Objectives : The purpose of this study is to investigate the effect of electro-acupuncture treatment for lumbago patients caused by traffic accident. Methods : 60 patients were divided into two groups, group A and group B, of 30 patients each. Group A was treated with electro-acupuncture treatment and general acupuncture treatment twice per week for four weeks. Group B was treated with general acupuncture treatment twice per week for four weeks. Results : Between the two groups there was no significant difference in the VAS and RMDQ in the statistics. Conclusions : There was no significant difference between the two groups in the VAS and RMDQ in the statistics. However, it turned out that electro-acupuncture and general acupuncture was effective in reducing the pain of the patients in group A and B according to increased number of the treatment.
본 논문에서는 멀티 코어 및 Huge Page 메모리 접근법을 이용한 20Gbps 이상의 대용량 트래픽 처리 가능한 패킷 처리 방법을 제안한다. ICT 기술이 발전함에 따라 전 세계 월 평균 트래픽은 2022년 396엑사 바이트에 이를 것으로 예측된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가와 동시에 사이버위협 또한 증가하고 있어 트래픽 분석에 대한 중요도가 높아지고 있다. 기존 고비용의 외산 제품으로 분석되고있는 트래픽은 단순히 통계 데이터를 저장함과 동시에 가시적으로 보여주는 것에 불과하다. 네트워크 관리자들은 다양한 구간에서 트래픽을 분석하기 위해 많은 트래픽 분석 시스템을 도입하여 분석하고 있으나, 망 전체의 통합된 트래픽을 확인할 수 없다. 또한, 기존 장비는 10Gbps급이 대부분이기 때문에 매년 증가되고 있는 트래픽을 빠른속도로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 20Gbps 이상 대용량 트래픽 처리를 하기 방법으로 단일코어와 기본 SMA 메모리 접근법을 이용한 방법에서 멀티코어와 NUMA 메모리 접근법을 이용하여 고성능으로 패킷수신, 패킷검출, 통계까지 raw 패킷을 copy 없이 처리하는 과정을 제안한다. 제안한 방법을 이용하였때, 기존 장비보다 50%이상 트래픽이 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
According to traffic accidents statistics, the number of fatalities, injuries and the rate of increase of traffic accidents have been decreasing over last 5-years. The fatality rate is 1.9 for total accidents but the fatality rate for single vehicle accidents shows a 7.9, which is 4 times greater than the average for all accidents. Single vehicle accidents, usually occur as a vehicle impacts a fixed objects on the roadside as the vehicle runs-off from the road. However, few researches have been conducted considering the accident severity of single vehicle accidents which impact to the fixed objects on the road. The single vehicle accident is directly related to the composition of road cross section, (since it is the required the minimum width of a road for all run-off-the-road vehicles to recover or come to a safe stop). Therefore, this study analyzes the influence of road cross section on traffic accidents to find out the severity of single vehicle accident. To analyze the road elements which are related to the accident severity, the Ordered Probit Model was used. As variables, the element of road cross section such as the radius(m), vertical curve(%), cross sectional grade(%), road width(m). number of climbing lane, median, and curb, were used (as was the 3-years of accidents data). This study found out that cross slope(%), road width(m), and the number of climbing lane are related to the severity of accident. The result of this study could be expected to improve the road safety and to be used as the base data for further road safety research.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
본 연구는 경제분석기법에서 편익항목의 통행시간절감편익의 개선안을 살펴보았다. 기존의 경제성분석 시 통행시간절감편익의 계산방법은 피크시간대의 O/D를 이용하여365를 곱하여 산정하고 있다. 이 계산방법의 문제점은 요일에 대한 교통량변화, 달에 대한 교통량변화를 고려하지 못하는 것이다. 이러한 분석점을 개선하기 위하여, 군집분석과 t-검증을 통하여 달별, 요일별 비슷한 교통량 패턴이 가지는 것끼리 묶었다. 이러한 결과값은 요일별과 월별로 교통량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 요일별, 월별 가중치를 적용하여 pilot 예제를 통해 통행시간절감분을 계산하였더니 기존의 방법에 비해 다소 적게 도출되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 교통량의 변화패턴을 고려한 가중치 연구에 의의를 둘 수 있다.
Objectives The purpose of this study is to investigate the corelation between traffic accident severity and treatment period and cost by traffic accident. Methods Outpatients who visited Jaseng Korean medicine hospital traffic accident clinic were investigated by hospital computer system about period and cost of treatment. And we requested for repair cost of car, a sort of car groups and agreement date with car insurance company to insurance company. Therefore we could analysis statistical correlation of traffic accident severity (repair cost of car) with period of treatment, cost of treatment, number of treatment in same sort of car groups. For statistics, we used SPSS version 18.0 for windows. Results A significant positive correlation was found between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment in semi-midsize car, midsize car group. But, any significant correlation wasn't found between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment in small car, full-sized car group. In SUV (sport utility vehicle) car group some significant correlation was found, but it isn't between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment. Conclusions It was found that traffic accident severity (repair cost of car) had an effect on cost of car, cost of treatment and number of treatment by statistical analysis. But, it was also suggested strongly that other factors like a cost of car and ages had an effect on them.
첨단 정보화시대에 교통사고처리 및 분석의 병행되는 업무는 개별적 수행에 따른 이중적 업무로 진행되고 있으며, 교통사고를 처리하는 현 경찰청은 최첨단 기술을 병행하지 못하고, 아직도 수작업에 의해 업무가 진행되고 있으며, 교통사고분석에 있어서는 지리요소와 개별 및 복합적 요소에 따른 교통사고 요인 대한 연구와 사고원인에 대한 사고분석에 관한 연구가 미흡한 실정이다 따라서, 교통안전정책을 효과적으로 수립 및 시행하고 이를 평가하기 위해서는 무엇보다 교통사고 자료를 토대로 교통사고 발생원인 및 특징에 대한 체계적, 과학적 분석이 선행되어야 한다. 교통사고 자료를 지형공간정보체계기반으로 구축하여 기존에 텍스트 형태의 자료 수집이 아닌 PDA를 이용하여 실시간으로 사고 자료를 표준 도로교통사고 자료 양식에 맞게 변환하여 저장 및 사고 정보를 관리할 수 있으며, 공간 데이터 특수성과 연계하여 사고원인에 대한 지리적 분석 데이터로 표출하는 통합 관리 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다.
부산항 중앙부두 주변 해역은 각 선석별로 그 목적과 용도에 부합된 전용 부두가 배치되어 소형 잡종선을 비롯해서 중대형 여객선, 소형 쾌속선, 컨테이너선, 화물선, 작업선 등 다양한 선박이 특정한 항행 규칙이나 해상교통관제없이 비교적 자유롭게 통항하고 있다. 본 연구에서는 중앙부두 주변 해상을 대상으로 일정 기간 동안 두 차례의 해상교통조사를 전용소프트웨어를 이용하여 실시한 후 중앙부두 주변 해역을 통항하는 선박들에 대한 선종별, 톤수별 통계처리와 항적분포를 기초로 중앙부두 인근 해상의 주요 통항로의 교통 흐름, 그리고 통항 특징 둥을 분석하였다. 이러한 교통 현황에 대한 분석을 토대로 중앙부두 주변 해상을 각 기능별로 분류하고, 북내항로 지정에 따른 효과를 분석하여 항행 선박의 통항 안전성 향상 방안을 검토하였다. 그리고 선박의 운항자 관점에서 입출항 통항 안전성에 바탕을 둔 효율적인 중앙부두 인근 부두의 재배치 안에 대하여 고찰하였다
한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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