The Korean Government decided to reduce 30% of carbon emissions as of 2020, tightening regulations to reduce greenhouse gas in the international society. Therefore it will burden Korean logistics industry that overland trucking freight covers 70~80% of all, to lower emissions. As known, rail and coast(feeder) transport systems can be substituted for road transport but there are many problems to solve in Korean multimodal (intermodal) transport system such as time, cost, etc. Because of this, multimodal transport system should be improved systematically. For the reason, it aims to study a conceptual model with Thinking Process of TOC(theory of constraints) and System Dynamics to help improve the existing multimodal transport system for green logistics.
This paper presents a network capacity model that can be used as an analytical tool for strategic planning and resource allocation for multimodal transportation systems. In the context of freight transportation, the multimodal network capacity problem (MNCP) is formulated as a mathematical model of nonlinear bi-level optimization problem. Given network configuration and freight demand for multiple origin-destination pairs, the MNCP model is designed to determine the maximum flow that the network can accommodate. To solve the MNCP, a heuristic solution algorithm is developed on the basis of a linear approximation method. A hypothetical exercise shows that the MNCP model and solution algorithm can be successfully implemented and applied to not only estimate the capacity of multimodal network, but also to identify the capacity gaps over all individual facilities in the network, including intermodal facilities. Transportation agencies and planners would benefit from the MNCP model in identifying investment priorities and thus developing sustainable transportation systems in a manner that considers all feasible modes as well as low-cost capacity improvements.
This study aimed to investigate the effects of the multimodal group intervention that combined animal-assisted therapy (AAT) and integrated play therapy (IPT) on depression and self-esteem in undergraduate university students. The subjects were 40 students attending animal-related and social welfare departments of universities located in a metropolitan city. The multimodal intervention program was conducted for eight sessions (twice a week, 60 min each) in the experimental group. Data analysis was conducted using the independent sample t-test, ANCOVA, and paired sample t-test for pre- and post-test. Therefore, the multimodal intervention program applying AAT and IPT showed positive effects on depression and self-esteem in university students. Based on these results, this study proposed the operation of multidisciplinary education and practical and policy utilization methods to reduce depression among university students and help improve their self-esteem.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제27권1호
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pp.54-60
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2001
상악암의 치료에는 일반적으로 수술요법과 방사선요법이 단독 또는 복합적으로 시행되어 왔다. 항암화학요법과 면역요법의 발전과 더불어 병용요법이 소개되었으며, 상악암에 대한 병용요법은 수술요법과 방사선요법 및 국소동주 화학요법을 병행하고 있다. 본 연구에서는 상악암에 대한 병용요법의 효과를 알아보기 위하여, 상악암으로 진단된 환자에서 Morita법을 약간 변형한 병용요법으로 치료하고 추적관찰이 가능하였던 24례를 대상으로 임상적 및 병리조직학적으로 비교 분석하였다. 병용요법에 의해 5년생존율이 66%로 향상되었으며, 상악전적출술의 필요성이 감소되었다. 상악암에 대한 병용요법은 기존의 광범위한 수술적 치료방법과는 달리 악안면의 형태 및 기능 보존을 목적으로 선택될 수 있는 치료방법의 하나인 것으로 생각된다.
This paper presents multimodal image fusion with human pose for detecting abnormal human behaviors in low illumination conditions. Detecting human behaviors in low illumination conditions is challenging due to its limited visibility of the objects of interest in the scene. Multimodal image fusion simultaneously combines visual information in the visible spectrum and thermal radiation information in the long-wave infrared spectrum. We propose an abnormal event detection scheme based on the multimodal fused image and the human poses using the keypoints to characterize the action of the human body. Our method assumes that human behaviors are well correlated to body keypoints such as shoulders, elbows, wrists, hips. In detail, we extracted the human keypoint coordinates from human targets in multimodal fused videos. The coordinate values are used as inputs to train a multilayer perceptron network to classify human behaviors as normal or abnormal. Our experiment demonstrates a significant result on multimodal imaging dataset. The proposed model can capture the complex distribution pattern for both normal and abnormal behaviors.
Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건의 이용 활성화 요인 중 대분류 세 가지 요인에 대한 분석결과는 "주관적인 요인"이 3.87점, "무역운송물류 환경적인 요인"이 3.60점, 그리고 "자체 규정 내용적인 요인"이 3.74점이었다. 세 가지 요인의 평균평점이 크게 차이가 않나 세 가지 요인의 복합적인 요인 결합에 의해 복합운송물류조건의 이용 활성화를 도모하여야 한다는 결론이다. 하지만 주관적인 요인의 평균평점이 가장 높다는 것은, Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건의 이용 활성화를 위해서는 이들 조건의 이용자인 기업 스스로가 가장 우선적으로 (1) 복합일관운송과 Incoterms의 각 조건의 연관성을 잘 이해하고, (2) 복합일관운송에는 FCA, CPT, CIP 등의 조건을 가능한 이용하도록 하여야 한다는 것을 의미한다. 그리고 명심할 것은 관행적으로 FOB, CFR, CIF 조건 등을 이용하는 것을 억제하여야 한다는 점이다. 결국 Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건이 복합일관운송에 가장 적합한 조건임을 이해하고 이를 적극적으로 이용하도록 권장하여야 한다는 것이며, 따라서 이를 위한 많은 교육과 홍보가 수반되어야 할 것이다. 그 다음 순위는 무역운송물류 환경적인 요인 (3.60점) 보다 자체 규정 내용적인 요인(3.74)이 더 높은 점수를 기록하고 있는데, 이것은 무역운송물류 환경적인 요소, 즉 국제복합일관운송의 보편화 시대를 맞이하여 국제복합일관운송을 잘 이해하는 것 보다는, FCA, CPT, CIP조건 자체 내용을 잘 이해하고, FCA, CPT, CIP조건이 자사의 무역운송물류환경에 잘 부합한다는 점과 FCA, CPT, CIP조건을 이용하는 것이 자사에게 유리함을 잘 이해하는 것이 보다 중요하다는 것을 의미한다.
