This paper develops a model to forecast container volumes of all Korean seaports using a Seasonal ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) technique with the quarterly data from the year of 1994 to 2010. In order to verify forecasting accuracy of the SARIMA model, this paper compares the predicted volumes resulted from the SARIMA model with the actual volumes. Also, the forecasted volumes of the SARIMA model is compared to those of an ARIMA model to demonstrate the superiority as a forecasting model. The results showed the SARIMA Model has a high level of forecasting accuracy and is superior to the ARIMA model in terms of estimation accuracy. Most of the previous research regarding the container-volume forecasting of seaports have been focussed on long-term forecasting with mainly monthly and yearly volume data. Therefore, this paper suggests a new methodology that forecasts shot-term demand with quarterly container volumes and demonstrates the superiority of the SARIMA model as a forecasting methodology.
Currently, Ubiquitous Computing Technology(UCT)-based service scenarios play an important role in estimating the potential of UCT-based service. The purpose of the study is to propose a multidimensional evaluation(ME) methodology for UCT-based service scenarios regarding their possibilities of realization for the future. Our approach contributes to extend service level management in Information Technology Service Management(ITSM) by evaluating the level of a new service in advance. ME consists of three dimensions: technological evaluations, business-oriented evaluations, and user-oriented evaluations. The three types of evaluations are mutually harmonized to check the overall possibility of realization and validity for certain UCT-based service scenarios. Theoretically, ME is developed to overcome the extant evaluation methods for UCT-based service scenarios, which are limited in the number of evaluation criterions. It is also conceived to cope with the limitation of economical evaluation methods (e.g., technological valuation, estimation of financial outcomes such as ROI, ROA, etc. that are difficult to give meaningful results because most of UCT-based services are not fully realized so far. From the practical perspectives, in addition, our approach can be applied to a variety of scenarios due to its domain-independent approach.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.1
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pp.184-192
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2011
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
Nanotechnology is emerging as one of the key technologies of the 21 st century and is expected to enable one to broaden the applicability across a wide range of sectors that can benefit public and improve industrial competitiveness. Already, consumer products containing nanomaterials are available in markets including coatings, computers, clothing, cosmetics, sports equipment and medical devices. Recently, Institute of Occupational Medicine in UK reported an occupational hygiene review for nanoparticles in the viewpoint of nanotoxicity. They reported that the exposure control is very important issues in workplace for exposure assessment, but no proper methods are available to measure the extent of exposures to nanoparticles in the workplace. Therefore, for the estimation of exposure of nanomaterials, we have to approach the material-balance methodology, which similarly carried out in TRI (toxic release inventory) for hazardous chemicals. In order to use this methodology, the exposure source of nanomaterials should be determined firstly. Therefore, herein we investigated the main sources and processes for the exposure to nanomaterals by conducting the survey. The results could be used to define and assess nanohazard sources.
Reallocation procedure of multipurpose reservoir storage capacity between flood control and conservation is presented as an alternative to secure more water resources. Storage reallocation is an adaptive management mechanism for converting existing normal pool level of reservoirs to more beneficial uses without requirement for physical alteration. This study is intended to develop a reservoir storage reallocation methodology that allows increased water supply storage without minimizing adverse impacts on flood control. The methodology consists of flood control reservoir simulation for inflows with various return periods, flow routing from reservoir to a potential damage site, analyzing river carrying capacity, and reservoir yields estimation for reallocated storages. For the flood control model, a simulation model called Rigid ROM(Reservoir Operation Method) and HEC-5 are used. The approach is illustrated by applying it to two reservoirs system in Geum River basin. Especially with and without new project conditions are considered to analyze trade-offs between competing objectives.
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.
A volume-delay function(VDF) has been used to describe the relation between traffic volumes and delay experienced by travelers on the roads traveling from origin to destination, which has been usually adopted in traffic assignment. For the purpose of more precise description of traffic pattern, we have to estimate the parameters of VDF in advance. This paper presents a methodology for estimating the parameters, which combined with golden section method. By using the method we have estimated the parameters with real data based on KTDB(2006), and validated them. Compared to the existing values of the parameters, newly estimated values are found to be closer to real world.
When railway crossing is required to be improved to improve road traffic efficiency, cost-benefits analysis is conducted. In the analysis, such benefits as the reduction of the delay in road vehicle traffic and related costs and reduction of traffic accidents have been appropriately estimated, however, which has not been the case for the reduction of railway operation costs and accidents. This omission may result in a significant difference in the total estimation of the benefits achievable in a long railway line where many of the crossings are improved or reconstructed. This would deteriorate the rationality of the benefit analysis. As the result, although there are various, significant benefits recognizable in the improvement of railway crossings, but they have not been included in the list of the benefits due to the difficulty in calculation. To this end, this paper proposes a methodology of the calculation of the benefits of railway crossing improvement by estimating the unit costs used in the estimation of the benefits obtainable by the reduction of the railway operation costs and the reduction of the accidents at a crossing on the basis of past studies and data.
The crop growing conditions make accurate predictions of yield ahead of harvest time difficult. Such predictions are needed by the government to estimate, ahead of time, the amount of crop required to be imported to meet the expected domestic shortfall. Corn and soybean especially are widely cultivated throughout the world and a staple food in many regions of the world. On the other hand, the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model is a process-based model to estimate the land plant NPP (Net Primary Productivity) based on the plant growing mechanism. In this paper, therefore, a methodology for the estimation of corn/soybean yield ahead of harvest time is developed specifically for the growing conditions particular to Iowa and Illinois. The method is based on CASA model using MODIS data, and uses Net Primary Productivity (NPP) to predict corn/soybean yield. As a result, NPP at DOY 217 (in Illinois) and DOY 241 (in Iowa) tend to have high correlation with corn/soybean yields. The corn/soybean yields of Iowa in 2013 was estimated to be 11.24/3.55 ton/ha and Illinois was estimated to be 10.09/3.06 ton/ha. Errors were 6.06/17.58% and -10.64/-7.07%, respectively, compared with the yield forecast of the USDA. Crop yield distributions in 2013 were presented to show spatial variability in the state. This leads to the conclusion that NPP changes in the crop field were well reflected crop yield in this study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.11
s.353
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pp.95-117
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2006
In this paper, we describe the optimization of the link-level performance and the complexity of floating-point and fixed-point methods in IEEE 802.16e OFDMA/TDD mobile modem. In floating-point design, we propose the channel estimation methods for downlink traffic channel and select the optimized method using computer simulation. So we also propose efficent algorithms for time and frequency synchronization, Digital Front End and CINR estimation scheme to optimize the system performance. Furthermore, we describe fixed-point method of uplink traffic and control channels. The superiority of the proposed algorithm is validated using the performances of Detection, False Alarm, Missing Probability and Mean Acquisition Time, PER Curve, etc. For fixed-point design, we propose an efficient methodology for optimized fixed-point design from floating-point At last, we design fixed-point of traffic channel, time and frequency synchronization, DFE block in uplink and downlink. The tradeoff between performance and complexity are optimized through computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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