본 연구는 LBS(Location Based Service) 기반에 5.8-5.9Ghz RSU를 이용한 실시간 교통 시스템(RTS)에 관한 연구이다. 제안된 LBI(Location based Broadcast system on ITS)는 방송국 T-DMB 시스템과 ITS 기반 실시간 교통 시스템을 융합하고, 노변기지국(RSU:Road Side Unit)을 중심으로 제공되는 운전자를 위한 지역정보 기반 서비스이다. 본 방송국과 ITS의 융합은 IP기반 양방향 통신은 IP 기반으로 이루어지며, RSU를 이용하여 차량 위치의 파악을 통한 LBS(Location Based Service)를 제공한다. 지역 매크로 관리자(LMM)과 지역 방송국과 상호 정보 교환으로 정보 전달의 실시간성과 서비스의 다양성을 제공할 수 있었다. 기존 실시간 교통시스템에서 전송 범위(transmission area)의 한계와 기존 T-DMB의 단방향 서비스 문제를 상호 보완하였다. 이를 통해 개별 운전자의 실시간 양방향 서비스를 제공할 수 있었다. 또한 운전자들에게 실시간 교통 및 지역정보를 제공함으로써 분산효과와 서비스 확대를 제시하였다. 마지막으로 연구소 주변에 테스트 베드 구축과 구현으로 검증하였다.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.148-162
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2023
Classification systems can significantly assist the medical sector by allowing for the precise and quick diagnosis of diseases. As a result, both doctors and patients will save time. A possible way for identifying risk variables is to use machine learning algorithms. Non-surgical technologies, such as machine learning, are trustworthy and effective in categorizing healthy and heart-disease patients, and they save time and effort. The goal of this study is to create a medical intelligent decision support system based on machine learning for the diagnosis of heart disease. We have used a mixed feature creation (MFC) technique to generate new features from the UCI Cleveland Cardiology dataset. We select the most suitable features by using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Recursive Feature Elimination with Random Forest feature selection (RFE-RF) and the best features of both LASSO RFE-RF (BLR) techniques. Cross-validated and grid-search methods are used to optimize the parameters of the estimator used in applying these algorithms. and classifier performance assessment metrics including classification accuracy, specificity, sensitivity, precision, and F1-Score, of each classification model, along with execution time and RMSE the results are presented independently for comparison. Our proposed work finds the best potential outcome across all available prediction models and improves the system's performance, allowing physicians to diagnose heart patients more accurately.
Mohammed E. Shaawat;Abdullah Binomar;Abdulaziz S. Almohassen;Khalid Saqer. Alotaibi;Mahmoud Sodangi;Ahmad Aftab
Structural Monitoring and Maintenance
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제10권1호
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pp.25-42
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2023
Despite the significance of ports as critical economic infrastructure, the berth facilities usually deteriorate due to heavy loading, unloading, aging, environmental weather conditions, marine growths, and lack of efficient maintenance management. Marine berths require proactive maintenance management to limit deterioration and defects as no berth facility is maintenance-free. Thus, delay in carrying out maintenance work for the marine berths can be devastating to the operational process involving ship entry, loading, and unloading operations. The aim of this research is to coordinate both operations work, and maintenance works that take place inside the berth of a local industrial port in Saudi Arabia, by developing a novel framework that integrates both works without affecting the efficiency and functionality of the berth. The study focused on defining the operational process of the port and identifying the elements with direct and indirect effects. In addition to determining the priority for the entry of ships inside the berth, it also identified the factors involved in designing a framework that included maintenance work as a component of the monthly berth occupancy schedule. By applying a mathematical model, a framework was established, which includes all the important elements of the process. As a result of the mathematical method formulation process, a database was designed that organizes and coordinates the operations of all berths within the port. This creates time to carry out the required maintenance work monthly as well as ease of coordination with the contractors responsible for the implementation of those works.
Purpose: This study focused on identifying the interaction effects of genetic and lifestyle-environmental factors on the development of type 2 diabetes mellitus (T2D). Methods: Study subjects were selected from the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) from 2001 to 2014. Data on genetic variations, anthropometric measurements, biochemical data, and seven lifestyle factors (diet, physical activity, alcohol drinking, smoking, sleep, depression, and stress) were obtained from 4,836 Koreans aged between 40 and 59 years, including those with T2D at baseline (n = 1,209), newly developed T2D (n= 1,298) and verified controls (n = 3,538). The genetic risk score (GRS) was calculated by using 11 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) related to T2D development and the second quartile was used as the reference category. A Cox proportional hazards regression model was used to evaluate the associations of GRS and lifestyle factors with T2D risk, controlling for covariates. Results: Multivariate regression analysis revealed that GRS was the strongest risk factor for T2D, and body mass index (BMI), smoking, drinking, and spicy food preference also increased the risk. Lifestyle/environmental factors that showed significant interactions with GRS were BMI, current smoking, current drinking, fatty food preference, and spicy food preference. Conclusions: Interactions between genetic factors and lifestyle/environmental factors were associated with an increased risk of T2D. The results will be useful to provide a new perspective on genetic profiling for the earlier detection of T2D risk and clues for personalized interventions, which might be more effective prevention strategies or therapies in individuals with a genetic predisposition to T2D.
