This study shows how Incheon will advance into roadmap as multi-transport hub in Northeast Asia hereafter and be proposed an urgent tasks and roles to construct a multi-transportation system for Incheon, which has both an international airport and port. The multi-transportation point of view of inter-major cities competitiveness of total scores was proposed 1. Shanghai(64.8 points), 2 in Hongkong(64.5), 3 in Incheon(62.9), and 4 in Busan(60.4) and Incheon was estimated to have enough competitiveness to be the international multi-transport hub in Northeast Asia. Sea & Air transportation revealed the most important multi-transportation in the Incheon region. In conclusion, this research suggests a development plan for multi-transportation in Incheon. Firstly, it proposes construction of sea & air transportation distribution center and agreement that simplifies logistic process between Incheon and Tianjin, secondly, suggests to activate project for the purpose of creating a better sea-land transportation system between Incheon and Shanghai.
Ryoo, Hee Jae;Lee, Chan Woo;Han, Jong Won;Kim, Wook;Choi, Dukhyun
Journal of Sensor Science and Technology
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v.29
no.5
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pp.312-322
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2020
As the use of mobile devices increase, there is public interest in the utilization of the human motion generated mechanical energy. The human motion generated mechanical energies vary depending on the body region, type of motion, etc., and an appropriate device has to be designed to utilize them effectively. In this work, a device based on the principles of triboelectric generation and inertia was assessed in order to utilize the multi-axial mechanical energies generated by human motions. To improve the output performance we confirm the changes in the output that vary with the structural design, the reasons for such changes, and variations in performance based on the parts of the human body. In addition, the level of electrical energy generated based on motion type was measured; a maximum voltage of 30 V and a current of 2 ㎂ were generated. Finally, the proposed device was utilized in LEDs used for lighting, thus demonstrating that multi-axial mechanical energies can be harvested effectively. Based on the results, we expect that the developed device can be utilized as a sensor to detect mechanical energies, to sense changes in motion, or as a generator for auxiliary power supply for mobile devices.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.5
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pp.91-97
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2016
This paper evaluates the equalization algorithm of FC-MMA (Fast Convergence-Multi Modulus Algorithm) and RMMA (Region based Multi Modulus Algorithm) for the compensation of intersymbol interference which is due to the distortion of communication channel. In order to obtain the error signal for adaptive equalization, the FC-MMA use the modified dispersion constant considering the number of signal symbol, the RMMA separates the 4 region which every symbol points are located, then reduce the symbol point based on this region into constant modulus symbol point. By applying the different principle in order to get the error signal for the updating the tap coefficient of adaptive equalizer, it has the different equalization performance by these error signal. The computer simulation was performed in order to compare the different equalization performance in this paper. The performance index includes the output signal constellation, the residual isi and maximum distortion that is for the convergence characteristics, the SER. As a result of computer simulation, RMMA has more good performance in the residual isi, maximum distortion after in steady state and SER performance than FC-MMA, but not in convergence speed to reach the steady state.
Since SBAS provides users with GNSS orbit, clock, and ionospheric corrections and integrity, the more precise positioning is possible. As the SBAS service area is expanded due to the development of the SBAS and the installation of the additional ground stations, there is a region where two or more SBAS messages can be received. However, the research on multi-constellation SBAS selection method has not carried out. In this study, we compared the result of positioning accuracy after applying the SBAS correction selected by using WAAS priority, EGNOS priority, or error covariance comparison method to LEO satellites in the regions where WAAS and EGNOS signals are transmitted simultaneously. When using WAAS priority method, 3D orbit error is smallest at 2.57 m. The covariance comparison method is outperform at the center of the overlap region far from each WAAS and EGNOS stations. In the eastern region near the EGNOS stations, the 3D orbit errors using EGNOS priority method is 8% smaller than the errors using the WAAS priority method.
In this paper, we propose a multi-dimensional index structure, tailed a VA(Vector Approximate)-tree that is constructed with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR(Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is a suitable index structure for large amount of multi-dimensional data.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.16
no.1
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pp.51-61
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2013
This study is to investigate the effecting factors on using ICT ability, and using computers for learning through PISA 2009 Korean data. Multi-level analysis is adapted to hierarchical nested data. Results show as follows: First, using ICT ability is affected by variables on the student level, but not on the school level, except in ESCS. Second, using computers for the purpose of learning at home is also affected by variables on the student level, but not on the school level, except in ESCS and in the size of region. Third, using computers for learning at the school is more influenced by variables on the school level like ESCS, the size of region, the ratio of computers, and the student-teacher ratio. The results suggest planning a computer education policy with considering both personal and school differences based on the multi-level approach.
On July 2004, the brand new CASBEE for construction (Brief version) has completed while trying to highlight and improve major items adequate for each region's characteristics in Japan; at the same time, from the start of NAGOYA CITY (operated since April 2004) to the point of May 2011, it has been mandatory for specified size buildings in 23 regions by law. Evaluation sheet of CASBEE is published on each region's home page and various genre of information on building evaluation which is scheduled to be completed by 2016 and is for 5-6 years of quantity is accumulated until October 2012. It is good study resource to verify how new buildings being evaluated are closely match with CASBEE's original purport (eco-friendly, energy efficiency, publicity etc). Particularly, for Japan's multi-family housing where small sized mid to high level single housing type is majority in city, it is an important point that improved performance on eco-friendly buildings have more value in city rather than suburb. Categorized score through evaluation is a resource to confirm the latest trend of multi-family housing built in congested city; on the other hand, demand of the time can be recognized by the score focused on category. It is meaningful resource to determine the adequacy of evaluated items and the degree of reality.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.2
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pp.97-105
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2016
We propose a face recognition method using the histograms of multi-resolution segments in order to effectively utilize the local information of faces. Since the variations in faces can occur in various sizes, the DFD method, which uses the histograms from the sub-regions of the same size, is not effective for obtaining local information of faces. In this paper, we first divide an image into several sub-regions and extract the DFD(Discriminant Face Descriptor) from each sub-region. By dividing each sub-region into several segments with multi-resolution and extracting histograms for each segment, we reduce the loss of local information in the process of recognition. The experimental results for the Yale B, AR, CAS-PEAL-R1 databases show that the proposed method improves the recognition performance compared to the existing DFD based method.
In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.
Kim, Pil-Un;Lee, Yun-Jung;Kim, Gyu-Dong;Jung, Young-Jin;Cho, Jin-Ho;Chang, Yong-Min;Kim, Myoung-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.12
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pp.1588-1595
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2006
In this paper, we proposed a liver extracting procedure for computer aided liver diagnosis system. Extraction of liver region in an abdominal CT image is difficult due to interferences of other organs. For this reason, liver region is extracted in a region of interest(ROI). ROI is selected by the window which can measure the distribution of Hounsfield Unit(HU) value of liver region in an abdominal CT image. The distribution is measured by an existential probability of HU value of lever region in the window. If the probability of any window is over 50%, the center point of the window would be assigned to ROI. Actually, liver region is not clearly discerned from the adjacent organs like muscle, spleen, and pancreas in an abdominal CT image. Liver region is extracted by the watershed segmentation algorithm which is effective in this situation. Because it is very sensitive to the slight valiance of contrast, it generally produces over segmentation regions. Therefore these regions are required to merge into the significant regions for optimal segmentation. Finally, a liver region can be selected and extracted by prier information based on anatomic information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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