리 모듈에서 처리하며, 동적 QoS 파라미터에 대한 전체적인 QoS 제어는 QoS CMM에 의해 다자간 통신의 경우에 서버 측의 부담을 최소화 시킬 수 있도록 하였다. 끝으로, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 기반 애플리케이션으로 클라이언트 단말형태인 데스크탑 PC, 노트북, PDA에 따른 멀티미디어 서비스 수행 결과 화면을 보였다.
스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.
최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting financial performance of community pharmacies after the implementation of the new drug policy in Korea: separation of drug prescription and dispensing (SPD). The online survey questionnaires were sent to the active pharmacists of the total 20,633 community pharmacies in Korea and 1,147 pharmacists responded to the survey (the response rate was 5.5%). The questionnaire asked simple financial data in order to compare their financial performances before and after the policy. With the SPSS package (version 12.0), two levels of data analysis were used: 1) descriptive statistics to see the financial status of the pharmacies; and 2) multiple regression analysis to find the factors. {or A multiple regression method was used for the data analysis.} The finding illustrated that the average net benefit of the pharmacies was 4,870 thousand won in August 2006, and the major factors affecting the net benefit were the location of pharmacy (geographical proximity to medical institutions), number of prescriptions, drug management services for patients, chain pharmacy membership. The findings of this study suggest that service improvement for patients, revitalization of non-prescription drug sales, professional management will contribute to promote community based pharmacy business.
본 연구는 인삼과 산양삼에 대해 아무런 정보가 없는 초보 소비자가 인삼을 산양삼이라 여기는 사기 상황을 방지하는 차원에서 산양삼 형태에 대한 기저수준을 확립하려했다. 이를 위해 연구자들은 소비자가 스마트폰의 전용 APP으로 인삼을 촬영하면 그 사진이 원격으로 전송되어, 기계학습데이터를 기반으로 판별한 결과가 소비자에게 전송되는 서비스디자인을 고안했다. 연구과정에서의 데이터 셋과 소비자들이 스마트폰을 통해 촬영했을 때의 배경색, 산양삼의 위치, 크기, 조도, 색온도 등과의 차이를 최소화 하기 위해 소비자 용 전용 촬영 박스를 디자인 했다. 이에 따라 산양삼 샘플 수집은 디자인된 박스와 동일한 통제된 환경과 세팅 하에서 이루어졌다. 이를 통해 기계학습에서 통상 필요한 것 보다 약 1/10이 적은 샘플을 사용해 CNN(VGG16)모델에서 예측 확율 100%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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