The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.105-112
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2011
Delay reduction of vehicles at the intersection is highly dependent on the signal operation method. Improper traffic operation causes the violation of the traffic regulations and increasing traffic congestion. Delay because of congestion has contributed to the increase in carbon dioxide in the atmosphere. The focus of this paper is to measure the amount of carbon dioxide when the intersection is changed to roundabout. Even though, Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) recommends Tier 1 method to measure the amount of greenhouse gas from vehicles, this paper used Tier 3 method because we could use the data of average running distance per each vehicle model. Two signalized intersections were selected as the study area and the delay reductions of roundabout operation were estimated by VISSIM microscopic simulation tool. The control delay for boksu intersection reduced from 28.6 seconds to 4.4 seconds and the KRIBB intersection sharply reduced from 156.4 seconds to 23.6 seconds. In addition, carbon dioxide for two intersections reduced to 646.5 ton/year if the intersection is changed to roundabout. Future research tasks include testing the experiment for networks, as well as for various intersection types.
Background: Analysis of enrichment of $UO_2$ is important to verify the information declared by the license-holders. The redundancy methods are required to guarantee the analysis result. Korea Institute of Nuclear Nonproliferation and Control (KINAC) used to analyze it with alpha spectrometry and consign to Korea Basic Science Institute (KBSI) Thermal Ionization Mass Spectrometry (TIMS). This article evaluated the similarity of the results with two methods and derive correlation equation. It could be compared to the results measured by TIMS running by KBSI. Materials and Methods: There are not many certified materials for the uranium enrichment value. Therefore, 34 uranium pellets, which have the wide range of uranium enrichment from 0.21 to 4.69 wt%, were used for the experiments by the alpha spectrometry and the TIMS. Results and Discussion: The study shows there are the tendency of analyzed enrichment by each equipment. It shows uranium enrichment with alpha spectrometry evaluated 17% higher than that with TIMS on average. The regression equations were also derived in case the similarity between the two results with two methods is lower than predicted. Two experiments were designed to compare the effect of number of samples. The $R^2$ was 0.9977 with 34 pellets. It shows the equation is appropriate to predict the enrichment values by TIMS with that of alpha spectrometry. The $R^2$ was 0.9858 with four pellets for ten times. The $R^2$ decreased while the number of samples increased. The discrepancy between the lowest and highest enrichment seems to be one of the reason for it. Conclusion: KINAC expects the first equation with 34 samples is useful to predict the result with TIMS, the redundancy method, based on the alpha spectrometry. The extra samples are necessary to collect if the enrichment value analyzed by TIMS is lower than the value predicted with the equation. Further study would be followed related to the impact of the peak counts for each uranium isotopes, sample amount and number of experiments when TIMS established in KINAC by the end of 2018.
With the recent development of IoT technology, medical services using IoT technology are increasing in many medical institutions providing health care services. However, as the number of IoT sensors attached to the user body increases, the healthcare information transmitted to the server becomes complicated, thereby increasing the time required for analyzing the user's healthcare information in the server. In this paper, we propose a deep learning based health care information management method to collect and process healthcare information in a server for a large amount of healthcare information delivered through a user - attached IoT device. The proposed scheme constructs a subnet according to the attribute value by assigning an attribute value to the healthcare information transmitted to the server, and extracts the association information between the subnets as a seed and groups them into a hierarchical structure. The server extracts optimized information that can improve the observation speed and accuracy of user's treatment and prescription by using deep running of grouped healthcare information. As a result of the performance evaluation, the proposed method shows that the processing speed of the medical service operated in the healthcare service model is improved by 14.1% on average and the server overhead is 6.7% lower than the conventional technique. The accuracy of healthcare information extraction was 10.1% higher than the conventional method.
According to the changes of the mobile environments, the usage and interest of the Android apps have been increased. But the usage of illegally-copied apps has been also increased. And the transparency and dependability of the app markets has been decreased. Therefore there are many cases for the copyright infringement of app developers. Although several methods for preventing illegally-copied apps have been studied, there may exist possible ways to bypass the methods. Since it is difficult to find out the first distributors of the illegally-copied apps, it is not easy to punish them legally. This paper proposes the method of detecting illegally-copied apps. The proposed detector can detect the illegally-copied apps using odex file, which is created when the app is installed. The detector can also find out the information of the first distributors based on forensic watermark technique. Since the illegally-copied app detector is running as a service on the system server, it is granted that the detector hides from the users. As an experiment result, the illegally-copied app detector takes on average within 0.2 seconds to detect and delete an illegally-copied app.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.1
no.1
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pp.12-19
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1999
CERES-rice, a rice growth simulation model, was used in conjunction with daily weather data to figure out the spatial variation of the phenology and yields of paddy rice at 168 rice cultivation zone units(CZU) of Kyunggi Province in 1997. Two sets of cultivar specific coefficients, which represent early and mid-season maturing varieties, were derived from field experiments conducted at two crop experiment stations. The minimum data set to run the model for each CZU (daily maximum and minimum temperature, solar irradiance, and rainfall) was obtained by spatial averaging of existing 'Digital Map of Korean Climate'(Shin et al., 1999). Soil characteristics and management information at each CZU were available from the Rural Development Administration. According to a preliminary test using 5 to 9 years field data, trends of the phasic development(heading and physiological maturity), which were obtained from the model adjusted for these coefficients, were in good agreement with the observed data. However, the simulated inter-annual variation was somewhat greater than the reported variation. Rough rice yields of the early maturing cultivar calculated by the model were comparable with the reported data in terms of both absolute value and inter -annual variation. But those of the mid season cultivar showed overestimation. After running the simulation model runs with 1997 weather data for 168 CZU's, rough rice yields of the 168 CZU's calculated by the model were aggregated into corresponding 33 counties by acreage-weighting to facilitate direct comparison with the reported statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry. The simulation results were good at 22 out of the 26 counties with reportedly increasing yield trend with respect to the past 9 years average.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.5
