Cho, Sungjin;Hwang, Jeong Hwan;Bellemans, Tom;Kochan, Bruno;Lee, Won Do;Choi, Keechoo;Joh, Chang-Hyeon
Journal of Korean Society of Transportation
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v.32
no.5
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pp.531-543
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2014
Research on activity-based travel demand forecasting and activity-travel simulator has received an international attention for the last two decades. Ways to develop the activity-based simulator may be manifold. It is obvious that importing an existing simulator that has been proven internationally likely reduces the development cost and the risk of failure. By definition of the activity-based approach, however, the details of an activity-based simulator inevitably relies on particular social, economic and cultural characteristics of the society where the simulator is developed. When importing such a simulator from overseas, the researcher should be aware of the importance of tuning the system for the society to which the imported system is applied. There are many potential works on this, including for example the tuning of data structure that is likely different form of the original system. The authors are yet aware of certain research on those. The current paper aims to report the result of transforming the input data for applying the existing activity-travel simulator to Seoul. The paper first introduces FEATHERS that was developed in Belgium having Albatross which is the core of system. FEATHERS Seoul that is under development and modified version of the original FEATHERS is briefly described and the related problems are discussed. The paper then explored to resolve and to alleviate such problems.
The choice of molecular markers is the first step when selecting experimental plans in the field of population genetics. The popular molecular markers in population genetic studies are mainly allozyme, RAPD, RFLP, AFLP, microsatellite, SNP and ISSR. Among these, microsatellites are frequently found in nuclear, chloroplast and mitochondrial genome, showing a high level of polymorphism and nuclear microsatellites are codominant. Thus, it is a favorable molecular marker for population structure analyses and genetic diversity studies. Microsatellites are composed of tandem repeated 1~6 base pair nucleotide motifs and can be easily amplified by PCR reactions using locus specific primers. Because microsatellites have low cross-species transferability, however, they are only applicable between phylogenetically close species. In wild plants, the lack of genomic information and the high development cost of the microsatellite obstruct the wider use of microsatellites in plant population genetics research. In this review, we introduce the basis for microsatellite markers, the development process, and analytical methods as well as evolutionary models and their applications. In addition, possible genotyping errors which lead to erroneous conclusions are discussed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.13-23
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2016
Many traffic centers are highly hesitant in employing existing Automatic Incident Detection Algorithms due to high false alarm rate, low detection rate, and enormous effort taken in maintaining algorithm parameters, together with complex algorithm structure and filtering/smoothing process. Concerns grow over the situation particularly in Freeway Incident Management Area This study proposes a new algorithm and introduces a novel concept, the Displaced Flow Index (DiFI) which is similar to a product of relative speed and relative occupancy for every execution period. The algorithm structure is very simple, also easy to understand with minimum parameters, and could use raw data without any additional pre-processing. To evaluate the performance of the DiFI algorithm, validation test on the algorithm has been conducted using detector data taken from Naebu Expressway in Seoul and following transferability tests with Gyeongbu Expressway detector data. Performance test has utilized many indices such as DR, FAR, MTTD (Mean Time To Detect), CR (Classification Rate), CI (Composite Index) and PI (Performance Index). It was found that the DR is up to 100%, the MTTD is a little over 1.0 minutes, and the FAR is as low as 2.99%. This newly designed algorithm seems promising and outperformed SAO and most popular AIDAs such as APID and DELOS, and showed the best performance in every category.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.203-213
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2021
A vehicle crash occurs due to various factors such as the geometry of the road section, traffic, and driver characteristics. A safety performance function has been used in many studies to estimate the relationship between vehicle crash and road factors statistically. And depends on the purpose of the analysis, various characteristic variables have been used. And various characteristic variables have been used in the studies depending on the purpose of analysis. The existing domestic studies generally reflect the average characteristics of the sections by quantifying the traffic volume in macro aggregate units such as the ADT, but this has a limitation that it cannot reflect the real-time changing traffic characteristics. Therefore, the need for research on effective aggregation units that can flexibly reflect the characteristics of the traffic environment arises. In this paper, we develop a safety performance function that can reflect the traffic characteristics in detail with an aggregate unit for one hour in addition to the daily model used in the previous studies. As part of the present study, we also perform a comparison and evaluation between models. The safety performance function for daily and hourly units is developed using a negative binomial regression model with the number of accidents as a dependent variable. In addition, the optimal negative binomial regression model for each of the hourly and daily models was selected, and their prediction performances were compared. The model and evaluation results presented in this paper can be used to determine the risk factors for accidents in the highway section considering the dynamic characteristics. In addition, the model and evaluation results can also be used as the basis for evaluating the availability and transferability of the hourly model.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.5
