The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.369-380
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1996
Inductive Loop Detector(ILD) has been commonly used in collecting traffic data such as occupancy time and non-occupancy time. From the data, the traffic volume and type of passing vehicle is calculated. To provide reliable data for traffic control and plan, accuracy is required in type recognition which can be utilized to determine split of traffic signal and to provide forecasting data of queue-length for over-saturation control. In this research, a new recognition model issuggested for recognizing typeof vehicle from thecollected data obtained through ILD systems. Two clustering methods, based on statistical algorithms, and one neural network clustering method were employed to test the reliability and occuracy for the methods. In a series of experiments, it was found that the new model can greatly enhance the reliability and accuracy of type recongition rate, much higher than conventional approa-ches. The model modifies the neural network clustering method and enhances the recongition accuracy by iteratively applying the algorithm until no more unclustered data remains.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.44
no.3
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pp.183-209
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2013
The purpose of this research is to develop the model for public libraries in Kyeonggi provincial office of education. The study discusses identities and development strategies for public libraries. The study investigates the current status of public libraries as well as cooperative systems between public and school libraries. The study suggests education - centric paradigm, differentiation between school library support and lifelong education, establishment of council by provincial office of education, and space changes for public libraries within the creative and intellectual framework. The study shares thoughts on identities of public libraries in provincial office of education, and will be utilized as the model for future development for public libraries in other provincial office of education.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.4
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pp.411-441
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2016
This research examined the composition background of Miscellaneous Explanations of Seongho(湖僿說), the representative work of Yi Ik(李瀷, pen name is Seongho 星湖, 1681-1763), then selected the 443 cited references in the book, and analyzed the features of them such as the scales and characteristics of reference, the proportion of Chinese books, the ratio of latest editions and the relative importance by subjects. After examining the ratio of Goryeo-Joseon and Chinese books among 443 references in Miscellaneous Explanations of Seongho, it was revealed that there were 23.3% of Goryeo-Joseon books and 76.7% of Chinese books cited. The investigation on the editorial period of the referred Chinese books showed that 70% and more were books of the Song and pre-Song period, whereas 22.7% were books of the Ming-Qing period. The analyzation of the proportions of the reference by subject showed that the subject fields with highest percentage appeared in the order of historical books, poetry and prose collections, Confucian classics, and novels and essays. And besides these subjects, he had been interested in various subjects: Miscellaneous Schools, Confucian School, geography, regulation of systems, painting and music, dictionary, biography, encyclopedia, and so on.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.183-193
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2019
Process mining is an analytical technique aimed at obtaining useful information about a process by extracting a process model from events log. However, most existing process models are deterministic because they do not include stochastic elements such as the occurrence probabilities or execution times of activities. Therefore, available information is limited, resulting in the limitations on analyzing and understanding the process. Furthermore, it is also important to develop an efficient methodology to discover the process model. Although genetic process mining algorithm is one of the methods that can handle data with noises, it has a limitation of large computation time when it is applied to data with large capacity. To resolve these issues, in this paper, we define a stochastic process tree and propose a tabu search-genetic process mining (TS-GPM) algorithm for a stochastic process tree. Specifically, we define a two-dimensional array as a chromosome to represent a stochastic process tree, fitness function, a procedure for generating stochastic process tree and a model trace as a string of activities generated from the process tree. Furthermore, by storing and comparing model traces with low fitness values in the tabu list, we can prevent duplicated searches for process trees with low fitness value being performed. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a numerical experiment by using two kinds of event log data used in the previous research. The results showed that the suggested TS-GPM algorithm outperformed the GPM algorithm in terms of fitness and computation time.
Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.
The purposes of this paper are to find ways to detect ecotone between two eco'||'&'||'not;systems, measure the width and size of ecotone around the Mt. Pukhansan National Park, and investigate environmental impacts, if any, on the forest ecosystem of the park by human activities. Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) derived from TM data and the ana'||'&'||'not;lytical capabilities of GIS are used to investigate characteristics of the ecotone, or the impact zone, of the park. Major findings of the study can be summarized as follows: First, it was found that ecotone of the park could be identified from NDVI -distance curves deri"ed by a series of buffering op'||'&'||'not;erations. Second, NDVIs of all three years of the national park are about 14 percent higher than surrounding areas. Third, width of ecotone were found to be closely related to phenology, adjacent land use, environmental degradation, etc. Third, ecotone of the study area was nearly douvled during 1985-1993 period, which might be caused by heavy trampling of visitors. Thus it can be concluded that further studies are needed to find exact causes of the deterioration of plant communities of the ecotone of the park.
The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
Monte Carlo localization is known to be one of the most reliable methods for pose estimation of a mobile robot. Much research has been done to improve performance of MCL so far. Although MCL is capable of estimating the robot pose even for a completely unknown initial pose in the known environment, it takes considerable time to give an initial estimate because the number of random samples is usually very large especially for a large-scale environment. For practical implementation of the MCL, therefore, a reduction in sample size is desirable. This paper presents a novel approach to reducing the number of samples used in the particle filter for efficient implementation of MCL. To this end, the topological information generated off- line using a thinning method, which is commonly used in image processing, is employed. The topological map is first created from the given grid map for the environment. The robot scans the local environment using a laser rangefinder and generates a local topological map. The robot then navigates only on this local topological edge, which is likely to be the same as the one obtained off- line from the given grid map. Random samples are drawn near the off-line topological edge instead of being taken with uniform distribution, since the robot traverses along the edge. In this way, the sample size required for MCL can be drastically reduced, thus leading to reduced initial operation time. Experimental results using the proposed method show that the number of samples can be reduced considerably, and the time required for robot pose estimation can also be substantially decreased.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.6
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pp.675-690
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2017
Preparing the 4th industrial revolution age, a diagnostic assessment management system which can collect nationwide data has been implemented and utilized for the development of the evidence-based educational policy. This study aims to develop heuristics to help to improve usability of such systems, which are utilized by primary and middle school community including teachers and students in the nationwide. To achieve the objective, previous studies related to the development of heuristics in the educational contexts as well as basic heuristics from Nielsen were reviewed, and usability problems of the web-based diagnostic-supplement system being currently utilized, as a sample system, were analyzed. Then, the first version of heuristics was developed. The developed heuristics were validated and revised through 2 rounds of the delphi methods with 15 experts. This study has an implication with preparing foundations on improving usability of such diagnostic assessment management system utilized by school community at the nationwide in educational contexts.
This study starts from the awareness that 'rebellious communication' is still being regulated in various ways even though 'rebellious communication' was declared unconstitutional in a decision by the Constitutional Court in 2002. The meaning of 'rebellious' has been amplified and transformed at various points through the censorship systems established during the Japanese colonial era, the US military period, and the regime of Park Jung-hee. In particular, 'rebellious communication' is regulated to protect 'national security' and 'social customs' from the perspective of power. This study analyzed discourses containing judgement about the Park Jung-geun case and the violation of the National Security Law using retweet accounts or posts related to North Korea. This study explores the genealogy of 'rebellious communication' based on its relationship to the characteristics of Twitter and specific individuals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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