PURPOSES : The purpose of this study is about noise which is generated from roads and is consist of irregular frequency variation from low frequency to various band. The existing methods of noise reduction are sound barrier that uses insulation material and absorbing material or have applied passive technology of noise reduction by devices. The total frequency band is needed to apply active noise control. METHODS : In this study applies to the field of road traffic environment, signal processing controller and various analog signal input/output, the amplifier module is based on parallel-core embedded processor designed. DSP performs the control algorithm of the road traffic noise. Noise sources in the open space performance of evaluation were applied. In this study, controller of active signal processor was designed based on the module of audio input/output and main controller of embedded process. The controller of active signal processor operates noise reduction algorithm and performance tests of noise reduction in inside and outside environment were executed. RESULTS : The signal processing controller with OMAP-L137 parallel-core processors as the center, DSP processors in the active control operations dealt with quickly. To maximize the operation speed of an object and ARM processor is external function keys and display for functions and evaluating the performance management system was designed for the purpose of the interface. Therefore the reduction of road traffic noise has established an electronic controller-based noise reduction. CONCLUSIONS : It is shown that noise reduction is effective in the case of pour tonal sound and complex tonal sound below 500Hz by appling to Fx-LMS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2326-2333
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2009
In the adaptable bandwidth allocation technique, a transmission plan for variable rate video data is made by smoothing algorithms such as CBA algorithm and the data is sent by the transmission plan considering network traffic. But the CBA algorithm, the MCBA algorithm, MVBA algorithm and the other smoothing algorithms produce a transmission plan where the size of the increasing interval of transmission rate is generally larger than the size of the decreasing interval. And the transmission rate in CBA algorithm, the MCBA algorithm, the MVBA algorithm is changed in overflow curve during the increasing interval of transmission rate. This may cause many frames to be discarded when available transmission rate is larger than transmission rate by the transmission plan. In this paper, the smoothing algorithm, where transmission rate is changed in the middle of underflow curve and overflow curve to decrease the number of discarded frames, but the transmission rate increases at the minimum, and the CBA algorithm, the MCBA algorithm, the MVBA algorithm are applied to a transmission
plan in the adaptable bandwidth allocation technique, and the minimum frame rates, the average frame rates, the variation of frame rates, and the numbers of discarded frames are compared in among algorithms.
Objective : COVID-19 has spread worldwide since the first case was reported in Wuhan, China, in December 2019. Our institution is a regional trauma and emergency center in the northern Gyeonggi Province. The changing trend of patient care in the emergency room of this hospital likely reflects the overall trend of patients in the area. In the present study, whether changes in the surrounding social environment following the outbreak of COVID-19 changed the incidence of neurosurgical emergency patients and whether differences in practice existed were investigated. Methods : The overall trend was analyzed from January 2020 which is before the outbreak of COVID-19 to September 2020. To remove bias due to seasonal variation, the previous 2 year's records during the same period were reviewed and compared. Confirmed COVID-19 patients in the northern Gyeonggi Province were identified using data released by the government. And patients who came to the emergency department with head trauma and stroke were identified. Results : Based on the present study results, the total number of neurosurgery emergency patients decreased over the study period. In the trauma patient group, the number of patients not involved in traffic accidents significantly decreased compared with patients involved in traffic accidents. Among the stroke cases, the rate of ischemic stroke was lower than hemorrhagic stroke, although a statistically significant difference was not observed. Meanwhile, an increase in the risk of mortality associated with trauma or stroke cases was not observed during the COVID-19 outbreak compared with the same time period in the previous year. Conclusion : Due to the occurrence of COVID-19, non-essential activities have decreased and trauma cases not associated with traffic accidents appeared to decrease. Due to the decrease in overall activity, the number of stroke patients has also decreased. This trend is expected to continue even in the post-COVID-19 era, and accordingly, the results from the present study are relevant especially if the current situation continues.
Smoothing is a transmission plan that converts video data stored at a variable bit rate into a constant bit rate. In the study of [6-7], when a data rate increase is required, the frame with the smallest increase is set as the start frame of the next transmission rate section, when a data tate decrease is required. the frame with the largest decrease is set as the start frame of the next transmission rate section, And the smoothing algorithm was proposed and performance was evaluated in an environment where network traffic is not considered. In this paper, the smoothing algorithm of [6-7] evaluates the adaptive CBA algorithm and performance with minimum frame rate, average frame rate, and frame rate variation from 512KB to 32MB with E.T 90 video data in an environment that considers network traffic. As a result of comparison, the smoothing algorithm of [6-7] showed superiority in the comparison of the minimum refresh rate.