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pp.369-379
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2017
The purpose of this study was to improve an university tutoring program qualitatively, evaluating and analyzing the case of tutoring program that students attended in order to strengthen their learning competences through CIPP(Context-Input-Process-Product). To do this, a tutoring survey with satisfaction survey was carried out for 90 students who participated in the final reporting meeting among those who joined the tutoring program at the second semester of 2016 year at the B university. In addition, a tutor interim checking workshop was held for the 49 tutors and qualitative analyses were carried out on the reflection papers submitted by students who were involved in the tutoring program. Tutoring program assessments were carried out in terms of several steps and their view points. They were the necessity of tutoring program for the context evaluation, the appropriacy of human-material resources and program planning for the input evaluation, the teaching and learning activity for the process evaluation and the influence, effectiveness, sustainability, transferability for the product evaluation. Survey results showed that the average scores were presented 4.05 for the context evaluation, 3.88 for the input evaluation, 4.08 for the process evaluation and 3.92 for the product evaluation respectively. Similar analysis results were represented from the tutor workshops and the reflection paper analysis results. Learners were satisfied with all the evaluation items, scoring more than the average level. However, it was necessary for the evaluation items that were rated low range to improve the program through detail modification plans.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.775-784
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2023
In terms of flood management, it is necessary to analyze quantitative rainfall and runoff from a spatial and temporal perspective and to analyze runoff for heavy rainfall events that are concentrated within a short period of time. The simulation and analysis results of rainfall-runoff models vary depending on the type and input data. In particular, rainfall data is an important factor, so calculating areal mean rainfall is very important. In this study, the areal mean rainfall of the Samcheok Osipcheon(Riv.) watersheds located in the mountainous terrain was calculated using the Arithmetic Mean Method, Thiessen's Weighting Method, and the Isohyetal Method, and the rainfall-runoff results were compared by applying the distributional model S-RAT and the lumped model HEC-HMS. The results of the temporal transferability study showed that the combination of the distributional model and the Isohyetal Method had the best statistical performance with MAE of 64.62 m3/s, RMSE of 82.47 m3/s, and R2 and NSE of 0.9383 and 0.8547, respectively. It is considered that this study was properly analyzed because the peak flood volume occurrence time of the observed and simulated flows is within 1 hour. Therefore, the results of this study can be used for frequency analysis in the future, which can be used to improve the accuracy of simulating peak flood volume and peak flood occurrence time in mountainous watersheds with steep slopes.
The Journal of the Korean Society for Microbiology
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v.15
no.1
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pp.55-62
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1980
Eleven strains of lactobacilli were isolated from fermented milk of 9 companies. They were classified 3 strains as L. bulgaricus, 2 strains as L. plantarum, 2 strains as L. cellobiosus, 1 strain as L. lactis, 1 strain as L. acidophilus, 1 strain as L. casei subsp. casei and 1 strain as L. casei subsp. tolerans. And these strains were examined for drug resistance, transferability and transfer frequency of R plasmid. Most of isolates were sensitive to tetracycline(TC), penicillin(PC), and erythromycin(EM), but some strains were resistant to streptomycin(SM), chloramphenicol(CP), ampicillin(AP), kanamycin(KM), and nalidixic acid(NA). All of isolates were resistant to two or more drugs and 6 different drug resistant patterns were found. The most frequently encountered patterns were NA AP CP SM KM(5 strains) followed by NA AP CP KM(2 strains), NA AP CP SM(1 strain), NA AP CP(1 strain), NA CP(1 strain) and NA AP(1 strain). Tranfer experiment of drug resistance showed that of all 11 resistant strains, 9 strains transferred R plasmid determining AP(6 strains) or AP SM(3 strains) to a recipient, E. coli ML 1410 strain with $2.8{\times}10^{-5}-1.5{\times}10^{-1}%$ of transfer frequency. These results indicate that lactobacilli conjugally transfer their resistance to E. coli.
