The maritime industry is playing an increasingly vital part in global economic expansion. Specifically, the Baltic Dry Index is highly correlated with global commodity prices. Hence, the importance of BDI prediction research increases. But, since the global situation has become more volatile, it has become methodologically more difficult to predict the BDI accurately. This paper proposes an integrated machine-learning strategy for accurately forecasting BDI trends. This study combines the benefits of a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory neural network (LSTM) for research on prediction. We collected daily BDI data for over 27 years for model fitting. The research findings indicate that CNN successfully extracts BDI data features. On this basis, LSTM predicts BDI accurately. Model R2 attains 94.7 percent. Our research offers a novel, machine-learning-integrated approach to the field of shipping economic indicators research. In addition, this study provides a foundation for risk management decision-making in the fields of shipping institutions and financial investment.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.67-75
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2024
Crosswalks play an important role for the safe movement of pedestrians in a complex urban environment. However, for the visually impaired, crosswalks can be a big risk factor. Although assistive tools such as braille blocks and acoustic traffic lights exist for safe walking, poor management can sometimes act as a hindrance to safety. This paper proposes a method to improve accuracy in a deep learning-based real-time crosswalk detection model that can be used in applications for pedestrian assistance for the disabled at the beginning. The image was binarized by utilizing the characteristic that the white line of the crosswalk image contrasts with the road surface, and through this, the crosswalk could be better recognized and the location of the crosswalk could be more accurately identified by using two models that learned the whole and the middle part of the crosswalk, respectively. In addition, it was intended to increase accuracy by creating a boundary box that recognizes crosswalks in two stages: whole and part. Through this method, additional frames that the detection model did not detect in RGB image learning from the crosswalk image could be detected.
Detect and avoid (DAA) system, which is essential for the operation of UAS, detects intruding aircraft and offers the ranges of turn and climb/descent maneuver that are required to avoid the intruder. This paper uses detect and avoid alerting logic for unmanned systems (DAIDALUS) developed at NASA as a DAA algorithm. Since DAIDALUS offers ranges of avoidance maneuvers, the actual avoidance maneuver must be decided by the UAS pilot as well as the timing and method of returning to the original route. It can be readily used in real-time human-in-the-loop (HiTL) simulations where a human pilot is making the decision, but a pilot decision model is required in fast-time simulations that proceed without human pilot intervention. This paper proposes a pilot decision model that maneuvers the aircraft based on the DAIDALUS avoidance maneuver range. A series of tests were conducted using test vectors from radio technical commission for aeronautics (RTCA) minimum operational performance standards (MOPS). The alert levels differed by the types of encounters, but loss of well clear (LoWC) was avoided. This model will be useful in fast-time simulation of high-volume traffic involving UAS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.199-199
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2012
기후변화로 인한 기상재해의 피해가 전 세계적으로 계속 증가하고 있으며, 특히 기후변화로 인한 집중호우는 시민들의 안전, 재산, 인명피해를 일으키고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 한 신뢰성 높은 미래 기후시나리오가 필수적이며, 미래 기후시나리오를 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 기후시나리오를 이용하여 한국의 미래 강수량변화를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여, A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 기후 시나리오를 생산하였다. RegCM3에서 생산된 기후시나리오는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 한반도 5km 해상도의 기후시나리오가 생산되었다. 또한 생산된 기후시나리오와 비교분석을 위하여 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 각 계급별로 분석 하였다. 역학적 상세화 방법에 의해 생산된 기후시나리오는 전체적으로 과소 추정되는 경향이 크게 나타나고 있었으며, 일강수량의 경우 관측자료 보다 상당히 작게 나타나는 특징이 있었다. 역학적 상세화에 의한 강수량은 기존의 연구에서도 비슷한 특징이 나타나고 있었다. 결과적으로 역학적 상세와에 의한 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량 변화를 분석하는 것은 강수량의 경향성을 분석할 수는 있지만 정량적으로 분석하는 것에는 한계가 있다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오는 전체적으로 관측자료와 상당히 유사하게 모의되고 있었으며, 일강수량 또한 상당히 유사하게 나타나고 있었다. 전구 20km 해상도의 기후시나리오를 이용하여 미래 강수량을 분석한 결과, 전반적으로 증가하는 경향이 있었으며, 21세기 후반에는 약 18%의 연강수량 증가가 나타났으며, 그 중에서도 겨울철의 강수량 증가가 38%로 가장 크게 나타났다. 강수일수 변화는 약 5mm이하는 감소하는 경향이 있었으며, 5mm 이상은 증가하는 경향이 나타났다. 그리고 각 계급별 강수량 변화는, 상대적으로 강수량이 적은 10, 30mm/day는 여름철에 비해 겨울철에 강수량 증가가 크게 나타나고 있었으며, 상대적으로 강수량이 큰 50, 80, 100, 130mm/day는 겨울철에 비해 여름철에 강수량 증가가 크게 나타났다. 본 연구에서 나타난 결과는 미래 수자원 영향평가 및 적응대책에 유용하게 쓰일 것이다.
