Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
Since the introduction of RNA sequencing (RNA-seq) as a high-throughput mRNA expression analysis tool, this procedure has been increasingly implemented to identify cell-level transcriptome changes in a myriad of model systems. However, early methods processed cell samples in bulk, and therefore the unique transcriptomic patterns of individual cells would be lost due to data averaging. Nonetheless, the recent and continuous development of new single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) toolkits has enabled researchers to compare transcriptomes at a single-cell resolution, thus facilitating the analysis of individual cellular features and a deeper understanding of cellular functions. Nonetheless, the rapid evolution of high throughput single-cell "omics" tools has created the need for effective hypothesis verification strategies. Particularly, this issue could be addressed by coupling cell engineering techniques with single-cell sequencing. This approach has been successfully employed to gain further insights into disease pathogenesis and the dynamics of differentiation trajectories. Therefore, this review will discuss the current status of cell engineering toolkits and their contributions to single-cell and genome-wide data collection and analyses.
We develop in this work a new well-balanced preserving-positivity path-conservative central-upwind scheme for Saint-Venant-Exner (SVE) model. The SVE system (SVEs) under some considerations, is a nonconservative hyperbolic system of nonlinear partial differential equations. This model is widely used in coastal engineering to simulate the interaction of fluid flow with sediment beds. It is well known that SVEs requires a robust treatment of nonconservative terms. Some efficient numerical schemes have been proposed to overcome the difficulties related to these terms. However, the main drawbacks of these schemes are what follows: (i) Lack of robustness, (ii) Generation of non-physical diffusions, (iii) Presence of instabilities within numerical solutions. This collection of drawbacks weakens the efficiency of most numerical methods proposed in the literature. To overcome these drawbacks a reformulation of the central-upwind scheme for SVEs (CU-SVEs for short) in a path-conservative version is presented in this work. We first develop a finite-volume method of the first order and then extend it to the second order via the averaging essentially non oscillatory (AENO) framework. Our numerical approach is shown to be well-balanced positivity-preserving and shock-capturing. The resulting scheme could be seen as a predictor-corrector method. The accuracy and robustness of the proposed scheme are assessed through a carefully selected suite of tests.
Hoek-Brown 암석에서 응력에 의해 발생되는 균열의 전파특성을 수치해석적으로 분석하기 위한 기초연구로서 탄성균열의 균질화 기법이 제안되었다. 균열의 개시조건으로 Hoek-Brown 경험식이 이용되었고, 균열의 방향 탐색을 위해 임계면법이 이용되었다. 균열물질과 무결암으로 구성된 대표체적에 대해 체적평균 응력 및 변형률 개념을 적용하여 균열과 신선암의 역학적 특성을 균질화시킴으로써 등가 이방성매질의 구성관계식을 유도하였다. 제안된 균질화모델을 포트란 코드로 작성하여 상업유한요소 코드인 COSMOSM에 이식하였다. 제안된 수치해석모델의 적합성을 검증하기 위하여 2차원 평면변형률조건에서 수치 일축압축시험을 실시하였다. 모델 상하부 가압면의 구속조건을 달리한 2가지 해석모델을 선정하여 구속조건이 일축압축시험편의 변형 및 파단면 형성형태에 미치는 영향이 분석되었다. 균열의 균질화를 고려한 수치 일축압축시험 결과는 실제 실험에서 발생되는 형태와 유사한 변형거동 및 파단면 형성 특성을 잘 나타내었다.
Soil moisture is significantly related to crop growth and plays an important role in irrigation management. To predict soil moisture, various process-based model has been developed and used in the world. Various models (Land surface model) may have different performance depending on the model parameters and structures that causes the different model output for the same modeling condition. In this study, the three land surface models (Noah Land Surface Model, Soil Water Atmosphere Plant, Community Land Model) were used to compare the model performance (soil moisture prediction) and develop the multi-model simulation. At first, the genetic algorithm was used to estimate the optimal soil parameters for each model, and the parameters were used to predict soil moisture in the study area. Then, we used the multi-model approach based on Bayesian model averaging (BMA). The results derived from this approach showed a better match to the measurements than the results from the original single land surface model. In addition, identifying the strengths and weaknesses of the single model and utilizing multi-model methods can help to increase the accuracy of soil moisture prediction.
