Today, the outreach of National Meteorological Service such as PC cluster based Numerical Weather Prediction (NWP) technique is vigorous in the world wide. In this regard, WMO (World Meteorological Organization) asked KMA (Korea Meteorological Administration) to formulate a regional project, which cover most of RA II members, using similar technical system with KMA's. In that sense, Meteorological Research Institute (METRI) in KMA developed Mongolian NWP System (MNWPS) based on PC cluster and transferred the technology to Weather Service Center in Mongolia. The hybrid parallel algorithm and channel bonding technique were adopted to cut cost and showed 41% faster performance than single MPI (Message Passing Interface) approach. The cluster technique of Beowulf type was also adopted for convenient management and saving resources. The Linux based free operating system provide very cost effective solution for operating multi-nodes. Additionally, the GNU software provide many tools, utilities and applications for construction and management of a cluster. A flash flood event happened in Mongolia (2 September 2003) was selected for test run, and MNWPS successfully simulated the event with initial and boundary condition from Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) of KMA. Now, the cluster based NWP System in Mongolia has been operated for local prediction around the region and provided various auxiliary charts.
영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.
Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.
This study explores the inelastic behavior of systems with flexible base. The use of a single degree of freedom system (ESDOF) with equivalent ductility to represent the response of flexible base systems is discussed. Two different equations to compute equivalent ductility are proposed, one which includes the contribution of rigid body components, and other based on the overstrength of the structure. In order to asses the accuracy of ESDOF approach with the proposed equations, the behavior of a 10-story regular building with reinforced concrete (RC) moment resisting frames is studied. Local and global ductility capacity and demands are used to study the modifications introduced by base flexibility. Three soil types are considered with shear wave velocities of 70, 100 and 250 m/s. Soil-foundation stiffness is included with a set of springs on the base (impedance functions). Capacity curves of the building are computed with pushover analysis. In addition, non linear time history analysis are used to asses the ductility demands. Results show that ductility capacity of the soil-structure system including rigid body components is reduced. Base flexibility does not modify neither yield and maximum base shear. Equivalent ductility estimated with the proposed equations is fits better the results of the numerical model than the one considering elastoplastic behavior. Modification of beams ductility demand due to base flexibility are not constant within the structure. Some elements experience reduced ductility demands while other elements experience increments when flexible base is considered. Soil structure interaction produces changes in the relation between yield strength reduction factor and structure ductility demand. These changes are dependent on the spectral shape and the period of the system with fixed and flexible base.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 피부 색소 침착 영역을 검출하고 침착 정도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 훈련 영상(training image)의 통계적 분석을 통해 피부 영역에 대한 GMM-EM 클러스터링 기반 컬러 모델을 구축하고 이를 통해 피부 영역을 추출한 후, 형태학적 처리(morphological processing)를 통해 피부 영역에 존재하는 잡음을 제거한다. 이후 ICA (independent component analysis) 알고리즘을 통해 피부 영역을 헤모글로빈 및 멜라닌 성분으로 분리하고, 각 성분에 대한 투영 변환 블록 계수에 의하여 색소 침착 영역 및 크기를 결정한다. 성능 평가를 위한 모의실험으로부터 제안한 색소 침착 검출 알고리즘은 피부 색소 침착 영역의 크기 및 침착 정도를 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.
Since China adopted Public Private Partnerships (PPPs) in the 1980s, China has relied on water PPPs to expand appropriate water facilities.. According to the World Bank data from 1994 to 2020, the top five provinces hosted over 40 percent of total PPPs, with four of them located in the Huadong area and one in the Henan area. A vast gap exists between the group attracting the most PPPs and the group hosting the least. This study explores Guangdong and Shandong provinces, which have led most PPPs in China. Coincidently, these areas are also famous for the typical areas to show the Chinese economic policy after the open-door policy. They have achieved economic development and rapid urbanization rates based on the large scale of Foreign Direct Investment inflow and export-oriented manufacturing industry, as well as their active participation in PPPs over the last thirty years. An economic approach can provide valuable insights into the development of water infrastructure. Adequate urban infrastructure has been shown to impact local economic development positively. Water infrastructure also provides a basic and sustainable environment for economic activities by satisfying more water usage, improving the efficiency of the water supply, and reducing water pollution caused by industrial activities. However, it remains only partially understood without inclusive research on the issues related to water resources in each province. For instance, existing studies have been limited to explaining slightly different patterns of water PPPs between Guangdong and Shandong at the beginning of the PPP era. This study aims to elucidate the development pattern of water PPPs in each province from multi-dimensional aspects. Therefore, the study will help understand why China boosted the development of the private water market.
