This study aims to establish the schematic plan for renewing canopied landscape of Garosoo-gil of Chongju and to review to conserving the resources of streetscape of the Garosoo-gil. The study reinterpreted the Garosoo-gil of tree canopied road, representing meanings and functions of the road with main traffics as well as the image of Chongju city achieved buffer zone for open spaces to city green network. The study relied on the present composition, the status of road trees and streetscapes; additionally, the present streets cape was performed with examinations of those factors, the composition of roadscape, the change of structure according to visitor's movement and road construction condition, which was composed with focused places on concerning the loss and demolition of trees by Garosoo-gil. According to the result, the streetscape could be prospected to decreasing the number of trees and changing the sceneries of streetscape. As a result, the dominant canopied streetscape was found three areas. The analysis could help to find a way to establish the schematic plan for making the streets cape be symbolized and take place identified and better festival events with greens. The study could not only suggest the place of the streetscape to be divided into conservation area and protection area, for tree canopy but also establish alternatives for making the Garosoo-gil be a beautiful street park and enduring for a better landscape of main entrance road.
TPR-tree는 시간 함수 기반의 색인으로 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 이동체의 위치를 표현함으로써 현재 및 미래 위치 예측을 위한 질의에 사용된다. 그러나 이동체의 이동방향 및 속도가 특정 임계값을 벗어날 경우 매번 서버에 새로운 위치를 보고하기 때문에 차량과 같이 이동방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로의 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위해서 이동체의 위치 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 보고되는 이동체의 위치를 저장하는 경우 보고 간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대한 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동체의 위치보고가 이루어질 때 속도와 방향의 불확실성을 반영하여 이동체의 위치 예측을 하기 위해 도로네트워크 정보를 적용한 질의 처리 기법 및 데이타 저장 구조를 제시한다. 제시된 기법은 도로 네트워크 정보를 이용하여 이동체의 이동 방향을 도로 네트워크 세그먼트의 방향으로 제한함으로써 불확실 영역을 감소시키고 있으며 도로 네트워크 세그먼트의 종류별로 최대 속도를 설정하여 이동 속도와 변화에 대한 불확실성을 제거한다. 실험결과를 통하여 제안된 질의 처리 기법이 미래 위치에 대한 영역 질의 시에 False miss를 발생시키지 않으면서 False hit를 최소화 시키는 것을 확인함으로써 TPR-tree를 이용한 기존의 질의 처리 기법보다 질의 영역의 크기에 따라 최대 60% 이상 위치 예측 정확도가 향상됨을 알 수 있다.
Aflatooni, Mehran;Chan, Tommy H.T;Thambiratnam, David P.
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권3호
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pp.199-211
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2015
The safety and performance of bridges could be monitored and evaluated by Structural Health Monitoring (SHM) systems. These systems try to identify and locate the damages in a structure and estimate their severities. Current SHM systems are applied to a single bridge, and they have not been used to monitor the structural condition of a network of bridges. This paper propose a new method which will be used in Synthetic Rating Procedures (SRP) developed by the authors of this paper and utilizes SHM systems for monitoring and evaluating the condition of a network of bridges. Synthetic rating procedures are used to assess the condition of a network of bridges and identify their ratings. As an additional part of the SRP, the method proposed in this paper can continuously monitor the behaviour of a network of bridges and therefore it can assist to prevent the sudden collapses of bridges or the disruptions to their serviceability. The method could be an important part of a bridge management system (BMS) for managers and engineers who work on condition assessment of a network of bridges.
이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용과 사용자 요구가 증가되고 GIS 공간 DB와 연계된 다양한 서비스가 진행되고 있다. 일반적으로 도로 DB를 구성하는 교통 네트워크의 논리적 관계의 표현은 노드-링크 구조를 사용한다. 이러한 단일 수준에 적합하게 설계된 구조는 다양한 모형 적용에 유연하지 못하고, 데이터베이스 검색과 유지관리 측면에서 비효율적이다. 본 연구에서는 동적 분할(Dynamic Segmentation)을 이용한 네트워크 모델의 설계와 구축을 통해 기존 도로망 모델의 문제점과 구축상의 한계점을 보완하고, 네트워크의 검색과 표현에 효율적인 계층 모델을 구현하고자 하였다. 설계된 모델은 다양한 수준의 단계별 표현과 계층 간 개체 관계성을 지원하며, GIS가 지닌 네트워크 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대 된다.