국제물류 시장의 증가와 다양한 고객의 요구는 복합운송의 중요성을 강조하게 되었고, 그 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 이러한 무한 경쟁시장에서 경쟁우위를 확보하기 위해서는 다양한 고객의 특성을 고려하여 개별 고객에게 만족을 줄 수 있는 서비스가 중요하게 고려되고 있다. 이에 본 연구에서는 운송 서비스 측면에서 고객 만족을 더욱 향상시키기 위한 복합운송 선정 요인에 관한 연구를 하였다. 본 연구에서는 먼저 국제복합운송경로 선정에 영향을 미치는 주요 서비스 요인들을 문헌조사와 실증조사를 통해 파악하고, 이 요인을 이용하여 개별 고객이 복합운송경로를 평가할 수 있는 객관적인 자료를 제시하였다. 본 연구를 통하여 개별 고객은 객관적인 평가 자료를 획득할 수 있으며, 복합운송업체는 고객이 어떤 서비스를 중요하게 고려하는지를 파악할 수 있다.
본 논문에서는 이동환경에서 개인의 신원을 인증하는 수단으로 치열영상과 음성을 생체정보로 이용한 멀티모달 화자인증 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 이동환경의 단말장치중의 하나인 스마트폰의 영상 및 음성 입력장치를 이용하여 생체 정보를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 더불어, 제안한 방법은 전체적인 사용자 인증 성능의 향상을 위하여 두 개의 단일 생체인식 결과를 결합하는 멀티모달 방식으로 구성하였고, 결합 방법으로는 시스템의 제한된 리소스를 고려하여 비교적 간단하면서도 우수한 성능을 보이는 가중치 합의 방법을 사용하였다. 제안한 멀티모달 화자인증 시스템의 성능평가는 스마트폰에서 획득한 40명의 사용자에 대한 데이터베이스를 이용하였고, 실험 결과, 치열영상과 음성을 이용한 단일 생체인증 결과는 각각 8.59%와 11.73%의 EER를 보였으며, 멀티모달 화자인증 결과는 4.05%의 EER를 나타냈다. 이로부터 본 논문에서는 인증 성능을 향상하기 위하여 두 개의 단일 생체인증 결과를 간단한 가중치 합으로 결합한 결과, 높은 인증 성능의 향상을 도모할 수 있었다.
국제물류 시장의 증가와 다양한 고객의 요구는 복합운송의 중요성을 강조하게 되었고, 그 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 이러한 무한 경쟁시장에서 경쟁우위를 확보하기 위해서는 다양한 고객의 특성을 고려하여 개별 고객에서 만족을 줄 수 있는 서비스가 중요하게 고려되고 있다. 이에 본 연구에서는 운송 서비스 측면에서 고객 만족을 더욱 향상시키기 위한 복합운송 선정 요인에 관한 연구를 하였다. 본 연구에서는 먼저 국제복합운송경로 선정에 영향을 미치는 주요 서비스 요인들을 문헌조사와 실증조사를 통해 파악하고, 이 요인을 이용하여 개별 고객이 복합운송경로를 평가할 수 있는 객관적인 지료를 제시하였다. 본 연구를 통하여 개별 고객은 객관적인 평가 자료를 획득할 수 있으며, 복합운송업체는 고객이 어떤 서비스를 중요하게 고려하는지를 파악할 수 있다.
가스 누출 감지 시스템은 가스의 폭발성과 독성으로 인한 인명 피해를 최소화할 핵심적인 장치이다. 누출 감지 시스템은 대부분 단일 센서를 활용한 방식으로, 가스 센서나 열화상 카메라를 통한 검출 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단일 센서 활용의 가스 누출감지 시스템 성능을 고도화하기 위하여, 본 연구에서는 가스 센서와 열화상 이미지 데이터에 멀티모달형 딥러닝을 적용한 연구를 소개한다. 멀티모달 공인 데이터셋인 MultimodalGasData를 통해 기존 논문과의 성능을 비교하였고, 가스 센서와 열화상 카메라의 단일모달 모델을 기반하여 네 가지 멀티모달 모델을 설계 및 학습하였다. 이를 통해 가스 센서와 열화상 카메라는 각각 1D CNN, GasNet 모델이 96.3%와 96.4%의 가장 높은 성능을 보였다. 앞선 두 단일모달 모델을 기반한 Early Fusion 형식의 멀티모달 모델 성능은 99.3%로 가장 높았으며, 또한 기존 논문의 멀티모달 모델 대비 3.3% 높았다. 본 연구의 높은 신뢰성을 갖춘 가스 누출 감지 시스템을 통해 가스 누출로 인한 추가적인 피해가 최소화되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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