This paper develops pedestrian fatality models capable of producing the probability of pedestrian fatality in collision between vehicles and pedestrians. Probabilistic neural network (PNN) and binary logistic regression (BLR) ave employed in modeling pedestrian fatality pedestrian age, vehicle type, and collision speed obtained from reconstructing collected accidents are used as independent variables in fatality models. One of the nice features of this study is that an iterative sampling technique is used to construct various training and test datasets for the purpose of better performance comparison Statistical comparison considering the variation of model Performances is conducted. The results show that the PNN-based fatality model outperforms the BLR-based model. The models developed in this study that allow us to predict the pedestrian fatality would be useful tools for supporting the derivation of various safety Policies and technologies to enhance Pedestrian safety.
Since geologic data are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction. In this paper, the assessment of the local uncertainty of prediction for the depth to weathered soil was performed by using the indicator kriging. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled, and then E-type estimate was computed for the spatial distribution of the depth to the weathered soil. Also, optimal estimate of spatial distribution for the depth to weathered soil was determined by using ccdf and loss function. The design procedure and method considering the minimum expected loss presented in this paper can be used in the decision-making process for geotechnical engineering design.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.389-395
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2022
Because of improvement of deep learning techniques, deep learning using computer vision such as classification, detection and segmentation has also been used widely at many fields. Expecially, automatic driving is one of the major fields that applies computer vision systems. Also there are a lot of works and researches to combine multiple tasks in a single network. In this study, we propose the network that predicts the individual depth of pedestrians and vehicles. Proposed model is constructed based on YOLOv3 for object detection and Monodepth for depth estimation, and it process object detection and depth estimation consequently using encoder and decoder based on hard parameter sharing. We also used attention module to improve the accuracy of both object detection and depth estimation. Depth is predicted with monocular image, and is trained using self-supervised training method.
신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.
In the 100-year history of Korean films, Korean films have grown to more than 100 million viewers every year since 2012, and their total sales are estimated at 1 trillion. It is assumed that the influence on the popularity of Korean movies is related to 2012, when 60% of smartphone penetration rate and 30 million subscribers exceeded. As a result, before and after 2012, changes in movie boxing factor variables were needed, and the prediction model trained as a new independent variable was applied to actual data.
본 연구에서는 2016년도 말 현재 사학연금의 연금부채 규모를 추정하고 이를 기반으로 연금기금의 적립수준을 평가한다. 연금부채 산정방식으로는 보편적으로 적용되고 있는 예측단위적립방식과 더불어 가입연령방식을 적용하였다. 예측단위적립방식은 발생주의 회계원칙에 가장 적합한 재정방식인 반면, 가입연령방식은 연금제도의 지속을 전제로 하는 공적연금제도의 특성을 가장 잘 반영할 뿐만 아니라 안정적 제도운영을 위한 비용 수준 역시 확인할 수 있도록 해주는 장점이 있기 때문이다. 예측단위적립방식과 가입연령방식의 적용 시 연금부채는 각각 114.4조원과 115.1조원으로 나타났으며, 연금부채 대비 적립기금 비율인 적립률은 각각 14.3%와 14.2%로 산출되었다. 또한 가입연령방식의 연금부채평가를 위해 산출한 가입연령별 수지상등 표준부담률은 현재 사학연금제도에서 적용하고 있는 부담률을 크게 상회하는 것으로 파악된다. 이러한 분석 결과는 연금재정의 지속가능성 측면에서 그 미래가 낙관적이지 못하며 이를 개선하기 위한 방안이 강구되어야 함을 시사한다. 다만 연금부채를 통한 재정진단 시에는 공적연금제도로서 사학연금이 지니는 특수성을 고려해야 한다. 우리나라의 공적연금은 제도의 도입목적에 따라 가입자의 부담수준에 비해 후한 급여체계로부터 시작되었기 때문이다. 따라서 민간 부문에서와 유사한 수준의 기금적립은 기대하기 어려울 수밖에 없다. 이를 감안하지 않을 경우 상기의 분석결과는 노후소득보장이라는 본연의 목적보다 재정안정화 수단만을 위한 근거로 이용될 수 있음에 유의해야 한다.
This Paper focuses on analyzing the influences of Teleservice on travel behavior and trip demand based on the individual behavior model. The first step is to classify individuals into different Person groups who will follow similar behavior Patterns in terms of travel and communication. And then, the effect of Teleservice on trip demand is estimated using hypothetical scenario. The results on the ability of each person group to adapt themselves to Teleservice show that full-time housekeepers and senior citizens are more likely to be alienated. It is also found that transition probability to Teleservice is high for activities in bank or public office where simple forms of information such as data or text are exchanged. On that basis, it is estimated that in Seoul the savings on trip demand by Teleservice will be 7.6% of total daily trip generations.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
To strengthen the competitiveness of the game industry, one needs to develope a tool for evaluation of the satisfaction level of the game users, which leads to the improvement of the quality of games and increment of the amount of game trade. In this study, we developed factors to measure the satisfaction level and estimate their distributional properties. For the purpose, using a survey data for RPG games, we discussed several aspects for normalization of score distribution for satisfaction factors and estimated their density function by use of parametric density estimation of SAS/INSIGHT. We believe that the proposed results help us to predict or estimate the satisfaction level of newly developed games as well as the current popular games.
To enhance competitiveness of game industry and added value, it needs scientific research and bases that suggest satisfaction standard which quantitatively evaluates satisfaction to develop games which have high satisfaction for demanders. Specially, scoring of satisfaction factors and estimation of population distribution are important task. This allows which a game have high or low satisfaction compared to other games. Also we predict improvable factors and technical aspects to promote satisfaction. For it, in this paper we discuss ways to normalization of score distribution for satisfaction factors and estimate its density function using parametric density estimation by simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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