Recent measurement and simulation studies have revealed that wide area network traffic displays complex statistical characteristics-possibly multifractal scaling-on fine timescales, in addition to the well-known properly of self-similar scaling on coarser timescales. In this paper we investigate the performance and network engineering significance of these fine timescale features using measured TCP anti MPEG2 video traces, queueing simulations and analytical arguments. We demonstrate that the fine timescale features can affect performance substantially at low and intermediate utilizations, while the longer timescale self-similarity is important at intermediate and high utilizations. We relate the fine timescale structure in the measured TCP traces to flow controls, and show that UDP traffic-which is not flow controlled-lacks such fine timescale structure. Likewise we relate the fine timescale structure in video MPEG2 traces to sub-frame encoding. We show that it is possibly to construct a relatively parsimonious multi-fractal cascade model of fine timescale features that matches the queueing performance of both the TCP and video traces. We outline an analytical method ta estimate performance for traffic that is self-similar on coarse timescales and multi-fractal on fine timescales, and show that the engineering problem of setting safe operating points for planning or admission controls can be significantly influenced by fine timescale fluctuations in network traffic. The work reported here can be used to model the relevant characteristics of wide area traffic across a full range of engineering timescales, and can be the basis of more accurate network performance analysis and engineering.
It is not cost effective to raise the density of catch basins in preparation for heavy rainfall in terms of construction and maintenance. Our researchers have developed the new catch basin for increasing interception capacity of runoff with internal filtration structure. To compare interception capacity of an existing catch basin with the invented catch basin, a hydraulic experiment device with 4% of road gradients and 0.2% of road gradients was constructed. For runoff conditions of 4.4 l/s, 6.7 l/s and 10.4 l/s, capability of runoff and separation capability of debris (sand and leaves) were evaluated. As the main experimental results, the effectiveness of the developed catch basin has been verified with an increase in interception rate of approximately 22% for the runoff of 6.7 l/s as heavy rainfall. However, the results of invented catch basin showed only 4.5% of settlement rate of debris regarding sand. Therefore, the authors proposed an improved tilted screen structure additionally. After reviewing the performance of improved catch basin, application of the invented catch basin is expected to drain runoff effectively when it is applied to the faulty road drainage section.
With the advent of ubiquitous computing, a massive amount of trajectory data has been published and shared in many websites. This type of computing also provides motivation for online mining of trajectory data, to fit user-specific preferences or context (e.g., time of the day). While many trajectory clustering algorithms have been proposed, they have typically focused on offline mining and do not consider the restrictions of the underlying road network and selection conditions representing user contexts. In clear contrast, we study an efficient clustering algorithm for Boolean + Clustering queries using a pre-materialized and summarized data structure. Our experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method using real-life trajectory data.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.
PURPOSES : This study is to develop ISM for potential risk factor in School Zone. METHODS : Based on the literature review, the Analytic Hierarchy Process (AHP) has been used most widely. However, it is difficult to apply in practice because the AHP results have the characteristics of the independence between each element and the interlayer can not explain the interrelationship. The Network Analysis Process (ANP) is possible to analyze the relationship between the elements and the network through the feedback. But, the reliability of the analysis fall because of complicated pair of comparison, also it is difficult to solve the super matrix. In this study, the complicated relationship between each element is inquired through the Interpretive Structural Modeling (ISM). RESULTS : The methodology of ISM is developed to remove the children's potential risk factors in school zone. CONCLUSIONS : It is possible to remove the children's potential risk factors from low level to high level step by step and improve safety. Through this, risk factors can be removed from the low-level, and upper-level will automatically improve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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