Recently, it is continuously rising to concern about the health risk being induced by microorganisms in food such as Escherichia coli O157:H7 and Listeria monocytogenes. Various organizations and regulatory agencies including U.S.FPA, U.S.DA and FAO/WHO are preparing the methodology building to apply microbial quantitative risk assessment to risk-based food safety program. Microbial risks are primarily the result of single exposure and its health impacts are immediate and serious. Therefore, the methodology of risk assessment differs from that of chemical risk assessment. Microbial quantitative risk assessment consists of tow steps; hazard identification, exposure assessment, dose-response assessment and risk characterization. Hazard identification is accomplished by observing and defining the types of adverse health effects in humans associated with exposure to foodborne agents. Epidemiological evidence which links the various disease with the particular exposure route is an important component of this identification. Exposure assessment includes the quantification of microbial exposure regarding the dynamics of microbial growth in food processing, transport, packaging and specific time-temperature conditions at various points from animal production to consumption. Dose-response assessment is the process characterizing dose-response correlation between microbial exposure and disease incidence. Unlike chemical carcinogens, the dose-response assessment for microbial pathogens has not focused on animal models for extrapolation to humans. Risk characterization links the exposure assessment and dose-response assessment and involve uncertainty analysis. The methodology of microbial dose-response assessment is classified as nonthreshold and thresh-old approach. The nonthreshold model have assumption that one organism is capable of producing an infection if it arrives at an appropriate site and organism have independence. Recently, the Exponential, Beta-poission, Gompertz, and Gamma-weibull models are using as nonthreshold model. The Log-normal and Log-logistic models are using as threshold model. The threshold has the assumption that a toxicant is produce by interaction of organisms. In this study, it was reviewed detailed process including risk value using model parameter and microbial exposure dose. Also this study suggested model application methodology in field of exposure assessment using assumed food microbial data(NaCl, water activity, temperature, pH, etc.) and the commercially used Food MicroModel. We recognized that human volunteer data to the healthy man are preferred rather than epidemiological data fur obtaining exact dose-response data. But, the foreign agencies are studying the characterization of correlation between human and animal. For the comparison of differences to the population sensitivity: it must be executed domestic study such as the establishment of dose-response data to the Korean volunteer by each microbial and microbial exposure assessment in food.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.4
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pp.1759-1768
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2012
The present study was intended to measure the level of fatigue symptoms among nurses working for a university hospital and to reveal its related factors. The self-administered questionnaires were given to 450 nurses during the period from October 1st to 31st, 2010. As a results, the level of fatigue symptoms were 75.1% in normal group, and the high-risk group 24.9%. The level of fatigue symptoms reflected in job stress contents were higher as job demand was higher, and the autonomy of job and the supervisor support was lower. In correlations, fatigue symptoms were found to be in a positive correlation with job demand, whereas in negative correlation with autonomy of job and supervisor support. The adjusted odds ratio of fatigue symptoms on job demand were significantly increased in the high risk group than in low group, but autonomy of job. were significantly decreased in the high risk group than in low group. In conclusion, the study results indicated that the level of fatigue symptoms is independently influenced by job stress contents.
This study presents flow assurance analysis in subsea pipeline considering system availability of topside in LNG-FPSO. A hydrate management strategy was established, which consisted of PVCap experiments, system availability analysis of LNG-FPSO topside, hydrate risk analysis in the pipeline, and calculation of PVCap injection concentration. The experimental data required for the determination of PVCap injection concentration were obtained by measuring the hydrate induction time of PVCap at the subcooling temperatures of 6.1, 9.2, and 12.1℃. The availability of LNG-FPSO topside system for 20 years was 89.3%, and the longest downtime of 50 hours occurred 2.9 times per year. The subsea pipeline model for multiphase flow simulation was created using field geometry data. As a result of risk analysis of hydrate plugging using subsea pipeline model, hydrate was formed at the end of flowline in 23.2 hours under the condition of 50 hours shutdown. The injection concentration of PVCap was determined based on the PVCap experiment results. The hydrate plugging in subsea pipeline of LNG-FPSO can be completely prevented by injecting PVCap 0.25 wt% 2.9 times per year.
