Owing to the development in information and communications technologies have improved the technology for high-speed transmission of massive data, which has changed closed-circuit television (CCTV) video transmission technology. In particular, digitization of the CCTV video format and streaming technology has made it possible to minimize transmission loss and integrate video transmission and camera control(pan/tilt). It has also become possible to provide additional services like remote emergency warning broadcasting with just Internet Protocol (IP). However, because of the structural problems of IP, these changes have also brought about the threat of hacking of CCTV monitoring systems. In this study, we propose a methode to optimize network management by examining cases of enhancement of operational efficiency and security by improving the structure of CCTV monitoring network.
A partition of water distribution network (WDN) into district metered areas (DMAs) brings the efficiency and efficacy for water network operation and management (O&M), especially in monitoring pressure and leakage. Traditionally, the DMA configurations (i.e., number, shape, and size of DMAs) are permanent and cannot be changed occasionally. This leads to changes in water quality and reduced network redundancy lowering network resilience against abnormal conditions such as water demand variability and mechanical failures. This study proposes a framework to automatically divide a WDN into dynamic DMA configurations, in which the DMA layouts can self-adapt in response to abnormal scenarios. To that aim, a complex graph theory is adopted to sectorize a WDN into multiscale DMA layouts. Then, different failure-based scenarios are investigated on the existing DMA layouts. Here, an optimization-based model is proposed to convert existing DMA layouts into dynamic layouts by considering existing valves and possibly placing new valves. The objective is to minimize the alteration of flow paths (i.e., flow direction and velocity in the pipes) while preserving the hydraulic performance of the network. The proposed method is tested on a real complex WDN for demonstration and validation of the approach.
In line with the continued growth of car ownership, the traffic problems in central area of metropoles such as Seoul would become increasingly degraded. comparing with most western cities, the problems in Seoul are characterized by the improportionately high rates of intersection delay, station congestion, traffic accidents caused by weaving conflicts and pedestrian congestion. It is caused by the lack of flexibility I street network, which is prerequisite for upholding the efficacy of traffic management and control, resulted from the simplicity of network graph in terms of connectivity, street density and distribution by width. This pattern has been resulted from the prolonged policy pursuing the street-widening of the nagging bottleneck in such a short period since the 1950s, comparing that most western cities had undergone over several centuries an age of horse-and-vehicle transportation. In order to improve the expected traffic problems in central area over the coming periods of motorization, it is imperative to restructure the street network in Central Seoul so that the efficacy of traffic management and control may be operative. Based upon the long-range planning the street network should be restructured by stages so that cenral traffic may be controled by one-way operation and most through-traffic be detoured around fringe area.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.213-219
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2023
In recent years, popularity of deep learning (DL) is increased due to its ability to extract features from Hyperspectral images. A lack of discrimination power in the features produced by traditional machine learning algorithms has resulted in poor classification results. It's also a study topic to find out how to get excellent classification results with limited samples without getting overfitting issues in hyperspectral images (HSIs). These issues can be addressed by utilising a new learning network structure developed in this study.EfficientNet-B4-Based Convolutional network (EN-B4), which is why it is critical to maintain a constant ratio between the dimensions of network resolution, width, and depth in order to achieve a balance. The weight of the proposed model is optimized by Search and Rescue Operations (SRO), which is inspired by the explorations carried out by humans during search and rescue processes. Tests were conducted on two datasets to verify the efficacy of EN-B4, with Indian Pines (IP) and the University of Pavia (UP) dataset. Experiments show that EN-B4 outperforms other state-of-the-art approaches in terms of classification accuracy.
Direct Torque controlled induction motor (DTC-IM) drives use stator resistance of the motor for stator flux estimation. So, stator resistance estimation properly is very important for a stable and effective operation of the induction motor. Stator resistance variations because of changing in temperature make DTC operation difficult mainly at low speed. A method based on artificial neural network (ANN) to estimate the stator resistance online of IM for DTC drive is modeled and verified in this paper. To train the neural network a back propagation algorithm is used. Weight adjustment of neural network is done by back propagating the error signal between measured and estimated stator current. An extensive simulation has been carried out in MATLAB/SIMULINK to prove the efficacy of the proposed stator resistance estimator. The simulation & experimental result reveals that proposed method is able to obtain precise torque and flux control at low speed.
Considering the randomness and uncertainty of wind power, a reliability model of WTGs is established based on the combination of the Weibull distribution and the Markov chain. To analyze the failure mode quickly, we use the switch-section partitioning method. After defining the first-level load zone node, we can obtain the supply power sets of the first-level load zone nodes with each WTG. Based on the supply sets, we propose the dynamic division strategy of island operation. By adopting the fault analysis method with the attributes defined in the switch-section, we evaluate the reliability of the distribution network with WTGs using a sequential Monte Carlo simulation method. Finally, using the IEEE RBTS Bus6 test system, we demonstrate the efficacy of the proposed model and method by comparing different schemes to access the WTGs.
