• 제목/요약/키워드: TCS data

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The antibacterial effect of Endoseal TCS mixed with water-soluble mangostin derivatives of Garcinia mangostana L. ethanol extract against Enterococcus faecalis and Staphylococcus aureus

  • Park, Tae-Young;Lim, Yun Kyong;Kim, Jin-Hee;Lee, Dae Sung;Kook, Joong-Ki
    • International Journal of Oral Biology
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    • 제46권1호
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    • pp.45-50
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    • 2021
  • This study evaluated the antimicrobial activity of Endoseal TCS, an mineral trioxide aggregate-based root canal sealer, mixed with water-soluble mangostin derivatives (WsMD) of Garcinia mangostana L. (mangosteen) ethanol extract against Enterococcus faecalis and Staphylococcus aureus. The antibacterial activity of Endoseal TCS mixed with WsMD against three strains of E. faecalis and three strains of S. aureus was performed using agar diffusion test. The data showed that Endoseal TCS mixed with 0.115% WsMD had a zone of inhibition of 0.7 ± 0.2-2.4 ± 0.1 mm. The results suggest that Endoseal TCS mixed with WsMD of Garcinia mangostana L. ethanol extract is useful as a root canal sealer with antibacterial activity against E. faecalis and S. aureus.

검색 트래픽 정보를 활용한 고속도로 교통지표 분석 연구 (Analysis of Highway Traffic Indices Using Internet Search Data)

  • 류인곤;이재영;박경철;최기주;황준문
    • 대한교통학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.14-28
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    • 2015
  • 2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.

KNN 알고리즘을 활용한 고속도로 통행시간 예측 (Expressway Travel Time Prediction Using K-Nearest Neighborhood)

  • 신강원;심상우;최기주;김수희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권6호
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    • pp.1873-1879
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    • 2014
  • 실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.

TCS 링크통행시간을 이용한 고속도로 경로통행시간 추정 (A Path Travel Time Estimation Study on Expressways using TCS Link Travel Times)

  • 이현석;전경수
    • 대한교통학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.209-221
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    • 2009
  • 운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Fuzzy c-means 알고리즘을 이용한 TCS 데이터 주행특성 분류 방법 연구 (Driving Characteristics Classification of TCS Data Based on Fuzzy c-means Clustering Algorithm)

  • 박원식;김동근;양영규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1021-1024
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    • 2009
  • 현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

Probabilistic analysis of gust factors and turbulence intensities of measured tropical cyclones

  • Tianyou Tao;Zao Jin;Hao Wang
    • Wind and Structures
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    • 제38권4호
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    • pp.309-323
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    • 2024
  • The gust factor and turbulence intensity are two crucial parameters that characterize the properties of turbulence. In tropical cyclones (TCs), these parameters exhibit significant variability, yet there is a lack of established formulas to account for their probabilistic characteristics with consideration of their inherent connection. On this condition, a probabilistic analysis of gust factors and turbulence intensities of TCs is conducted based on fourteen sets of wind data collected at the Sutong Cable-stayed Bridge site. Initially, the turbulence intensities and gust factors of recorded data are computed, followed by an analysis of their probability densities across different ranges categorized by mean wind speed. The Gaussian, lognormal, and generalized extreme value (GEV) distributions are employed to fit the measured probability densities, with subsequent evaluation of their effectiveness. The Gumbel distribution, which is a specific instance of the GEV distribution, has been identified as an optimal choice for probabilistic characterizations of turbulence intensity and gust factor in TCs. The corresponding empirical models are then established through curve fitting. By utilizing the Gumbel distribution as a template, the nexus between the probability density functions of turbulence intensity and gust factor is built, leading to the development of a generalized probabilistic model that statistically describe turbulence intensity and gust factor in TCs. Finally, these empirical models are validated using measured data and compared with suggestions recommended by specifications.

고속도로 교통데이터(FTMS, TCS)를 이용한 경로전환율 분석: 서해안고속도로 매송~발안 구간을 중심으로 (Analysis of Diversion Rate using Expressway Traffic Data(FTMS, TCS): Focusing on Maesong~Balan IC at Seohaean Expressway)

