학습자의 학습 스트레스 수준(stress level)과 금전적 보상(monetary rewards)의 제시 시점 차이가 장, 단기 기억수행에 미치는 영향을 알아보았다. 지연-파지 효과(delay-retention effect)에서는 지연 보상 (delayed reward)이 기억의 공고화(consolidation) 과정을 촉진시켜 결과적으로 장기 기억 수행을 향상시키게 된다고 주장한다. 본 연구에서는 지연 보상과 즉시 보상(immediate reward)이 학습 스트레스가 높고, 낮은 맥락의 차이에 따라 기억 수행에 미치는 영향력이 다를 것이라 예상하였다. 따라서 학습 맥락을 학습 스트레스가 높고, 낮은 두 조건으로 나누고, 보상 조건과 기억의 인출 시점을 구분하여 실험하였다. 보상 조건은 보상 제시 시점(5초 후 제시, 바로 제시)과 보상의 유무(500원, 0원)를 구분하였고, 기억 검사는 바로 인출하는 경우와 기억 공고화 과정을 거치고 일주일 후 인출하는 경우로 나누었다. 실험 결과 지연 보상은 장기 기억에 이점 효과가 있었고, 즉시 보상은 단기 기억에만 이점 효과가 나타났다. 이러한 보상의 기억 이점 효과는 스트레스가 높은 학습 맥락에서만 관찰되었다. 본 결과는 학습자가 지각하는 학습 스트레스 수준이 높을수록 보상에 대한 민감도가 높으며, 학습 후 즉시 보상 보다 지연 보상이 기억 공고화 과정에서 기억을 촉진시키는 역할을 수행하여 결과적으로 장기 기억력을 향상시킴을 시사한다.
본 연구는 수계별 한정된 수자원의 효율적 관리를 위한 기존 댐의 연계운영과 병행하여 댐 상 하류 유출을 고려한 종합적인 수자원관리방안 수립의 필요성이 대두됨에 따라, 저수기 댐 상 하류의 수계주요지점에 대한 하천 유출상황을 모의할 수 있는 수문모형을 제시하는데 목적이 있다. 강우유출 모형을 모의하기 위해서는 강우량, 유출량, 용수수요자료, 취수량 등을 입력자료로 한다. 여기에 활용되는 입력자료는 실시간 물관리 정보 시스템에 있는 DB의 자료를 사용한다. RRFS의 기반 모형은 미 공병단에서 개발한 SSARR 모형으로 하였으며 일단위 유출량을 산정하여 하천의 장단기 유출 예측을 실시한다.
클라이언트/서버 환경에서 컴퓨터의 성능을 측정하는 척도로써 주어진 작업에 대한 응답시간과 단위 시간 내의 얼마나 많은 작업들을 수행 완료할 수 있는가를 나타내는 처리율이 컴퓨터의 성능을 판단하는 지표로 사용되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 제한된 버퍼의 이용을 극대화하기 위해 상대적으로 작은 시간 간격으로 나누어 하나의 미디어 스트림을 버퍼에 할당/회수하는 윈도우 기반 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 또한, 한번 사용된 데이터 블록에 대해 재 참조 시간을 계산하고 후속 스트림이 재사용할 수 있게 하여 멀티미디어 서버의 입출력 횟수를 줄일 수 있는 버퍼 교체 기법을 제안하였다.
Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.
Whilst most research focuses on the reduction of operative energy use in buildings, the aspect of which (and how many) materials are used is often neglected and poorly explored. However, considering the continuous growth of the global population and the limited availability of resources, it is clear that focusing on operative energy alone is too short-sighted. The tasks lying ahead for architects and engineers cannot be accomplished with conventional methods of construction. With a share of 50-60% of global resource consumption, the building industry has a decisive impact on our environment. If business as usual continues, resources will be significantly depleted in a matter of decades. Therefore, researchers of the University of Stuttgart are investigating the concept of adaptivity as a promising method for saving resources in the built environment. The term adaptivity in the context of building structures was first introduced by Werner Sobek. It describes a method where sensors, actuators and control units are implemented in systems or facades in order to oppose physical impacts in an ideal way. The applicability of this method will be verified on an experimental high-rise building at the University campus in Stuttgart. Thus, this paper describes this innovative research project and depicts the concept of adaptivity in high-rise structures. Furthermore, it gives an overview of potential actuation concepts and the interdisciplinary challenges behind them.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2321-2338
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2021
Compared with vehicle trajectories, pedestrian trajectories have stronger degrees of freedom and complexity, which poses a higher challenge to trajectory prediction tasks. This paper designs a mode to divide the trajectory of pedestrians at a traffic intersection, which converts the trajectory regression problem into a trajectory classification problem. This paper builds a deep model for pedestrian trajectory prediction at intersections for the task of pedestrian short-term trajectory prediction. The model calculates the spatial correlation and temporal dependence of the trajectory. More importantly, it captures the interactive features among pedestrians through the Attention mechanism. In order to improve the training speed, the model is composed of pure convolutional networks. This design overcomes the single-step calculation mode of the traditional recurrent neural network. The experiment uses Vulnerable Road Users trajectory dataset for related modeling and evaluation work. Compared with the existing models of pedestrian trajectory prediction, the model proposed in this paper has advantages in terms of evaluation indicators, training speed and the number of model parameters.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제10권2호
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pp.267-280
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2023