Under the consumption of bad weather situation affects traffic flows, the study scope is focused on highway capacity and speed variations among other highway traffic flow characteristic changes according to snowfall density. Thus, this study carried out through the data collection and statistical analysis by focusing on capacity and speed changes. Traffic volume, speed and density were selected as factors to explain the property change of a traffic flow for analysis, and 7 basic sections such as 3 highways in Gyeonggi-do and 4 highways near the meteorological observatory were selected as survey points for data collection. Snowfall levels were classified into 3 steps(Light, Medium, Heavy Snow) to analyze the capacity change by snowfall levels. As a result of analysis, the change of capacity depending on snowfall levels decreased 13.2% in case of light snow compared to a good weather, 18.6% in case of medium snow and 32.0% in case of heavy snow, so the capacity reduction rate increased as the snowfall level increased. The worsening weather appeared to have a very big possibility to act as a factor to reduce the operational efficiency of a road, so a road design and operation method considering this should be presented in the future.
In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
The purpose of this study is to determine the optimal aggregation interval to increase the reliability when estimating representative value of individual vehicle travel time collected by DSRC equipment in interrupted traffic flow section in National Highway. For this, we use the bimodal asymmetric distribution data, which is the distribution of the most representative individual vehicle travel time collected in the interrupted traffic flow section, and estimate the MSE(Mean Square Error) according to the variation of the aggregation interval of individual vehicle travel time, and determine the optimal aggregation interval. The estimation equation for the MSE estimation utilizes the maximum estimation error equation of t-distribution that can be used in asymmetric distribution. For the analysis of optimal aggregation interval size, the aggregation interval size of individual vehicle travel time was only 3 minutes or more apart from the aggregation interval size of 1-2 minutes in which the collection of data was normally lost due to the signal stop in the interrupted traffic flow section. The aggregation interval that causes the missing part in the data collection causes another error in the missing data correction process and is excluded. As a result, the optimal aggregation interval for the minimum MSE was 3~5 minutes. Considering both the efficiency of the system operation and the improvement of the reliability of calculation of the travel time, it is effective to operate the basic aggregation interval as 5 minutes as usual and to reduce the aggregation interval to 3 minutes in case of congestion.
PURPOSES : Adverse weather conditions such as heavy rain, heavy snowfall, and thick fog and so on have highly affect on the change in traffic conditions on the road. In particular, heavy snowfall causes capacity reduction as well as crash occurrence. This study investigated the effects of snowfall on speed on a freeway. METHODS : Vehicle detection systems data were matched with corresponding weather station data by regression analysis. RESULTS : The results show that the travel speed is reduced by 6.7% under little snowfall and by 12.8% under heavy snowfall. Regarding the speed variation, 8.7% and 114.7% increases are observed under little snowfall and heavy snowfall, respectively. It is also found that 1 cm increase in snowfall leads to 0.4% decrease in travel speed. In addition, the travel speed increases by 0.4% when the temperature increases by $1^{\circ}C$. CONCLUSIONS : It is expected that the outcome of this study will be useful in establishing more effective strategies for winter operations and road maintenance in practice.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.2
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pp.143-152
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2008
This study investigates the variation and spatial distribution of nitrogen dioxide($NO_2$) concentrations measured with passive diffusive samplers at 40 curbside points in Daejeon. Average $NO_2$ concentration was $39.8{\pm}18.0\;ppb$ (n=1,127) and the significant difference in concentrations by regional groups (Dong-gu, Jung-gu, Seo-gu, Daedeok-gu, Yuseong-gu) was not observed. The frequency distribution of $NO_2$ concentration was found to be a normal distribution with the high frequency in the concentration range of 30 to 40 ppb (20 to 25%). Average $NO_2$ concentration measured during the rainy periods was lower than that measured during the non-rainy periods and the decrease of concentration by rainfall was about 16% (7 ppb). The variation of $NO_2$ concentrations measured by passive diffusive samplers during the sampling period was similar to that continuously measured at the air quality monitoring station.
The size distribution of airborne particulate matter (PM) and the concentrations of associated metallic elements were investigated in a busy urban region of a typical Korean industrial city. The PM concentrations measured during the spring, except for those in the size range of 1.1 to 2.1 ${\mu}m$, were slightly higher than the PM concentrations in the summer. Coarse particles contributed greatly to the variation in PM concentrations in the spring, while fine and submicron particles contributed largely to the variation in PM concentrations in the summer. The difference in size modes of the PM concentrations between spring and summer may be explained by the Asian dust effect and its accompanying wind direction and speed. Extremely high enrichment factors (EFs) values (6,971 to 60,966) for all of the size distributions in PM were identified for cadmium (Cd). High EFs values (12 to 907) were also identified for other heavy metals including Cr, Cu, Ni, Pb, Zn and Mn. Low EF values (0.29 to 8.61) were identified for Ca, K, Mg and Na. These results support the common hypothesis that most heavy metals in ambient PM have anthropogenic sources and most light metals have crustal sources. The results of principal components analyses and cluster analyses for heavy metals indicate that the principal sources of PM and metals were emissions from non-ferrous metal smelters, oil combustion, incinerators, vehicular traffic and road dust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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