BACKGROUND: Prior to implementing a positive list system (PLS), there is a need to establish acceptable daily intake (ADI) and maximum residue limit (MRL) for veterinary drugs that have been approved a few decades ago in South Korea. On top of that, chronic dietary exposure assessment of veterinary drug residues should be performed to determine whether the use of these veterinary drugs would cause health concerns or not. METHODS AND RESULTS: To establish the ADI, the relevant toxicological data were collected from evaluation reports issued by international organizations. A slightly modified global estimate of chronic dietary exposure (GECDE) model was employed in the exposure assessment owing to the limited residual data. Therefore, only the ADI of ephedrine was established due to insufficient data for the other veterinary drugs. Thus, instead of ADI, the threshold of toxicological concern (TTC) value was used for the other drugs. Lastly, the hazard index (HI) was calculated, except for etizazole hydrochloride, due to the potential of mutagenicity. CONCLUSION(S): The HI values of ephedrine, menichlopholan, and anacolin were found to be as high as 6.4%, suggesting that chronic dietary exposure to the residues from these uses was unlikely to be a public health concern. Further research for exposure assessment of veterinary drug residues should be performed using up-todate Korean national health and nutrition examination survey (KNHANES) food consumption data. In addition, all relevant available data sources should be utilized for identifying the potentials of toxicity.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Zhou Yongjun;Viktoriia O. Anishchenko;Olena V. Vasylenko;Nataliia V. Iaremenko;Mykhailo V. Fomin
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.79-90
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2023
Leadership development corresponds to the focus on the individual's success and competitiveness strategy. This is the optimal direction of the organization of attitude development because it covers two aspects of the student's personality development, professionally-oriented and self-centric. The aim of the study is to identify and compare the leadership level in second-and fourth-year students to see dynamics of development and implementation of the leadership phenomenon in the professional and personal making up of future specialists. Based on the theoretical analysis of the issue, the authors developed an objective and subjective diagnostic model for leadership skills. In this study, data of the objective diagnostic technique are the key. Subjective diagnostic technique for leadership skills provides insights for problem interpretation. At the level of the first group of respondents, the average Leadership Skills Level of the second-year students was quite low and was found within the medium level. The second group of respondents consisting of the fourth-year students showed a slight but effective improvement. The Leadership Skills of this group were found at a sufficient level. Positive dynamics was revealed for all criteria of leadership skills as a result of applying objective diagnostic methods: decreased percentage of students with negative and relatively low markers of Leadership Skills Level and corresponding increase in percentage of applicants with positive markers of Leadership Skills Level. Further research can be organized in the direction of identifying and developing successful universal and professionally-oriented tactics for leadership development in students as part of attitude development.
본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
Seung-Kyu Yoo;Jin-Sik Lim;Ha-Jung Yun;Jae-Kyu Choi;Ju-Hyung Kim;Jae-Jun Kim
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.133-140
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2013
The purpose of this study is identifying the relationship among the business strategy, order receiving capability and leverage variables of a construction company using industry characteristic variables, in addition to the explanation variables used in the previous studies. The samples of this study were limited to the construction companies listed in Korean stock market. This study built multiple regression analysis models, which have been frequently used in traditional previous studies, in the explanation of company capital structure. Empirical analysis on Static Trade-off Theory and Pecking Order Theory was done by the built model. The study results suggested that the capital structure determination behavior of a construction company generally follows Static Trade-off Theory; however, profitability was found to follow Pecking Order Theory. The explanation variables used in the previous capital structure studies mostly produced significant results; however, the variables, which this study experimentally used, did not produce significant results. It is believed that it implies that additional studies are required in the selection of variables and study methodology. Consequently, a case that unconditionally supports a particular theory is scarce. It has been also found that a case can support both theories at the same time. Therefore, it is believed that development study methodology or introduction of new study methodology that can identify the dynamic characteristic of construction company capital structure formation is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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