The relationship between the state and taxation starts from the establishment of the state. The most important element is the concept of "tax compliance". Tax compliance can be considered as the harmony of state-society relations. However, the concept of tax non-compliance occurs when taxpayers do not fulfill their tax-related tasks as required. Tax noncompliance is just one of the costs that occur in tax systems, and is named "tax compliance cost" in the literature. This study focuses on tax compliance costs because tax compliance costs are the ones taxpayers are personally obliged to deal with. For this purpose, the study investigates costs accruing from tax systems, including efficiency, planning, application, and compliance costs. According to the analysis results, it was concluded that the main reason for fraud in the tax systems is high compliance costs and that tax compliance directly impacts social wealth. Besides, the existence of conditions conducive to tax evasion and tax avoidance in a country, short-term tax policies, belief in the unfairness and inequality of tax systems, inadequacy of audits conducted by tax authorities, insufficiency of pressure and deterrence mechanisms, constantly changing legislation, and the attitudes and perceptions regarding the illegitimacy of the government determine tax compliance.
From the unprecedented 2011 spring flood, the residens reside by Lake Champlain and Richelieu River encountered enormous damages. The International Joint Committee (IJC) released the Lake Champlain-Richelieu River (LCRR) Plan of Study (PoS). One of the major tasks for the PoS is to investigate the possible scenarios that might happen in the LCRR basin based on the stochastic simulation of the Net Basin Supplies that calculates the amount of flow into the lake and the river. Therefore, the current study proposed a novel apporach that simulate the annual NBS teleconnecting the climate index. The proposed model employed the bivariate empirical decomposition to contamporaneously model the long-term evolution of nonstationary oscillation embeded in the annual NBS and the climate signal (here, Artic Oscillation: AO). In order to represent the variational behavior of NBS correlation structure along with the temporal revolution of the climate index, a new nonstationary parameterization concept is proposed. The results indicate that the proposed model is superior performance in preserving long and short temporal correlation. It can even preserve the hurst coefficient better than any other tested models.
최근 몇 년간 전 세계에 걸쳐 폭풍우와 관련한 자연재해는 그 규모와 빈도에 있어서 상당히 증가하고 있는 추세다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 여름철에 집중되어 있어 이러한 태풍, 폭우 그리고 국지성 집중호우 등과 같은 자연재해로 인한 피해가 더욱 심각하다. 이러한 현상은 대기 중 이산화탄소 농도의 증가로 인한 지구온난화와 엘리뇨 등으로 인하여 앞으로도 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 따라서 이와 같은 폭풍우로 인한 피해를 줄이기 위하여 본 연구에서는 기상레이더를 이용한 단시간 강우예측 모형을 개발하였다. 본 연구는 3차원으로 생산되는 레이더 자료를 2차원 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)로 변환, 강우의 이동방향과 이동속도 예측, 현업보정을 이용한 2차원 강우량 산정으로 구성되어 있다. 연구결과 기상레이더를 이용한 국지성 호우의 단시간 강우예측 가능성을 제시하였으며 향후 홍수 예 경보시스템과 연계한다면 홍수 관리 및 피해 경감에 기여할 것으로 판단된다.
The introduction of the BIM into the architectural service industry is currently not being conducted smoothly. The purpose of this research is to, considering the current state of the market, establish long-term strategies that will enable the BIM to successfully settle. The survey has been conducted in target of architects in order to understand pending issues. Additionally, the articles regarding BIM have been researched for the purpose of better understanding the current societal demands. Indicated by survey results, the architects agree to a certain extent upon the need of BIM for architectural designs, yet also express concerns that the BIM introduction does not guarantee betterment in efficiency. The problematic aspects of BIM introduction that have already been discussed in some policy-related studies include a multitude of complicated issues that are unable to be resolved within a short period of time: underdeveloped BIM infra, the limit of BIM software itself, political issues regarding licensing and lack of social awareness. Based on the issues mentioned above, three main areas of focus along with their respective practical strategies and tasks have been designated. Finally, this research has analyzed the current situation and its issues along with the political solutions of 12 projects, amongst which include the standard for plan drawings, licensing system improvement, cost standard and BIM introduction support. Finally this research has analyzed the current situations and its' issues along with the political solutions of 12 projects, amongst them are the standard for plan drawings, licensing system improvement, cost standard and BIM introduction support.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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