최근 이질적인 분산 컴퓨팅 환경 상에서의 공동 작업들이 나날이 늘어나고 있다. 고속의 원거리 네트워크의 유용성 (availability)은 화상 회의, 분산된 대화식의 시뮬레이션, 그리고 공동의 시각화(collaborative visualization)와 같은 공동의 멀티미디어 응용들을 가능하게 하였다. 이와 같은 응용들과 분산된 고성능 컴퓨팅에서의, 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 일반적인 그룹 통신으로는 브로드캐스트, 멀티캐스트 등이 있다. 기존의 FEF, ECEF, look-ahead 와 같은 휴리스틱 알고리즘들은 이러한 이질적 분산 시스템에서의 브로드캐스트와 멀티캐스트를 위한 메시지 전송 트리를 구성하여 준다. 하지만 이러한 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적해(local optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 노드와 네트워크 모두가 이질적인 기존의 통신 모델 상에서 보다 효율적인 집합적 연산을 위한 트리를 구성해주는 개선된 브로드캐스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들이 지역적 최적해에 빠질 수 있는 점을 감안하여, 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하였다. 여러 가지 통신비용에 대한 성능 평가를 통하여, 개선된 휴리스틱 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 완료 시간을 가지며, 특히 look-ahead 알고리즘보다 낮은 계산 복잡도를 가지는 장점을 가짐을 알 수 있다.
Bias correction of values is a necessary step in downscaling coarse and systematically biased global climate models for use in local climate change impact studies. In addition to univariate bias correction methods, many multivariate methods which correct multiple variables jointly - each with their own mathematical designs - have been developed recently. While some literature have focused on the inter-comparison of these multivariate bias correction methods, none have focused extensively on the effect of diverse configurations (i.e., different combinations of input variables to be corrected) of climate variables, particularly high-dimensional ones, on the ability of the different methods to remove biases in uni- and multivariate statistics. This study evaluates the impact of three configurations (inter-variable, inter-spatial, and full dimensional dependence configurations) on four state-of-the-art multivariate bias correction methods in a national-scale domain over South Korea using a gridded approach. An inter-comparison framework evaluating the performance of the different combinations of configurations and bias correction methods in adjusting various climate variable statistics was created. Precipitation, maximum, and minimum temperatures were corrected across 306 high-resolution (0.2°) grid cells and were evaluated. Results show improvements in most methods in correcting various statistics when implementing high-dimensional configurations. However, some instabilities were observed, likely tied to the mathematical designs of the methods, informing that some multivariate bias correction methods are incompatible with high-dimensional configurations highlighting the potential for further improvements in the field, as well as the importance of proper selection of the correction method specific to the needs of the user.
Many abnormal climate events are occurring around the world. The cause of abnormal climate is related to temperature. Factors that affect temperature include excessive emissions of carbon and greenhouse gases from a global perspective, and air circulation from a local perspective. Due to the air circulation, many abnormal climate phenomena such as abnormally high temperature and abnormally low temperature are occurring in certain areas, which can cause very serious human damage. Therefore, the problem of abnormal temperature should not be approached only as a case of climate change, but should be studied as a new category of climate crisis. In this study, we proposed a model for the classification of abnormal temperature using random forests based on various meteorological data such as longitudinal observations, yellow dust, ultraviolet radiation from 2018 to 2022 for each region in Korea. Here, the meteorological data had an imbalance problem, so the imbalance problem was solved by oversampling. As a result, we found that the variables affecting abnormal temperature are different in different regions. In particular, the central and southern regions are influenced by high pressure (Mainland China, Siberian high pressure, and North Pacific high pressure) due to their regional characteristics, so pressure-related variables had a significant impact on the classification of abnormal temperature. This suggests that a regional approach can be taken to predict abnormal temperatures from the surrounding meteorological environment. In addition, in the event of an abnormal temperature, it seems that it is possible to take preventive measures in advance according to regional characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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