The validity of simulation has been well-established for decades in areas such as computer and communication system. Recently, the technique has become entrenched in specific areas such as transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and their driver's characteristics, even though it is known that they are important factors for any traffic flow analysis, have never been considered sufficiently. In this paper, the traffic simulation using a multi-agent approach with considering vehicle dynamics is proposed. The multi-agent system is constructed with the traffic environment and the agents of vehicle and driver. The traffic environment consists of multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals. To ensure the fast calculation, the agents are performed on the based of the rules to regulate their behaviors. The communication frameworks are proposed for the agents to share the information of vehicles' velocity and position. The model of a driver agent which controls a vehicle agent is described in the companion paper. The vehicle model contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted and uninterrupted flow model. The result has shown that the driver agent performs human-like behavior ranging from slow and careful to fast and aggressive driving behavior, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.
무선 신체망 (WBAN: Wireless Body Area Network)은 생체 신호를 검출하고 전송하기 때문에 인간의 생명과 직결되어 있다 그러므로 무선 신체망은 다른 망과 비교해 망의 신뢰성이 극도로 높아야 하기 때문에 이 신뢰성과 관련된 연구가 매우 중요한 분야로 부각되고 있다. 본 논문에서는 다중 오류 (multi-type failures) 가 발생한 무선 신체 망에서 노드의 오동작들에 대해 분석하고 오동작 분석에 대한 새로운 모델을 제시한다. 오동작 모델링을 위해, 각 노드들을 라우팅 기능의 유무에 따라 분류하고, 노드의 에너지가 완전 소비되었거나 노드가 악의적인 공격에 의해 오류가 발생되었을 경우 각 노드들의 동작을 세미 마르코프 프로세스 (Semi-Markov Process)를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 제시된 모델은 다중 오류 (multi-type failures) 환경에서 무선신체망의 신뢰성 분석에 매우 유용하다.
In the companion paper, the composition and structure of the MATDYMO (Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model) were proposed. MATDYMO consists of the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. Among these systems, the road management system and the integration control system were discussed In the companion paper. In this paper, the vehicle motion control system and the driver management system are discussed. The driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving through the yielding index and passing index. According to these indices, the agents pass or yield their lane for other vehicles; the driver management system constructs the vehicle agents capable of representing the physical vehicle itself. A vehicle agent shows its behavior according to its dynamic characteristics. The vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation is conducted for an interrupted flow model and its results are verified by comparison with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The interrupted flow model simulation is implemented for three cases. The first case analyzes the agents' behaviors in the interrupted flow model and it confirms that the agent's behavior could characterize the diversity of human behavior and vehicle well through every rule and communication frameworks. The second case analyzes the traffic signals changed at different intervals and as the acceleration rate changed. The third case analyzes the effects of the traffic signals and traffic volume. The results of these analyses showed that the change of the traffic state was closely related with the vehicle acceleration rate, traffic volume, and the traffic signal interval between intersections. These simulations confirmed that MATDYMO can represent the real traffic condition of the interrupted flow model. At the current stage of development, MATDYMO shows great promise and has significant implications on future traffic state forecasting research.
최근 국가의 경제성장 동력으로 서비스산업이 주목을 받고 있다. 이에 따라 서비스산업을 성장 발전시키기 위해서는 우선적으로 그 산업에 종사하는 구성원에 대한 심층연구가 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 서비스산업에 종사하는 구성원들의 생산성 향상을 위해 상사들의 리더십 유형이 조직시민행동에 미치는 영향과 다차원적 공정성이 이들 간의 관계에 어떤 역할을 하는지를 확인하고자 하였다. 자료수집을 위하여 수도권 및 충청지역에 위치한 서비스업종에 종사하는 직원들을 대상으로 설문을 실시하여 218부를 분석에 활용하였다. 분석방법은 상관분석과 다중공선성을 확인하기 위해 Dubin-Watson test를 실시한 후 회귀분석과 3단계 매개회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 검증결과 변혁적 리더십과 거래적 리더십은 모두 조직시민행동을 증진시키는 것을 알 수 있어 상황에 적합한 리더십을 구현할 필요가 있음을 시사했다. 또한 다차원적 공정성 중 절차공정성만 변혁적 리더십과 조직시민행동 간에 매개효과가 없는 것을 제외하고는 모두 부분매개하고 있음을 알 수 있었다.
