This study is to develop an assessment system for stream physical environments by considering stream characteristics. Comprehensively, the descriptions of and steam classification, assessing reach selection, contents of assessment categories and indexes are summarized. Since the physical structure of stream is results of reaction by stream power, streams were classified into three types (as high gradient stream, mid gradient stream and low gradient stream) according to the slope of channel, the grain size of bed material and the characteristics of channel topography. The scale of assessment reach was selected based on 10 or 25 times of channel width according to typical characteristics such as interval of step or riffle and sinuosity in each stream type. The assessment indexes were organized into common indicators such as channel stability, flow status, cross-section shape, bank stability, channel alteration and stream crossing structure, and characteristic indicators by stream type such as effective habitats, bed embeddedness, diversity of flow and frequency of step or riffle. To evaluate the applicability, the assessment system was applied to 9 streams and the results were analyzed and presented.
This study was conducted to investigate the vascular flora distributed in the Gatbawi District of Palgongsan Natural Park and to provide basic data for the conservation and management of the natural resources. The results of the investigation of the flora with the Gatbawi District from April 2015 through October 2017 are as follows. As a result of drawing up a list of flora based on the specimens of evidence, as for the entire flora, 238 taxa were identified in total: 75 families, 167 genera, 214 species, 3 subspecies, 18 variants and 3 varieties. Also, one species of rare plant, 20 particular floristic species and a total of 18 species of naturalized plant were found.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.5
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pp.239-246
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2023
In this paper, we propose an open-loop algorithm to classify speech and music signals using the spectral flux parameters and Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) parameters for the audio coder. To increase responsiveness, the MFCC was used as a short-term feature parameter and spectral fluxes were used as a long-term feature parameters to improve accuracy. The overall voice/music signal classification decision is made by combining the short-term classification method and the long-term classification method. The Gaussian Mixed Model (GMM) was used for pattern recognition and the optimal GMM parameters were extracted using the Expectation Maximization (EM) algorithm. The proposed long-term and short-term combined speech/music signal classification method showed an average classification error rate of 1.5% on various audio sound sources, and improved the classification error rate by 0.9% compared to the short-term single classification method and 0.6% compared to the long-term single classification method. The proposed speech/music signal classification method was able to improve the classification error rate performance by 9.1% in percussion music signals with attacks and 5.8% in voice signals compared to the Unified Speech Audio Coding (USAC) audio classification method.
The Purpose of this study is to develop a simulation model for large-scale network with interrupted flow as well as uninterrupted flow. The Cell Transmission(CT) theory is used to simulate traffic flow. Flow transition rules have been newly developed to simulate traffic flows at merging and diverging sections, and signalized intersections. In the model, it is assumed that dynamic OD table is exogenously given. Simulation results for toy network shows that the model can explain queue dynamics not only in signalized intersections of urban arterials, but also in merging and diverging sections of freeway. In case study, the model successfully simulated traffic flows of 145,000 vehicles on CBD network of city of Seoul with 74 traffic zones, 133 signalized intersections among 395 nodes and 1110 links.
The presence of abnormalities in the subgrade of roads poses safety risks to users and results in significant maintenance costs. In this study, we aimed to experimentally evaluate the temperature distributions in abnormal areas of subgrade materials using infrared cameras and analyze the data with machine learning techniques. The experimental site was configured as a cubic shape measuring 50 cm in width, length, and depth, with abnormal areas designated for water and air. Concrete blocks covered the upper part of the site to simulate the pavement layer. Temperature distribution was monitored over 23 h, from 4 PM to 3 PM the following day, resulting in image data and numerical temperature values extracted from the middle of the abnormal area. The temperature difference between the maximum and minimum values measured 34.8℃ for water, 34.2℃ for air, and 28.6℃ for the original subgrade. To classify conditions in the measured images, we employed the image analysis method of a convolutional neural network (CNN), utilizing ResNet-101 and SqueezeNet networks. The classification accuracies of ResNet-101 for water, air, and the original subgrade were 70%, 50%, and 80%, respectively. SqueezeNet achieved classification accuracies of 60% for water, 30% for air, and 70% for the original subgrade. This study highlights the effectiveness of CNN algorithms in analyzing subgrade properties and predicting subsurface conditions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.8
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pp.901-906
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2015
We presented a method for Vad(Voice Activity Detection) using Bi-level HMM. Conventional methods need to do an additional post processing or set rule-based delayed frames. To cope with the problem, we applied to VAD a Bi-level HMM that has an inserted state layer into a typical HMM. And we used posterior ratio of voice states to detect voice period. Considering MFCCs(: Mel-Frequency Cepstral Coefficients) as observation vectors, we performed some experiments with voice data of different SNRs and achieved satisfactory results compared with well-known methods.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.5
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pp.451-458
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2016
Urban railway can be divided into ground and underground sections. In particular, the center of the metropolitan has been built mostly underground stations and tunnels. Underground section is difficult to measure the position because GPS signal is unavailable, so it is necessary to apply the indoor positioning technology. For this purpose, we analyzed the positioning technologies which are based on Wi-Fi and mobile base stations. The positing technology for smart phone which uses mobile base station' information is developed in the underground area of urban railway where the core technique is to implement base station ID into the positing technology by considering hand-off point.
As Internet banking service became popular, many users can exchange goods by online. Even though this advantage, there are incident cases in the Internet banking service due to security threats. In order to counteract this problem, various security techniques have been applied over whole area in the Internet banking service. Therefore, we described that analyzed results of security techniques applied in the financial institutions area and network communication area in this paper. We consider that this paper will be useful as a reference to protect security threats occurred by insiders and vulnerabilities in implementation.
To clarify the taxonomic position for Astragalus nakaianus and provide correct scientific name for A. mongholicus cultivar in South Korea, we examined external morphological characters and sequence variations from ITS and five cp non-coding DNA regions. Genetic structure was also analyzed for 61 individuals from three populations using nine microsatellite loci. We found no significant difference between the South Korean cultivar and A. mongholicus var. dahuricus when morphology and ITS sequences were considered. Morphologically, A. nakaianus specimens varied somewhat from A. mongholicus var. mongholicus and var. dahuricus in habit, plant height, and lengths of leaf axis and leaflet. Although sequence data from ITS and cp noncoding DNA regions could not distinguished A. nakaianus from A. mongholicus, microsatellite analysis revealed strong structuring between the cultivar and A. nakaianus. Therefore, we conclude that the South Korean A. mongholicus cultivar should be treated as A. mongholicus var. dahuricus and that A. nakaianus should be merged into A. mongholicus as a variety, i.e., A. mongholicus var. nakaianus.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.798-801
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2014
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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