Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.304-309
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2004
Recently, the needs for multimedia stream such as digital audio and video in the Internet has increased tremendously. Unlike TCP, the UDP protocol, which has been used to transmit streaming traffic thorough the Internet, does not apply any congestion control mechanism to regulate the data flow thorough the shared network And it leads to congestion collapse of the Internet and results in long-term transmission delay. To avoid any adverse effect on the current Internet functionality, a now protocol of modification or addition of some functionality to perform congestion control and to reduce huge transmission delay in transmitting of multimedia stream are in study. TCP-friendly congestion control mechanism is classified into two : one is window-based congestion control scheme using general window management functionalities, the other is rate-based congestion control scheme using TCP modeling equation. In this paper, we propose an algorithm for improving the transmitting rate on a hybrid TCP-friendly congestion control scheme combined with widow-based and late-based congestion control for multimedia stream. And we also simulate the performance of improved TEAR implementation using NS. With He simulation results, we show that the improved TEAR can provide better fairness and lower rate fluctuations than TCP.
Lim, Il-Kwon;Kim, Young-Hyuk;Park, So-Ah;Gui, Li Qi;Lee, Jae-Kwang;Park, Woo-Jun;Cheon, Byeong-Gu
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.477-480
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2010
This paper develops a sensor gateway for using Internet for traffic flow control and remote monitoring, it suggest the required protocol with authentication and encryption. The traffic Surveillance and Control System is an important service to the ITS(Intelligent Transportation System). The traffic surveillance and control system's TCP / IP and the Internet network using is may cause damage means accessing from unauthorized users, Subsequent authentication and encryption of data is essential.
Kim, Sung-Soo;Kim, Kwang-Soo;Kim, Jae-Chul;Lee, Jong-Hun
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.843-845
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2003
Shortest Path Problems are among the most studied network flow optimization problems, with interesting applications in various fields. One such field is the route determination service, where various kinds of shortest path problems need to be solved in location-based service. Our research aim is to propose a route technique in real-time locationbased service (LBS) environments according to user’s route preferences such as shortest, fastest, easiest and so on. Turn costs modeling and computation are important procedures in route planning. There are major two kinds of cost parameters in route planning. One is static cost parameter which can be pre-computed such as distance and number of traffic-lane. The other is dynamic cost parameter which can be computed in run-time such as number of turns and risk of congestion. In this paper, we propose a new cost modeling method for turn costs which are traditionally attached to edges in a graph. Our proposed route determination technique also has an advantage that can provide service interoperability by implementing XML web service for the OpenLS route determination service specification. In addition to, describing the details of our shortest path algorithms, we present a location-based service system by using proposed routing algorithms.
UASB reactor was operated for treating wastewater containing high sulfate to assess their performance, competition between sulfate-reducing bacteria(SRB) and methane-producing bacteria(MPB), and the change in the characteristics of microbial granules according to change of hydraulic retention time(HRT) in the reactor. The reactor was fed with a synthetic moderate strength wastes(glucose, 2000 mgCOD/l) containing high sulfate($2400mgSO_4{^{2-}}/l$). The organic loading rate(OLR) ranged from 1.5 to 3.0 gCOD/l.d as HRT maintained 15 to 30 hrs in the stage I. The COD removal efficiency was between 80 to 92%. During this period, methane yield rapidly decreased from 0.3 to 0.1 1 $CH_4$/gCODremoved. While sulfide concentration in the effluent increased from 80 to 200 mgS/l. This indicates that SRB becomes dominant over MPB at a relatively long HRT in the excess sulfate. When OLR of reactor maintained from 5 to 8 gCOD/l.d in the stage II, methane yield increased from 0.1 to 0.17 1 $CH_4$/gCODremoved regardless of decrease of COD removal efficiency. This indicates that SRB is more sensitive to the change of a short HRT than MPB. In the competition between SRB and MPB, about 30% of the removed COD was utilized by SRB at HRT of 30 hrs during the start-up period, while about 73% was used by SRB at HRT of 15hrs at the final step of second experimental stage. Whereas after shock exposure of OLR about 62% was utilized by SRB at HRT of 5hrs. It indicates that SRB is strongly suppressed by the wash-out of significant dispersed SRB since a large electron flow is distributed to the MPB. In addition, the granulation in the presence of high sulfate is unfavoured at a long HRT because of substrate transport limitations into MPB like Methanothrix spp. which is an important factor in the composition of the granules. Accordingly, granule sizes in the UASB reactor decreased with time due to weak network frame of granules by the decreased activity of MPB.