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pp.863-870
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2015
A Compensation Algorithm for The Position of the User Hands based on the Moving Mean-Shift ($CAPUH_{MMS}$) in Human Robot Interface (HRI) System running the Kinect sensor is proposed in order to improve the performance of the gesture recognition is proposed in this paper. The average error improvement ratio of the trajectories ($AEIR_{TJ}$) in left-right movements of hands for the $CAPUH_{MMS}$ is compared with other compensation algorithms such as the Compensation Algorithm based on the Compensation Algorithm based on the Kalman Filter ($CA_{KF}$) and the Compensation Algorithm based on Least-Squares Method ($CA_{LSM}$) by the developed realtime performance simulator. As a result, the $AEIR_{TJ}$ in up-down movements of hands of the $CAPUH_{MMS}$ is measured as 19.35%, it is higher value compared with that of the $CA_{KF}$ and the $CA_{LSM}$ as 13.88% and 16.68%, respectively.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.1
no.2
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pp.79-86
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2012
An economic ship routing means to sail a ship with a goal of minimizing the fuel consumption by utilizing weather forecast information, and various such systems have been recently studied. For a successful economic ship routing system, an efficient algorithm is needed to search an optimal geographical path, and most of the previous systems were approaching to that problem through a minimal static-cost path search algorithm based on the Dijkstra algorithm. To apply that kind of search algorithm, the cost of every edge assigned with the estimated fuel consumption should be constant. However, that assumption is not practical at all considering that the actual fuel consumption is determined by the weather condition when the ship will pass the edge. To overcome such a limitation, we propose a new optimal ship routing system based on a minimal dynamic-cost path search algorithm by properly modifying the Dijkstra algorithm. In addition, we propose a method which efficiently reduces the search space by using the $A^*$ algorithm to decrease the running time. We compared our system with the shortest path-based sailing method over ten testing routes and observed that the former reduced the estimated fuel consumption than the latter by 2.36% on average and the maximum 4.82% with little difference of estimated time of arrival.
This study is for the analysis of the influence that the factors(communication, domestic life, offensive action, economic problem) of marital conflicts of old age and ecological systems factors(individual, family, sociality) have a impact to the divorce of elderly(thoughts and attempts of divorce) and the impulse to commit a crime(violence, egoism, running away from home). The guinea pigs is 350 married people of ages greater than 55 in the capital area. The 338 collected data excluding incomplete 12 data were analyzed. Statistical methods used in this study were factor analysis, frequency analysis, reliability analysis, t-test, ANOVA, Hiearchical regression analysis and Scheffe test with SPSS 18.0. The result are as follows. First, the marital conflict and ecological systems have a severe impact to the divorce of elderly, the more the conflict of the domestic life and the offensive action, the conflict in communicative and economic problem are getting higher. Second, the marital conflict and ecological systems have a severe impact to the impulse to commit a crime, the more the conflict of a domestic life and the conflict caused by spouse's attack, the economic problem, the egotistic impulse are getting higher. Third, there are some statistically similar differences of all the parts(sex, academic ability, job, children coresidence, religion, physical condition, monthly average income) in the marital conflict by characteristic of sociology of population, ecological systems, the divorce of elderly and the impulse to commit a crime.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.29
no.5
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pp.548-555
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2007
The control of wastewater treatment has two merits; one is to regulate water quality of effluent and the other is to reduce the cost of wastewater treatment. The purpose of this study was to control the ammonium nitrogen in effluent that is known to cause eutrophication. The control was based on simplified ASM No. 1 which had 3 component materials and 8 coefficients, and the control method was as following. Firstly the ammonium concentration of inflow was measured and the optimal aeration time in effluent was determined according to simplified ASM No. 1 to be 1.0 mg/L. If ammonium concentration of effluent was not equal to 1.0 mg/L, the influent ammonium was corrected by adaptive control. These processes above were repeatedly performed. The SBR running aerobic-anoxic phase had been controlled for 1 month with this method. As a result, the ammonium concentration of the effluent showed in the range of $0.22\sim3.1$ mg/L with an average concentration of 1.1 mg/L. The adaptive control method used in this study was found very useful to control and predict the effluent concentration of ammonium.
Lee, Ki Yong;Shin, YoonJae;Choe, YeonJeong;Kim, SeonJeong;Suh, Young-Kyoon;Sa, Jeong Hwan;Lee, JongSuk Luth;Cho, Kum Won
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.593-606
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2016
Computer simulation is widely used in a variety of computational science and engineering fields, including computational fluid dynamics, nano physics, computational chemistry, structural dynamics, and computer-aided optimal design, to simulate the behavior of a system. As the demand for the accuracy and complexity of the simulation grows, however, the cost of executing the simulation is rapidly increasing. It, therefore, is very important to lower the total execution time of the simulation especially when that simulation makes a huge number of repetitions with varying values of input parameters. In this paper we develop a simulation service system that provides the ability to predict the result of the requested simulation without actual execution for that simulation: by recording and then returning previously obtained or predicted results of that simulation. To achieve the goal of avoiding repetitive simulation, the system provides two main functionalities: (1) storing simulation-result records into database and (2) predicting from the database the result of a requested simulation using statistical machine learning techniques. In our experiments we evaluate the prediction performance of the system using real airfoil simulation result data. Our system on average showed a very low error rate at a minimum of 0.9% for a certain output variable. Using the system any user can receive the predicted outcome of her simulation promptly without actually running it, which would otherwise impose a heavy burden on computing and storage resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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