환경오염물질로부터 수생태계 보호를 위한 표준적인 평가 및 관리 수단인 수질환경기준은 오염물질의 독성작용이 일어나는 표적기관에서의 오염물질의 농도에 대한 대체측정치로서 환경 내 오염물질의 농도를 이용해 왔다. 이러한 '외부환경농도에 기반한 접근방법'은 표적기관에서의 독성물질의 농도가 생물체내 농도에 비례하고, 결국 외부환경농도에도 비례할 것이라고 가정한다. 따라서 환경오염물질의 생물이용도나 생물축적 양상의 차이 때문에 고유 독성치를 비교 평가하는데 한계가 있다. 이와 달리 '생물체내 농도에 기반한 접근방법(이하 생체잔류량 접근법)'은 환경오염물질의 생물이용도나 종 특이적 생물축적 양상과 관련된 불확실성을 제거하고, 환경오염물질 고유의 독성을 비교 평가할 수 있게 해준다. 특히 생체잔류량 접근법을 독성동태학 및 독성역학 모델과 함께 사용하는 경우는 실제 현장에서 일어나는 복잡한 노출조건에서의 독성영향을 예측하는데 활용할 수 있다. '생체잔류량 접근법'은 독성기작별 임계잔류량(Critical Body Residue)을 결정함으로써 생물모니터링의 결과를 해석하는데 적용되고 있다. 또한 생태위해성평가를 위해서 필요한 '무영향예측농도(Predicted No-effect Concentration, PNEC)를 예측하기 위한 방법으로 생체 내 잔류량에 기반해서 농도-시간-반응관계를 기술하고, 예측할 수 있는 새로운 유형의 독성역학 및 독성동태학 모델을 제시하고, 생체내 '무영향농도(No Effect Concentration, NEC)'를 추정하게 해 준다. 특히 생체내 NEC는 '무영향관찰농도(No Observed Effect Concentration, NOEC)'와 '영향농도(Effect Concentration, EC)'처럼 분산분석이나 회귀분석모델과 같은 통계적 모델에 기반해서, 농도-반응관계만을 기술할 뿐인 기존 독성모델을 대체할 대안으로 최근에 OECD와 ISO에 의해서 추천되었다.분석을 시행한 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수 증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 6, 표 7). 이상 본 연구는 농촌지역 노인들에서 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 알아보고자 하였지만, 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 통계적으로 유의하게 고찰하지 못하였다.의한 차이를 보였다. (P<0.05, P<0.001) 5. Excelco로 부식처리된 도재가 5% HF 용액으로 부식처리된 도재보다 부식정도가 더 현저하였다.은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여
Recently, ground subsidence has been continuously occurring in downtown areas, threatening the safety of citizens. Various underground facilities such as water and sewage pipelines and communication pipelines are buried under the road. It is reported that the cause of ground subsidence is the deterioration of various facilities and the reckless development of the underground. In particular, it is known that the biggest cause of ground subsidence is the aging of sewage pipelines. As an existing study related to this, several representative factors of sewage pipelines were selected and a study to predict the risk of ground subsidence through statistical analysis has been conducted. In this study, a data SET was constructed using the characteristics of OO city's sewage pipe characteristics and ground subsidence data, The data set constructed from the characteristics of the sewage pipe of OO city and the location of the ground subsidence was used. The goal of this study was to present a classification model for the occurrence of ground subsidence according to the characteristics of sewage pipes through machine learning. In addition, the importance of each sewage pipe characteristic affecting the ground subsidence was calculated.
The final goal of this research is to establish the relative dangerousness D/B for factors on seakeeping performance. This D/B is, essential to develope the seakeeping performance evaluation system built-on-ship. The system is composed of the apparatus for measuring a vertical acceleration to be generated by the ship's motions, computer for calculating the synthetic seakeeping performance index and monitor for displaying the evaluating diagram of navigational safety of ship. In this paper, a methodology on the establishment of the relative dangerousness D/B for factors on seakeeping performance is presented by a numerical simulations, playing an important role on the algorithm of the program for calculating the synthetic seakeeping performance index. Finally, It is investigated whether the relative dangerousness D/B can be realized an accurate values according to the loading conditions, weather conditions, wave directions and present ship's speed of a model ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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