  • 고한검;최윤혁;오영태;최기주
    • 대한교통학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.31-41
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    • 2012
  • VMS, 교통방송(라디오), SNS 등 교통정보제공을 통한 교통량 분산에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통정보에 대한 운전자의 반응행태 및 효과에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 FTMS 및 TCS 데이터가 구축되어 있는 전국 고속도로 본선부를 분석 대상으로, FTMS 데이터와 TCS 데이터를 이용하여 경로전환 교통량과 그에 따른 경로전환율을 추정하는 방법론을 제시하고, 실제 대상구간의 경로전환율을 산출하여 시간 및 공간적 경로 전환율 변동에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 교통정보 제공 이후, 해당 시간대의 평균 유출교통량에 비해 유출교통량이 일시적으로 증가한 경우 이 편차(도로교통상황의 동적인 특성으로 인한 편차 고려)는 교통정보 제공으로 인한 경로전환 교통량이라 정의하고, 본선 교통량과의 비율을 경로전환율로 계산하였다. 시간흐름에 따른 경로전환율 변화를 분석한 결과, 혼잡상황에 대한 교통정보를 먼저 얻게 되는 상류부 IC에서의 초기 경로전환율(유출교통량) 변화는 일시적으로 매우 큰 것으로 나타났다. 이후 공간적 시간적 흐름에 따라 상류부 IC에서의 경로전환율의 변화는 하류부 IC에서의 경로전환에 영향을 미치고, 이는 다시 상류부 IC에서의 변화를 유도하는 등의 경로전환 순환체계(feedback control loop)가 있음을 확인하였다.

Risk Assessment of Triclosan, a Cosmetic Preservative

  • Lee, Jung Dae;Lee, Joo Young;Kwack, Seung Jun;Shin, Chan Young;Jang, Hyun-Jun;Kim, Hyang Yeon;Kim, Min Kook;Seo, Dong-Wan;Lee, Byung-Mu;Kim, Kyu-Bong
    • Toxicological Research
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    • 제35권2호
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    • pp.137-154
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    • 2019
  • Triclosan (TCS) is an antimicrobial compound used in consumer products. The purpose of current study was to examine toxicology and risk assessment of TCS based on available data. Acute toxicities of oral, transdermal and inhalation routes were low, and phototoxicity and neurotoxicity were not observed. Topical treatment of TCS to animal caused mild irritation. TCS did not induce reproductive and developmental toxicity in rodents. In addition, genotoxicity was not considered based on in vitro and in vivo tests of TCS. It is not classified as a carcinogen in international authorities such as International Agency for Research on Cancer (IARC). No-observed-adverse-effect level (NOAEL) was determined 12 mg/kg bw/day for TCS, based on haematoxicity and reduction of absolute and relative spleen weights in a 104-week oral toxicity study in rats. Percutaneous absorption rate was set as 14%, which was human skin absorption study reported by National Industrial Chemicals Notification and Assessment Scheme (NICNAS) (2009). The systemic exposure dosage (SED) of TCS has been derived by two scenarios depending on the cosmetics usage of Koreans. The first scenario is the combined use of representative cosmetics and oral care products. The second scenario is the combined use of rinse-off products of cleansing, deodorants, coloring products, and oral care products. SEDs have been calculated as 0.14337 mg/kg bw/day for the first scenario and 0.04733 mg/kg bw/day for the second scenario. As a result, margin of safety (MOS) for the first and second scenarios was estimated to 84 and 253.5, respectively. Based on these results, exposure of TCS contained in rinse-off products, deodorants, and coloring products would not pose a significant health risk when it is used up to 0.3%.

기후예측시스템(GloSea5) 열대성저기압 계절예측 특성 (Seasonal Forecasting of Tropical Storms using GloSea5 Hindcast)

  • 이상민;이조한;고아름;현유경;김윤재
    • 대기
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    • 제30권3호
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    • pp.209-220
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    • 2020
  • Seasonal predictability and variability of tropical storms (TCs) simulated in the Global Seasonal Forecast System version 5 (GloSea5) of the Korea Meteorological Administration (KMA) is assessed in Northern Hemisphere in 1996~2009. In the KMA, the GloSea5-Global Atmosphere version 3.0 (GloSea5-GA3) that was previously operated was switched to the GloSea5-Global Coupled version 2.0 (GloSea5-GC2) with data assimilation system since May 2016. In this study, frequency, track, duration, and strength of the TCs in the North Indian Ocean, Western Pacific, Eastern Pacific, and North Atlantic regions derived from the GloSea5-GC2 and GloSea5-GA3 are examined against the best track data during the research period. In general, the GloSea5 shows a good skill for the prediction of seasonally averaged number of the TCs in the Eastern and Western Pacific regions, but underestimation of those in the North Atlantic region. Both the GloSea5-GA3 and GC2 are not able to predict the recurvature of the TCs in the North Western Pacific Ocean (NWPO), which implies that there is no skill for the prediction of landfalls in the Korean peninsula. The GloSea5-GC2 has higher skills for predictability and variability of the TCs than the GloSea5-GA3, although continuous improvements in the operational system for seasonal forecast are still necessary to simulate TCs more realistically in the future.