본 논문에서는 잡음환경에서 음성 향상 (speech enhancement)을 위한 새로운 잡음전력 추정 방법을 제안한다. 음성 향상 알고리즘에 널리 적용되고 있는 IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) 기법은 오염된 음성신호로부터 추정된 최소 전력 스펙트럼에 기반하여 잡음전력을 추정하는 기존의 방법을 개선하기 위해 간단한 음성 검출 알고리즘을 이용하여 대략적으로 음성 성분이 제거된 전력 스펙트럼에서 최소값을 추정함으로써 음성구간에서 발생할 수 있는 음성왜곡 문제점을 개선하였다. 하지만 비정상 잡음이나 신호 대 잡음 비 (SNR signal-to-noise ratio)가 낮은 환경에서는 음성 검출 성능이 저하되어 음성구간에서 음성왜곡이 발생되는 기존의 문제점이 여전히 발생된다. 따라서 제안된 방법에서는 향상된 잡음전력 추정을 위하여 기존의 IMCRA에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 스펙트럼 최소값 추적 (SMT, spectral minima tracking) 기법을 적용하고 IMCRA에 의한 최소값과 SMT에 의해 추정된 최소값을 서브밴드 (subband)에 따라 가중치를 적용하여 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 주관적 및 객관적 음질평가 테스트를 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
본 연구에서는 공장 내부의 설비의 동작의 이상 유무를 저가의 센서를 사용하여 모니터링하고 이를 확인할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 저가의 센서들은 저렴한 비용으로 넓은 장소에 다량의 기기들에 설치할 수 있다는 장점을 가지지만 센서의 오작동 및 센서의 정확성 문제로 정확한 감시와 확인이 어려워진다는 단점을 가진다. 따라서 저가의 센서를 사용하게 되면 생산설비에서 발생하는 데이터로부터 이상 값을 구분하여 이상상황에 대한 센서의 오작동인지 또는 설비의 고장인지 여부를 판단하고 이를 알람을 통해 확인할 수 있는 모니터링 시스템이 필수로 구축되어야 한다. 본 연구에서 우리는 저가의 센서들에서 감지된 정상 범위를 벗어나는 데이터 값에서 센서의 오작동과 설비의 고장여부를 구분할 수 있는 시스템을 구현하였으며 이를 위해 우리는 가중이동 평균법과 푸리에 변환 기반 신호 검증 시스템을 혼합한 시스템을 설계 구현하였다. 이를 통해 설비에서 정상범위를 벗어나는 값들이 감지되는 경우 이들을 기기의 이상과 센서의 이상 상황으로 구분할 수 있도록 하였으며 실험결과 전체 이상 신호 값 중에 1/3에 해당하는 부분을 센서의 이상 상황으로 분류 정상처리하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 우리는 모니터링 시스템의 구축 비용 절감을 위해 정보를 무선통신으로 전송하도록 하였으며 작동 센싱 정보들을 비정형 데이터로 구현 처리하도록 하여 다수의 센서에서 수집된 대규모의 정보들을 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
본 연구는 원자력발전소 1차측 배관계통의 약 60% 이상을 차지하고 있는 오스테나이트계 스테인레스강 배관 용접부 검사시 낮은 신호 대 잡음비로 결함 발견 및 신호 해석에 있어 많은 문제점을 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 레이다에서 확립된 신호 처리 기술인 스플릿-스펙트럼 기법을 도입하여 주파수를 다양하게 하고 이 다양한 주파수에 따른 RF신호의 진폭들을 최소화, 극성치 확률 분석 및 최소화-극성치 확률 분석법을 이용하여 개선된 신호 대 잡음비를 얻고자 하였다.
Global aviation is projected to grow in demand by an annual average of 4.1% between 2014 and 2034. It can be said that environmental impact from aviation will therefore be expected to increase on a similar scale. As regards civil aviation emissions, the sector contributes between 2~3% to International aviation GHG emissions. In the European Union(EU), aviation emissions account for about 3% of the EU's total green house gas emissions, of which a majority are said to come from international flights. In terms of traffic volume in 2013, Korea's international aviation industry 11th with regard to passengers and 3rd with regard to cargo, attaining the overall rank of 5th in the world. GHG emissions has been increasing steadily over the last 4 years, averaging 3.9 percent a year, due to the growth of low cost carriers and the increased demand for air transportations. As for aviation in Korea, there are a number of means intended to attain the Government's emission control objective in an efficient manner, such as AVA (Agreement of Voluntary Activity), TMS (Target Management System) and ETS (Emission Trading Scheme). In addition, the Government intends to better adapt to ICAO's Global MBM(Market-based Measures) that will come into performance on Year 2020. In the study, we focused on GHG mitigation measures that is fulfilling the AVA, TMS, ETS in the Government and suggest the effective measures to reduction the aviation GHG emissions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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