According as vehicles increases, system such as Advanced Drivers Assistance System(ADAS ) to inform forward situation to driver is required. In this paper, we proposes method to detect forward vehicles and lane from sequential color images by basis process to inform forward situation to driver. We detect a front vehicle using that shadow area exists on part under vehicles and that road area occupies many parts even if road traffic is confused. We detect lane information using that lane part is white order by reverse characteristic of shadow area. This method shows good result in case road is confused or there is direction indication to road. HSV color space is selected for color modeling. This method uses saturation component and value component in HSV color model to detect vehicles and lane. It uses statistics features of HSV component and position to know whether detected vehicles area is vehicles such as vehicles previous frame. To verify the effects of the proposed method, we capture the road images with notebook and CCD camera for PC and Present the results such as processing time, accuracy and vehicles detection against the images.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.17
no.3
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pp.90-101
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2009
An objective of this study is to suggest a procedure to evaluate vehicle emissions regardless of the driving pattern. Field experiments using portable emission measurement system were conducted under the real world driving cycle. Standardized average for NOx, $CO_2$ emission and fuel consumption rates were calculated while the vehicle specific power distribution within each vehicle speed bin was taken into consideration. Composite emission factor and fuel economy, which were obtained based on the standardized average results and traffic statistics, showed good similarity to those acquired through the conventional chassis dynamometer tests qualitatively as well as quantitatively. Considering that a conventional method obviously has a limitation to reflect various characteristics of the real world, the new approach suggested in this study can be used as an alternative procedure to collect more specific data to establish the mobile emission factors.
Purpose: The aim of this study is to identify effects of emotional labor, job stress and personal resources on job satisfaction in home healthcare nurses. Methods: The subjects were 149 home healthcare nurses working for home healthcare centers at 61 hospitals. Data were collected using a structured questionnaire from November 22, 2010 to February 28, 2011 and analyzed with descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, Hierarchical multiple linear regression analysis. Results: The mean score of emotional labor level was $4.23{\pm}0.95$, that of job stress level $3.39{\pm}0.57$, that of personal resources $3.38{\pm}0.36$, and that of job satisfaction $3.31{\pm}0.40$. There were positive correlations among emotional labor, job stress, personal resources and job satisfaction. After age, educational level, job position, and work period in home health care, and traffic accident were controlled, the variables, emotional labor (${\beta}$=-.198, p = .034) and personal resources (${\beta}$=.236, p = .005) turned out to account for 13.3% of the job satisfaction. But job stress was not a statistically significant predictor. Conclusion: Home healthcare nurses were needed to minimize emotional labor and revitalize personal resources in order to maintain a comparatively high level of job satisfaction. Furthermore, it is necessary to carry out systematic education and an organizational management scheme into practice.
Purpose: In spite of many Healthy Cities projects in Korea, there are few research about healthy urban planning. So we tried to use available recent models to a Healthy Cities project in a medium sized city in Gyeongnam province. Methods: Using mainly European Healthy Urban Planning Model and opinion leader survey, SWOT analysis, forum and discussion have been done to a city. Secondary city health indicator obtained from Ministry of Statistics. Results: There are strong need to develop health industry, green traffic and healthy living from survey using Healthy Cities policy direction of Korean Health Promotion Fund. Among the Healthy Urban Planning objectives, improvements of physical environments, prevention of accidents and crime, improvements of healthy esthetics rated highly. Although environmental pollution was problem local government push forward to the pilot healthy urban project as active healthy water-front development. Considering secondary healthy city indicators, change of external forces and internal capacity final task for healthy urban planning for Yangsan city were development of riverside physical education park and active living and anti-ageing environments etc. Conclusions: Comprehensive assessment and plan was possible through MAPP Model using European Healthy Urban Planning objectives to draw the direction of future urban planning for Healthy Cities Projects. Further research and formal introduction would be needed.
Park, Kyungwon;Kim, Joonyoung;Jeong, Byeong Kook;Lee, Kwang Bok;Choi, Sunghyun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.3
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pp.577-584
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2017
Long Term Evolution device-to-device (LTE D2D) is a key technology to mitigate data traffic load in a cellular system. It facilitates direct data exchange between neighboring users, which is preceded by D2D discovery. Each device advertises its presence to neighboring devices by broadcasting its discovery message. In this paper, we develop a mathematical analysis to assess the probability that discovery messages are successfully transmitted at the D2D discovery stage. We make use of stochastic geometry for modeling spatial statistics of nodes in a two dimensional space. It reflects signal to noise plus interference ratio (SINR) degradation due to resource collision and in-band emission, which leads to the discovery message reception probability being modeled as a function of the distance between the transmitter and the receiver. Numerical results verify that the newly developed analysis accurately estimates discovery message reception probabilities of nodes at the D2D discovery stage.