Park, Suhyoung;Choi, Su Ryun;Lee, Jung-Soo;Nguyen, Van Dan;Kim, Sunggil;Lim, Yong Pyo
Horticultural Science & Technology
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v.31
no.4
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pp.457-466
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2013
Since the early 1980s, the National Institute of Horticultural & Herbal Sciences has been breeding and collecting diverse radish breeds to select those samples with better horticultural characteristics, to ultimately expand and develop as good radish produce. Genetic diversity is a crucial factor in crop improvement and therefore it is very important to obtain various variations through sample collection. The collected samples were compared with one another in order to assess the level of diversity among the collections, and this procedure allowed for increased application of the gathered resources and aided in determining the direction to secure further samples. Towards this end, this experiment was conducted in order to examine whether the SSR markers derived from Chinese cabbage samples could be transferred to the radish samples. Among the radish breeding lines and introduced resources, 44 lines were used as materials to analyze the genotype using 22 SSR markers selected. As a result, the analysis showed that among all the selected markers, 'cnu_m139' and 'cnu_m289' were the most useful markers for diversity evaluation. The genetic relationship of the radish genetic resources showed that the geographic origins affected the diversity. Furthermore, the different types of radish groups were also determined by the year they were bred. This result demonstrated that there are differences between the older radish breeds and the more recently developed radish breeds. Even though a relatively small number of markers were used in the analysis, it was possible to distinguish whether the radish was bred 30 years ago or in the 2000s, and that the similar physical shapes comprised a particular group, showed that the SSR markers can indeed be successfully applied to to study the diversity within radish breeding lines. Through the results of this study, it can be concluded that the SSR marker developed for the Chinese cabbage can be applied to examine the genetic diversity and analyze the relationship (genetic resource determination) of radish.
Recently, there are many trials about Artificial neural networks : ANNs structure and studying method of researches for forecasting traffic volume. ANNs have a powerful capabilities of recognizing pattern with a flexible non-linear model. However, ANNs have some overfitting problems in dealing with a lot of parameters because of its non-linear problems. This research deals with the application of a variety of model selection criterion for cancellation of the overfitting problems. Especially, this aims at analyzing which the selecting model cancels the overfitting problems and guarantees the transferability from time measure. Results in this study are as follow. First, the model which is selecting in sample does not guarantees the best capabilities of out-of-sample. So to speak, the best model in sample is no relationship with the capabilities of out-of-sample like many existing researches. Second, in stability of model selecting criterion, AIC3, AICC, BIC are available but AIC4 has a large variation comparing with the best model. In time-series analysis and forecasting, we need more quantitable data analysis and another time-series analysis because uncertainty of a model can have an effect on correlation between in-sample and out-of-sample.
Sulfur dioxide (SO2) is primarily released through industrial, residential, and transportation activities, and creates secondary air pollutants through chemical reactions in the atmosphere. Long-term exposure to SO2 can result in a negative effect on the human body causing respiratory or cardiovascular disease, which makes the effective and continuous monitoring of SO2 crucial. In South Korea, SO2 monitoring at ground stations has been performed, but this does not provide spatially continuous information of SO2 concentrations. Thus, this research estimated spatially continuous ground-level SO2 concentrations at 1 km resolution over South Korea through the synergistic use of satellite data and numerical models. A stacking ensemble approach, fusing multiple machine learning algorithms at two levels (i.e., base and meta), was adopted for ground-level SO2 estimation using data from January 2015 to April 2019. Random forest and extreme gradient boosting were used as based models and multiple linear regression was adopted for the meta-model. The cross-validation results showed that the meta-model produced the improved performance by 25% compared to the base models, resulting in the correlation coefficient of 0.48 and root-mean-square-error of 0.0032 ppm. In addition, the temporal transferability of the approach was evaluated for one-year data which were not used in the model development. The spatial distribution of ground-level SO2 concentrations based on the proposed model agreed with the general seasonality of SO2 and the temporal patterns of emission sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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