In this paper, an application of fuzzy-neuron reasoning to the control of an activated sludge plant is presented. The activated sludge process is widely used in modern wastewater treatment plants. The operation control of the activated sludge process, however, is difficult due to the following reasons : 1)The complexity of the wastewater components, 2)the change of the wastewater influent, and 3)the adjustment errors in the control process. Because of these reasons, it is difficult to obtain mathematical model that really reflect the relationship between the variables and parameters in the process of wastewater treatment correctively and effectively. In this paper, the activated sludge process(A.S.P.) is modeled by a new fuzzy-neuron network representing nonlinear characteristics. These fuzzy-neurons have fuzzy rules with complementary membership function. Based on the constructed model, graphic simulator on X-window system as a graphic integrated environment is implemented. The efficacy of the proposed control scheme was evaluated and demonstrated by means of the field test.
Objectives : Saam acupuncture initiated by Saamdoin in $17^{th}$ century is one of the most widely adopted acupuncture techniques used by Korean medical doctors in clinic. Our study aimed to analyze the application of the Saam acupuncture method to pain diseases based on the literature data. Methods : Based on the contents described in "(Do Hae Kyo Kam) Saam's acupuncture method", the texts related to pain condition were analyzed. The frequency of prescription of Saam acupuncture method was analyzed, and then the relationships between each acupoint were visualized by network analysis and hierarchical cluster analysis for the quantitative aspect. Results and conclusions: In our study, Lung tonifying and Liver tonifying acupuncture were the most frequently used method for the treatment of pain disease. As the acupoints, BL66 and SI5 were used the most frequently. It was found that visceral pattern identification was considered as the most important factor in the selection of the Saam acupuncture method. Network analysis and hierarchical clustering analysis showed that each acupoint was closely related to other acupoints, and most of them were connected more closely according to the method of Saam acupuncture operation. The experiential prescriptions of Saam acupuncture were classified as an independent group. In the future, fundamental research on the principle of Saam acupuncture method is needed for the various diseases, and research for the clinical efficacy and the mechanism of Saam acupuncture method should be preceded.
Objective : To investigate the clinical efficacy and safety of the controlled distraction-compression technique using an expandable titanium cage (ETC) in posttraumatic kyphosis (PTK). Methods : We retrospectively studied and collected data on 20 patients with PTK. From January 2014 to December 2017, the controlled distraction-compression technique using ETC was consecutively performed in 20 patients with PTK of the thoracolumbar zone (range, 36-82 years). Among them, nine were males and 11 were females and the mean age was 61.5 years. The patients were followed regularly at 1, 3, 6, and 12 months, and the last follow-up was more than 2 years after surgery. Results : The mean follow-up period was 27.3±7.3 months (range, 14-48). The average operation time was 286.8±33.1 minutes (range, 225-365). The preoperative regional kyphotic angle (RKA) ranged from 35.6° to 70.6° with an average of 47.5°±8.1°. The immediate postoperative mean RKA was 5.9°±3.8° (86.2% correction rate, p=0.000), and at the last follow-up more than 2 years later, the mean RKA was 9.2°±4.9° (80.2% correction rate, p=0.000). The preoperative mean thoracolumbar kyphosis was 49.1°±9.2° and was corrected to an average of 8.8°±5.3° immediately after surgery (p=0.000). At the last follow-up, a correction of 11.9°±6.3° was obtained (p=0.000). The preoperative mean back visual analog scale (VAS) score was 7.9±0.8 and at the last follow-up, the VAS score was improved to a mean of 2.3±1.0 with a 70.9% correction rate (p=0.000). The preoperative mean Oswestry disability index (ODI) score was 32.3±6.9 (64.6%) and the last follow-up ODI score was improved to a mean of 6.85±2.9 (3.7%) with a 78.8% correction rate (p=0.000). The overall complication was 15%, with two of distal junctional fractures and one of proximal junctional kyphosis and screw loosening. However, there were no complications directly related to the operation. Conclusion : Posterior vertebral column resection through the controlled distraction-compression technique using ETC showed safe and good results in terms of complications, and clinical and radiologic outcomes in PTK. However, to further evaluate the efficacy of this surgical procedure, more patients need long-term follow-up and there is a need to apply it to other diseases.
도심지역의 하수관거 시스템은 우수 수용능력 및 하수 월류 발생 등의 시스템의 한계점을 가지고 있어, 강우시 우수 유출수로 인한 침수저감과 더불어 도시비점오염원의 저감에 모두 대응할 수 있는 저류시설의 도입이 주목받고 시작하였다. 최근 환경부에서는 방재적 우수관리와 더불어 합류식 하수관거 월류수, 분류식 우수관거 유출수 처리를 포함하는 다기능 저류시설을 "하수저류시설"이라 통칭하고, 이의 도입을 적극 추진하고 있는 실정이다. 반면 대규모 단일 저류시설 설치의 경우에는 공간 확보의 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대안으로는 중 소규모의 분산형 저류시설 설치 및 운영을 들 수 있다. 본 연구에서는 분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 최적 운용을 위한 모델 예측 제어기법을 제안한다. 이를 위해 첫째로 네트워크 시스템의 각 구성 요소의 수리모델을 제시함으로써 보다 정밀한 하수관망 네트워크의 거동을 모사하고자 한다. 둘째로 제안된 모델을 기반으로 현재의 강우 유입량을 고려하여 각 저류조의 수위, 하수관로의 유입/유출량을 예측하여, 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 모델 예측 제어기법을 바탕으로 주어진 제약조건을 만족하며 상황을 바탕으로 제안된 제어기법의 사용여부에 따른 효과를 비교 분석하고, 이의 타당성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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