This study was carried out to observe the impacts of a mouse's inhalation of toxic gas SO2 generated from combustion on its organs by different concentrations. As for research methods: First, after concentrations of SO2 generation from combustion had been set to three: low (10.4 ppm), middle (24.9 ppm) and high (122 ppm) through Gas Toxicity Testing Method (KS F 2271) and SO2 combustion gas was exposed to eight mice in each concentration. Five mice that were able to move based on LD50, a criterion, which sets the down time of a mouse's average behaviors to over 9 minutes, were randomly selected in each concentration, and they were set up as the subjects of the study on toxicity bio-markers. Second, tissues were taken from heart, liver, lungs, spleen and the thymus gland of the mice selected in each concentration and a pathological examination of them was carried out. As a result, microvascular congestion appeared in the heart, and cell necrosis, cortex congestion and tubule medulla congestion, etc. in each concentration were observed in addition to vascular congestion in liver, lungs, spleen and the thymus gland. Also, it was found that the higher the concentrations of SO2 exposure is, the greater, the changes in the organs get. Through this study, SO2 of various toxic gases generated from fire turned out to affect the tissues of each organ of a mouse, it is expected that the toxic gases may greatly affect human body in case of actual fire, and this study is evaluated as having a significance as a basic data on inhalation toxicity assessment of toxic substances generated in combustion.
Due to the increase in container cargo volume, the congestion of container terminals is increasing and the waiting time of gate in-out trucks has significantly lengthened at container yards and gates, resulting in severe inefficiency in gate in-out truck operations as well as port operations. To resolve this problem, the Busan Port Authority and terminal operator provide services such VBS, terminal congestion information, and expected operation processing time information. However, the visible effect remains insufficient, as it may differ from actual waiting time.. Thus, as basic data to resolve this problem, this study presents deep learning based average gate in-out truck waiting time prediction models, using container gate in-out information at Busan New Port. As a result of verifying the predictive rate through comparison with the actual average waiting time, it was confirmed that the proposed predictive models showed high predictive rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5200-5222
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2017
The separation of control plane and data plane in Software Defined Network (SDN) makes it flexible to control the network behavior, while also causes some inconveniences to the link failure recovery due to the delay between fail point and the controller. To avoid delay and packet loss, pre-defined backup paths are used to reroute the disrupted flows when failure occurs. However, it may introduce large overhead to build and maintain these backup paths and is hard to dynamically construct backup paths according to the network status so as to avoid congestion during rerouting process. In order to realize congestion aware fast link failure recovery, this paper proposes a novel method which installs multi backup paths for every link via source routing and per-hop-tags and spread flows into different paths at fail point to avoid congestion. We carry out experiments and simulations to evaluate the performance of the method and the results demonstrate that our method can achieve congestion aware fast link failure recovery in SDN with a very low overhead.
The objective of this thesis is to develop a capacity analysis and to develop a methodology to evaluate Level of Service over the entire freeway sections by single MOE (Measure of Effectiveness) This study set forth from a following viewpoint. to analyze entire freeway sections as freeway facility system, it is important to identify the exact point where congestion would occur and the extent of the congestion. Therefore, in this thesis, congestion mechanism on freeways was figured out and congestion analysis methodology was developed. Thereby maximum possible throughput rate and maximum throughput rate in bottleneck sections were calculated and a congestion analysis was carried out. The difference between the new method and existing Procedures is that maximum possible throughput rate and maximum throughput rate. that can be considered as capacities of un-congested and congested flow in the bottleneck section, are variable capacities dependent on demand flow.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.14
no.1
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pp.1-20
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1998
In this paper, the authors studied a comprehensive study of national physical distribution costs used here was originally developed by J. L. Heskett(1962) and modified in Korean context by Oh-Kyung Kwon(1997). Using this method the authors calculated national physical distribution costs in Korea from 1984 to 1996. Unlke the major industrialized countries, national physical distribution costs in Korea showed continuous increasing trend in every senses. Using this time series data on physical distribution costs, we analysis the inefficiencies in the physical distribution and figured out the sources of these inefficiencies. The major sources of increasing physical distribution costs in Korea were (1) increasing traffic congestion measured by number of automobiles per road-kilometer, (2) increasing real wages, and (3) high interest rates. Especially, alternatives adopted by firms facing increasing traffic congestion were buying more vehicles, which in turn caused more serious congestion ever. This inefficient cycle in physical distribution area should be cut somehow in order to restore national competitiveness of Korean frims by reducing physical distributins costs.
In Pusan port, the studies which analyze container cargo volumes by using forecasting methods and research about container logistics system, etc., have been continuously carried out. But, in Pusan port, the study on an evaluation of traffic congestion has been scarcely performed until now. Especially, when changing and extending a berth, or constructing a new port, it is very important to examine this field. And it should be considered. Thus, this paper aims to analyze the effect of ship traffic condition in the year 2011, to evaluate marine traffic congestion according to changing ship traffic volumes in Pusan port. To analyze it, we examined the results by simulation method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.4B
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pp.255-269
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2006
The differentiated services(DiffServ) architecture provides packet level service differentiation through the simple and predefined Per-Hop Behaviors(PHBs). The Assured Forwarding(AF) PHB proposed as the assured services uses the RED-in/out(RIO) approach to ensusre the expected capacity specified by the service profile. However, the AF PHB fails to give good QoS and fairness to the TCP flows. This is because OUT(out- of-profile) packet droppings at the RIO buffer are unfair and sporadic during only network congestion while the TCP's congestion control algorithm works with a different round trip time(RTT). In this paper, we propose an Adaptive Regulating Drop(ARD) marker, as a novel dropping strategy at the ingressive edge router, to improve TCP fairness in assured services without a decrease in the link utilization. To drop packets pertinently, the ARD marker adaptively changes a Temporary Permitted Rate(TPR) for aggregate TCP flows. To reduce the excessive use of greedy TCP flows by notifying droppings of their IN packets constantly to them without a decrease in the link utilization, according to the TPR, the ARD marker performs random early fair remarking and dropping of their excessive IN packets at the aggregate flow level. Thus, the throughput of a TCP flow no more depends on only the sporadic and unfair OUT packet droppings at the RIO buffer in the core router. Then, the ARD marker regulates the packet transmission rate of each TCP flow to the contract rate by increasing TCP fairness, without a decrease in the link utilization.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.1
no.1
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pp.47-55
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1998
In this paper, authors try to assess the marine traffic environment from the viewpoint of the degree of congestion. First, the marine traffic flow simulation is carried out to get the information related to the assessment. The simulation is performed based on the wide investigation of marine traffic environment and some statistical methods. Then the degree of congestion is reasoned by using the reasoning methods of the degree of collision risk made to develop collision avoidance system. The quantified degree of congestion reasoned by this method provides much information needed to the design and the evaluation of marine traffic environment.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.67-78
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2017
Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.
The purpose of this study is to develope a method for measuring social benefit by mitigating in-vehicle congestion level in intercity buses. Contingent valuation method and Tobit model are adopted for social benefit evaluation method. One thousand passengers were interviewed with 992 obtained valid samples. Tobit models with age, income level, and bus boarding times as explanatory variables are selected to estimate the willingness to pay for the mitigation of intercity bus in-vehicle congestion. Statistically and logically, two models with age or income level as explanatory variables are turned out to be valid. The intercity bus service supply status and usage are examined and the bus users who have willingness-to-pay for the intercity bus in-vehicle congestion mitigation have been identified. In case of the 'no standing' rules implemented to the intercity bus, the annual economic benefit from the service is estimated to be 14.7 billion won.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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