Planning strategies to achieve higher competitiveness of ports are becoming increasingly important in business environment. Therefore, strategic competitive position and efficiency analysis needs to be performed to increase ports' effectiveness and competitiveness. This matches with one of targets of new concept e-Navigation to increase the agility and efficiency of ports. The purpose of this study was to apply Boston Consulting Group matrix to analyze competitive positioning of major ports in Korea and China in term of several main cargo types and then use a combination of Data Envelopment Analysis and Principal Component Analysis model to calculate efficiencies. Results show that, at the moment, Chinese ports are still on the top with high position and efficiency score for the representative-Shanghai port. However, result also points out that except container type, Korean ports have chance to compete in other cargo types. Moreover, Gwangyang port is regarded as efficient. It has better position time. It is believed that Gwangyang port together with Busan port can compete with Chinese port in the near future.
Large-capacity public transportation systems, represented by urban metro lines, are the key to alleviating the significant increase in urbanization and motorization in China. But to improve the agglomeration effect of metro stations in a more accurate and targeted way requires scientific evaluation and classification of the surrounding areas of metro stations. As spatial and functional design are the core factors for urban renewal design, this study took Beijing as an example, using multi-source data to evaluate the morphology and functional composition surrounding areas of metro stations, and the Boston Consulting Group (BCG) matrix was used to classify and characterize each type of surrounding areas from morphological-functional dimensions. It shows a negative correlation of the mix-use index with the floor area ratio, and only about 20% of the areas achieve the ideal situation of high construction intensity with high mix-use diversity. Hoping to provide a reference for city managers and designers in dealing with the surrounding metro stations with different construction intensities in a more precise way.
In this paper, we propose an advanced Minimum Mean Square Error (MMSE) channel estimation method for IEEE 802.11p/Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE) systems. To improve the performance of MMSE method, we apply the Weighted Sum using Update Matrix (WSUM) scheme to the step of calculating the instantaneously estimated channel and then, a time domain selectively averaging method is applied after the WSUM scheme. Based on that, the accuracy of instantaneously estimated channel increases and then, the accuracy of auto covariance matrix also increases. Consequently, we can achieve the performance gain over the conventional MMSE method. Through simulations based on the IEEE 802.11p standard, it is confirmed that the proposed scheme can outperform the existing channel estimation schemes.
A bioluminescent Lactobacillus plantarum (pLuc2) strain was constructed. The luminescent signal started to increase during the early exponential phase and reached its maximum in the mid-exponential phase in a batch culture of the strain. The signal detection sensitivity of the strain was the highest in PBS (phosphate buffered saline), followed by milk and MRS broth, indicating that the sensitivity was influenced by the matrix effect. The strain was used in millet seed fermentation which has a complex matrix and native lactic acid bacteria (LAB). The luminescent signal was gradually increased until 9 h during fermentation and abolished at 24 h, indicating that the strain could be specifically tracked in the complex matrix and microflora. Therefore, the bioluminescent labeling system can be used for monitoring LAB in food and dairy sciences and industries.
TOD (Transit-Oriented Development) is one of the urban structure concentrated on the multifunctional space/district with public transportation system, which is introduced for maintaining sustainable future cities. With such trends, the project of building complex transferring centers located at a urban railway station has widely been spreaded and a comprehensive and systematic analytical framework is required to clarify and readily understand the complicated procedure of estimation with the large scale of the project. By doing so, this study is to develop a comprehensive analytical framework for estimating a pedestrian OD matrix using a spatial information and an integrated smart card data, which is so called a data depository and it has been applied to the Samseong station for the model validation. The proposed analytical framework contributes on providing a chance to possibly extend with digitalized and automated data collection technologies and a BigData mining methods.
The Origin-Destination(OD) matrix is very important in describing transport movements in a region. The OD matrix can be estimated using traffic counts on links in the transport network and other available information. This information on the travel is often contained in a target OD matrix and traffic counts in links. To estimate an OD matrix from traffic counts, they are the major input data which obviously affects the accuracy of the OD matrix estimated, Generally, the quality of an estimated OD matrix depends much on the reliability of the input data, and the number and locations of traffic counting points in the network. Any Process regarding the traffic counts such as the amount and their location has to be carefully studied. The objective of this study is to select of the optimal location of traffic counting points for the OD matrix estimation. The model was tested in nationwide network. The network consists of 224 zones, 3,125 nodes and 6,725 links except to inner city road links. The OD matrix applied for selection of traffic counting points was estimated to 3-constrained entropy maximizing model. The results of this study follow that : the selected alternative to the best optimal counting points of six alternatives is the alternative using common links of OD matrix and vehicle-km and traffic density(13.0% of 6,725 links), however the worst alternative is alternative of all available traffic counting points(44.9% of 6,725 links) in the network. Finally, it should be concluded that the accuracy of reproduced OD matrix using traffic counts related much to the number of traffic counting points and locations.
Metal matrix composites (MMCs), which are a combination of two or more constituents with different physical or chemical properties, are today receiving great attention in various areas, as they have high specific strength, corrosion resistance, fatigue strength, and good tribological properties. This paper presents a research review on the combination of matrix and reinforced materials, fabrication processes, and application status of metal matrix composites. In this paper, we aim to discuss and review the importance of metal composite materials as advanced materials that can be used in various applications such as transportation, defense, sports, and extreme environments. In addition, the applicability and technology development trends in new process technology fields such as additive manufacturing of metal composites will be described.
Recently a GPU has acquired programmability to perform general purpose computation fast by running thousands of threads concurrently. This paper presents a parallel GPU computation algorithm for dense matrix-matrix addition and scalar multiplication using OpenGL compute shader. It can play a very important role as a fundamental building block for many high-performance computing applications. Experimental results on NVIDIA Quad 4000 show that the proposed algorithm runs 21 times faster than CPU algorithm and achieves performance of 16 GFLOPS in single precision for dense matrices with size 4,096. Such performance proves that our algorithm is practical for real applications.
Chloride corrosion has become the main factor of reducing the service life of reinforced concrete structures. The object of this paper is to propose a theoretical model that predicts the service life of chloride-corrosive concrete under fatigue load. In the process of modeling, the concrete is divided into two parts, microcrack and matrix. Taking the variation of mcirocrack area caused by fatigue load into account, an equation of chloride diffusion coefficient under fatigue load is established, and then the predictive model is developed based on Fick's second law. This model has an analytic solution and is reasonable in comparison to previous studies. Finally, some factors (chloride diffusion coefficient, surface chloride concentration and fatigue parameter) are analyzed to further investigate this model. The results indicate: the time to pit-to-crack transition and time to crack growth should not be neglected when predicting service life of concrete in strong corrosive condition; the type of fatigue loads also has a great impact on lifetime of concrete. In generally, this model is convenient to predict service life of chloride-corrosive concrete with different water to cement ratio, under different corrosive condition and under different types of fatigue load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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