The reliability analysis of simply-supported and continuous composite plate girder and box girder bridges under flexure was performed to provide a basic data for the development of LRFD c ode. The bridges were designed based on LRFD specification with newly proposed design live load which was developed by analyzing traffic statistics from highways and local roads. A performance function for flexural failure was expressed as a function of the flexural resistance of composite section and the design moments due to permanent load and live load. For the flexural resistance, the statistical parameters obtained by analyzing over 16,000 domestic structural steel samples were used. Several different values of bias factors for the live load moment from 1.0 to 1.2 were used. Due to the lack of available domestic measured data on the moment by permanent loads, the same statistical properties used in the calibration of ASHTO-LRFD were ap plied. The reliability indices for the composite girder bridges with various span lengths, different live load factors, and bias fact or for the live load were obtained by applying the Rackwitz-Fiessler technique.
Software-defined networking provides a programmable and flexible way to manage the network by separating the control plane from data plane. However, the limited switch memory restricts the number of flow entries in the flow table used to forward packets. This leads to flow table overflow and flow entry reinstallation, which severely degrade the network performance. Therefore, this paper proposes a comprehensive policy for timely eviction of inactive flow entries to optimally maintain flow tables usage. In particular, statistics of user datagram protocol flow entries are periodically sampled to enable the inactive entries to be evicted early. Through traffic-based experiments, we found that the proposed system reduces the number of overflow occurrences and flow entries reinstallation compared to the random and FIFO policies.
Big data, artificial intelligence (AI), and machine learning are keywords that represent the Fourth industrial Revolution. In addition, as the development of science and technology, the Korean government, public institutions and industries want professionals who can collect, analyze, utilize and predict data. This means that data analysis and utilization education become more important. Education on data analysis and utilization is increasing with trends in other academy. However, it is true that not many academy run long-term and systematic education. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a data ecosystem hub and one of its performance missions has been providing data utilization and analysis education to meet the needs of industries, institutions and governments since 1966. In this study, KISTI's data education was analyzed using the number of curriculum trainees per year from 2001 to 2019. With this data, the change of interest in education in information and data field was analyzed by reflecting social and historical situations. And we identified the characteristics of KISTI and trainees. It means that the identity, characteristics, infrastructure, and resources of the institution have a greater impact on the trainees' interest of data-use education.In particular, KISTI, as a research institute, conducts research in various fields, including bio, weather, traffic, disaster and so on. And it has various research data in science and technology field. The purpose of this study can provide direction forthe establishment of new curriculum using data that can represent KISTI's strengths and identity. One of the conclusions of this paper would be KISTI's greatest advantages if it could be used in education to analyze and visualize many research data. Finally, through this study, it can expect that KISTI will be able to present a new direction for designing data curricula with quality education that can fulfill its role and responsibilities and highlight its strengths.
This study examines the relationship between three-dimensional urban built environment and urban surface temperature using LANDSAT 8 satellite image data in Seoul city. The image was divided into 600m×600m grid units as an unit of analysis. Due to the high level of spatial dependency in surface temperature, this study uses spatial statistics to take into account spatial auto-correlation. The spatial error model shows the best goodness of fit. The analysis results show that the three-dimensional built environment and transport environment as well as natural environment have statistically significant associations with surface temperature. First, natural environment variables such as green space, streams and river, and average elevation show statistically significant negative association with surface temperature. Second, the building area shows a positive association with surface temperature. In addition, while sky view factor (SVF) has a positive association with surface temperature, surface roughness (SR) shows a negative association with it. Third, transportation related variables such as road density, railway density, and traffic volume show positive associations with surface temperature. Moreover, this study finds that SVF and SR have different effects on surface temperature in regard to the levels of total floor areas in built environment. The results indicate that interactions between floor area ratio (FAR) and three-dimensional built environmental variables such as SVF and SR should be considered to reduce urban surface temperature.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.8
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pp.221-227
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2021
Since there are almost no scales for measuring the size of We-Chat applets, and most of the existing We-Chat applets are grafted through the original APP application, At present, the application scope of We-chat applets which is mainly in /shopping/life/food application. Thus, the purpose of this research is to focus on the iPhone app store, collect data on the top five of APP-STORE through users' comments and The high-frequency words will be obtained for statistics, and the variables of this study will be set up. Last, develop relevant Empirical research on the size and measurement scale of the We-Chat applet. Therefore, how to use We-Chat applets to improve user experience, we can create their own user private domain traffic for We-Chat applets and achieve long-term market competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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