Events detected by the KIER microearthquake network operated in the Southern Part of Korea for 265 days in 1982~1984 were reviewed, and some of them were identified to be a dynamite explosion from several construction sites. The purpose of the present work is to determine the crustal structure of the Southern Korea using the time-destance data obtained from such explosion seismic records. The time·distance data can be well explained by a crustal model composed of four horizontal layers of which thickness, p and s-wave velocity ($V_p$ and $V_s$) are characterized as follows. 1st layer (surface) ; 0~2km, $V_p=5.5km/sec$, $V_s=3.3km/sec$ 2nd layer (upper crust) ; 2~15km, $V_p=6.0km/sec$, $V_s=3.5km/sec$ 3rd layer (lower crust) ; 15~29km, $V_p=6.6km/sec$, $V_s=3.7km/sec$ 4th layer (upper mantle) ; 29km~ , $V_p=7.7km/sec$, $V_s=4.3km/sec$ The relatively shallow crust·mantle boundary and low $P_n$ velocity compared with the mean values for stable intraplate region are noteworthy. Supposedely, it is responsible for the high heat flow in the South-eastern Korea or an anomalous subterranean mantle. The mean $V_p/V_s$ ratio calculated from the relation between p-wave arrival and s-p arrival times appears to be 1.735 which is nearly equivalent to the elastic medium of ${\lambda}={\mu}$. However, the ratio tends to be slightly larger with the depth. The ratio is rather high compared with that of the adjacent Japanese Island, and the fact suggests that the underlying crust and upper mantle in this region are more ductile and hence the earthquake occurrences are apt to be interrupted. As an alternative curstal model, a seismic velocity structure in which velocities are successively increased with the depth is also proposed by the inversion of the time·distance data. With the velocity profile, it is possible to calculate a travel time table which is appropriate to determine the earthquake parameters for the local events.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.121-121
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2019
특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.19
no.5
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pp.355-363
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2007
The Korean traditional 'Ondol' system has been a target for innovation to meet the requirements of sustainable domestic building and low carbon emission energy utilization. Simulation techniques provide designers and researchers with powerful tools to predict heating load and thermal behaviour of Ondol systems installed in various contexts. However, there are few studies on Ondol models, especially associated with multi-stories buildings of which type covers about 50% of Korean housing stock. In this study, we analyzed the double floor Ondol system on the multi-stories buildings using the ESP-r program. On the basis of the double floor Ondol system, we suggested the new modelling method that is composed of the Vent zone and Ondol zone. Using the this model, sensitivity analysis was carried out to refine the applicability of the model taking account of control conditions, constructions, air change and air flow network method and CFD analysis using the FLUENT. The air layer has enough temperature to use in heating zone. It is suggested that the simplicity of the model will allow building designers and mechanical engineers easily to implement scenario-based assessments of design options as well as control strategies. Later, we will simulate the real buildings and analyze the air distributions using the Fluent according to the various conditions.
Fat reduction in the formulation of cheese emulsion causes problems in its flowability and functional characteristics during spray-dried cheese powder production. In order to eliminate these problems, the potential of using microparticulated whey protein (MWP) in cheese emulsions was examined in this study. Reduced-fat white-brined cheese emulsions (RF) with different dry-matters (DM) (15%, 20%, and 25% excluding emulsifying salt) were produced using various MWP concentrations (0%-20% based on cheese DM of emulsion). Their key characteristics were compared to full-fat cheese emulsion (FF). MWP addition had no influence on prevention of the phase separation observed in the instable group (RF 15). The most notable effect of using MWP was a reduction in apparent viscosity of RF which significantly increased by fat reduction. Moreover, increasing the amount of MWP led to a decrease in the values of consistency index and an increase in the values of flow behavior index. On the other hand, using high amounts of MWP made the emulsion more liquid-like compared to full-fat counterpart. MWP utilization also resulted in similar lightness and yellowness parameters in RF as their full-fat counterparts. MWP in RF increased glossiness and flowability scores, while decreased mouth coating scores in sensory analyses. Fat reduction caused a more compact network, while a porous structure similar to FF was observed with MWP addition to RF. In conclusion, MWP showed a good potential for formulation of reduced-fat cheese emulsions with rheological and sensorial characteristics suitable to be used as the feeding liquid in the spray drying process.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.11
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pp.411-418
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2018
With the proliferation of artificial intelligence technology, it is becoming important to obtain, store, and utilize scientific data in research and science sectors. A number of methods for extracting meaningful objects such as graphs and tables from research articles have been proposed to eventually obtain scientific data. Existing extraction methods using heuristic approaches are hardly applicable to electronic documents having heterogeneous manuscript formats because they are designed to work properly for some targeted manuscripts. This paper proposes a prototype of an object extraction system which exploits a recent deep-learning technology so as to overcome the inflexibility of the heuristic approaches. We implemented our trained model, based on the Faster R-CNN algorithm, using the Google TensorFlow Object Detection API and also composed an annotated data set from 100 research articles for training and evaluation. Finally, a performance evaluation shows that the proposed system outperforms a comparator adopting heuristic approaches by 5.2%.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.49-63
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2019
Crowdedness management at subway platforms is essential to improve services, including the prevention of train delays and ensuring passenger safety. Establishing effective crowdedness mitigation measures for platforms requires accurate estimation of the congestion level. There are temporal and spatial constraints since crowdedness on subway platforms is assessed at certain locations every 1-2 years by hand counting. However, smart cards generate real-time big data 24 hours a day and could be used in estimating congestion. This study proposes a model based on data from transit cards to estimate crowdedness dynamically. Crowdedness was defined as demand, which can be translated into passengers dynamically moving along a subway network. The trajectory of an individual passenger can be identified through this model. Passenger flow that concentrates or disperses at a platform is also calculated every minute. Lastly, the platform congestion level is estimated based on effective waiting areas for each platform structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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