장기요양보험제도 시행의 정착에 따른 노인요양서비스 이용 노인 규모가 점차 확대되고 보편화됨에 따라 장기요양서비스 질 제고를 위한 제도적 기반이 마련되는 과정에서 기존의 욕구에 기반을 둔 서비스(need based service) 제공의 원칙으로부터 인권에 기반을 둔 서비스(human rights based service) 제공으로 패러다임 전환이 요구되고 있다. 노인장기요양기관 요양보호사들은 요양시설 인권실천의 최전방에 있는 주체로 이들의 인권옹호행동이 질 높은 서비스 전달의 중요한 요인이 된다는 점에서 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 노인장기요양기관 요양보호사들의 인권의식이 인권옹호행동에 어떠한 영향을 미치는지, 또한 그 과정에서 환경요인인 조직의 효과는 이들의 관계를 어떻게 조절하는지 검증하고자 하였다. 연구대상 기관은 2014년 7월 현재 등록된 전국 장기요양기관(정원 30인 이상) 3,983개소 중 사회복지법인 등 비영리법인이 운영하는 782개 시설을 대상으로 하였다. 노인장기요양기관에서 노인요양보호사들을 대상으로 개인수준에 해당하는 인권의식과 조직의 서비스 환경으로 조직수준의 서비스 지향성이 인권옹호행동에 미치는 효과를 검증하고, 인권의식(개인)과 인권환경(조직)의 상호작용 효과를 통합적으로 검증하였다. 개인수준과 조직수준 효과 검증을 위해 분석방법은 다층모형(multi-level model)을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 개인수준의 인권의식이 인권옹호행동에 정적으로 유의한 영향을 미치고, 조직수준의 서비스 환경에 해당하는 서비스지향성(리더십/태도/인적자원관리/시스템)은 세부 요소에 따라 영향은 다르지만, 인권옹호행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인의 인권의식과 조직의 서비스 지향성 상호작용 효과를 살펴본 결과 인권옹호행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나는데, 특히 서비스 지향성구성요소 중 '인적자원관리'는 인권의식과 상호작용을 통해 인권옹호행동에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 통해 본 연구에서는 인권옹호행동에 영향을 미치는 개인 요인과 조직 요인에 대한 이해를 제고하고, 노인장기요양기관 인권 증진을 위해 요양보호사와 장기요양보호기관에 어떤 정책적, 실천적 개입을 할 수 있을지에 대한 함의를 도출하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3668-3684
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2021
Video action recognition is widely used in video surveillance, behavior detection, human-computer interaction, medically assisted diagnosis and motion analysis. However, video action recognition can be disturbed by many factors, such as background, illumination and so on. Two-stream convolutional neural network uses the video spatial and temporal models to train separately, and performs fusion at the output end. The multi segment Two-Stream convolutional neural network model trains temporal and spatial information from the video to extract their feature and fuse them, then determine the category of video action. Google Xception model and the transfer learning is adopted in this paper, and the Xception model which trained on ImageNet is used as the initial weight. It greatly overcomes the problem of model underfitting caused by insufficient video behavior dataset, and it can effectively reduce the influence of various factors in the video. This way also greatly improves the accuracy and reduces the training time. What's more, to make up for the shortage of dataset, the kinetics400 dataset was used for pre-training, which greatly improved the accuracy of the model. In this applied research, through continuous efforts, the expected goal is basically achieved, and according to the study and research, the design of the original dual-flow model is improved.
In S. Korea, recently, building fire accidents of residential accommodations or recreational facilities have taken place more frequently than before. Among various building constructions, Multi-layered structure, such as office-residential complex, are mostly made in S. korea. $O_2$, $CO_2$, CO, $NO_x$, $SO_x$, and HCl, these gases has toxic hazard and harmful for human body. And it is predicted that different concentration of released gases from diesel pool fire with upper and lower layer. Therefore, this study reports the fire characteristics of Multi-layered structure by analyzing the fire behavior and concentration of combustion gases of a experimental compartment via real scale fire experiment, in order to predict risks and secure safety for similar fire accidents.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
The purposes of this study were to investigate the state of indoor thermal and air environment during winter in the one-room type multi-family houses occupied by university students and to analyze factors which influenced this environment. Field survey was conducted in 10 houses between 30th January, 2009 and 13th February, 2009 which measured indoor thermal and air elements as well kept records of interviews with residents and other related factors. Measured elements were air temperature, relative humidity, as well as concentrations of $CO_2$, CO, TVOC, and PM-10. The results can be summarized as follows. 1) The mean air temperature in each house ranged from 19.3 to $25.3^{\circ}C$, so most houses were not suitable for evaluation criteria($20-22^{\circ}C$). The average $CO_2$ concentration in each house was 965~3259ppm, so most houses exceeded evaluation criteria(1000ppm). The average TVOC concentration in each house were 0.00~1.17ppm, 5 houses exceeded evaluation criteria(0.12ppm). 2) Relative humidity, CO concentration, and PM-10 concentration were suitable for evaluation criteria. Therefore, indoor thermal and air environment during winter in one-room type multi-family housing occupied by university students was found to be generally uncomfortable. Important factor which were found to influence air temperature and the concentration of $CO_2$ were smaller space capacity than general house. Other factors which were found to influence the environment of these houses were the existence of a balcony as well as factors relating to the behavior of occupants such whether or not heating were operated, whether windows were opened, whether fans used, whether occupants smoked or used cosmetics, and whether the space was dusted.
정보행태 연구 커뮤니티에서 그간 다수의 이용자 관련 모형들이 제시되어온바, 본 연구의 출발점은 정보검색 상호작용 모형을 포함한 대부분의 모형들이 포괄적 영역을 제시하는 다(多)영역 모형이라는 점이다. 본 연구는 다 영역 모형의 제한점을 논의한 후, 새로운 모형 유형 제시의 필요성을 제기한다. 이와 관련, 연구 커뮤니티내의 핵심 모형 네 가지를 분석 고찰한 후, 특정영역 초점 모형화(Specific Domain Focus Modeling - SDFM)에 기반한 새로운 모형 유형을 제시한다. 이러한 모형화의 예로써, 본 연구는 필자의 시스템-자료 군 연계정도 기반 정보검색 상호작용 모형을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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