Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.5
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pp.671-687
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2009
This paper aims to link the development strategy of a local government(Guri-si, Kyunggi-do) to a spatial decision support system that is in the early stages of implementation and testing. Spatial Decision for a local governmental authority typically involves multiple stakeholders. To any specific regional problem, stakeholders often have various levels of knowledge and experiences about it, that yield conflicting views. In this point of view, the enhanced access to information can bring the decision process to solve the problem throughout more public participation. Recently, Urban development study was required to improve the decision making of public participation form. This study aim to investigate an analysis local government of Guri-si, can be supported as the suggestion of decision making system. Guri-si has been argued that it would improve citizen's life quality intent theme 'by historical tourism in general dimension' promote region identity, environment friendly and transportational strength, by reflecting various plan of urban development and it executed strategy. There are increasing interest in citizen participation and practical using of policy decision making to respond to uncertain environment and systematic exploration of local government. Focused on the contents of public participation decision making, it is important to investigate how to analysis urban development strategy and geographic information relationship for useful. The paper concludes with a discussion of current issues encountered during development and implementation of spatial decision making(or support) system for the local administrative authority.
Due to the increased water demand and severe drought as an effect of the global warming, the effluent from wastewater treatment plants becomes considered as an alternative water source to supply agricultural, industrial, and public (gardening) water demand. The effluent from the wastewater treatment plant is a sustainable water source because of its good quality and stable amount of water discharge. In this study, the water reuse system was developed to minimize total construction cost to cope with the uncertain water demand in future using two-stage stochastic linear programming with binary variables. The pipes in the water reuse network were constructed in two stages of which in the first stage, the water demands of users are assumed to be known, while the water demands in the second stage have uncertainty in the predicted value. However, the water reuse system has to be designed now when the future water demands are not known precisely. Therefore, the construction of a pipe parallel with the existing one was allowed to meet the increased water demands in the second stage. As a result, the trade-off of construction costs between a pipe with large diameter and two pipes having small diameters was evaluated and the optimal solution was found. Three scenarios for the future water demand were selected and a hypothetical water reuse network considering the uncertainties was optimized. The results provide the information about the economies of scale in the water reuse network and the long range water supply plan.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.747-752
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2006
In this paper, the adaptive fuzzy sliding mode controller with two systems is designed. The existing sliding mode controller used to $approximation{\^{u}}(t)$ with discrete sgn function and sat function for keeping the state trajectories on the sliding surface[1]. The proposed controller decrease the disturbance for uncertain control gain and This paper is concerned with an Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control(AFSMC) that the fuzzy systems ate used to approximate the unknown functions of nonlinear system. In the adaptive fuzzy system, we adopt the adaptive law to approximate the dynamics of the nonlinear plant and to adjust the parameters of AFSMC. The stability of the suggested control system is proved via Lyapunov stability theorem, and convergence and robustness properties ate demonstrated. Futhermore, fuzzy tuning improve tracking abilities by changing some sliding conditions. In the traditional sliding mode control, ${\eta}$ is a positive constant. The increase of ${\eta}$ has led to a significant decrease in the rise time. However, this has resulted in higher overshoot. Therefore the proposed ${\eta}$ tuning AFSMC improve the performances, so that the controller can track the trajectories faster and more exactly than ordinary controller. The simulation results demonstrate that the performance is improved and the system also exhibits stability.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.37
no.1
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pp.3-14
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2021
Due to COVID-19, the importance of public medical facilities, especially hospitals specializing in infectious diseases, is rising. Despite the government's strong will, the establishment of public medical facilities and infectious disease hospitals has not been properly established. This is because the overall system related to the construction of public medical facilities does not sufficiently reflect social and economic changes and the trend of the times. The purpose of this study is to derive limitations and problems related to the guidelines for preliminary feasibility studies of public medical facilities and to present alternatives. This study proposes 'Option Value' as an alternative. Since the option value is a willingness to pay for an uncertain situation, it is theoretically reasonable and reasonable to reflect it as an additional benefit. Normally, the value of existence is not seen, but the system that is seen in a crisis is in the 'medical and health'. Therefore, it is necessary to find a system that is invisible even in the feasibility evaluation in the medical and health, and constantly improve and develop a methodology that can estimate changes in the welfare of citizens within the system. I expect this study to play a role as a catalyst.
A number of research studies focus on the efficacy of using such as scenario based learning. However, desirable methods have not been introduced to assess the scenario based learning. This article is to suggest a fuzzy logic based framework for scenario base learning in which more reasonable learning effects are measured. It can be solved uncertain problems of linguistic variables. Also, we suggest three measures of accuracy, comprehensibility and completeness in order to evaluate accurate effects of scenario based learning. This assessment provides the scenario to the learner in which the scenario is presented in an authentic context, and enable the learner to reach an outcome through an adequate sequence and choices. This approach enables the system to present new scenarios and outcomes based on what a user selects. In particular, the application of fuzzy logic in scenario based learning can be easily pursued certain successful path or wrong path all the way through to reach major outcome in real situation.
The cloud computing has propagated rapidly and thus there is growing interest on the introduction of cloud services in the public institution. Accordingly, domestic public institution are adoption of cloud computing impose and devise a plan. In addition, more specifically, is building a cloud computing system in the public institution. However, solutions to various security threats(e.g., availability invasion of storage, access by unauthorized attacker, data downloaded from uncertain identifier, decrease the reliability of cloud data centers and so on) is required. For the introduction and revitalize of cloud services in the public institution. Therefore, in this paper, we propose a public key based secure data management scheme for the cloud data centers in public institution. Thus, the use of cloud computing in the public institutions, the only authorized users have access to the data center. And setting for importance and level of difficulty of public data management enables by systematic, secure, and efficient. Thus, cloud services for public institution to improve the overall security and convenience.
An effective methodology is reported for the optimal design of multisite batch production/transportation and storage networks under uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, internally consumed, transported to or from other plant sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between plant sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of large-scale supply chain system.
In this paper, we present a object detection and tracking method based on image context analysis. It is robust from the image variations such as complicated background, dynamic movement of the object. Image context analysis is carried out using the hybrid network of k-means and RBF. The proposed object detection employs context-driven adaptive Bayesian framework to relive the effect due to uneven object images. The proposed method used feature vector generator using 2D Haar wavelet transform and the Bayesian discriminant method in order to enhance the speed of learning. The system took less time to learn, and learning in a wide variety of data showed consistent results. After we developed the proposed method was applied to real-world environment. As a result, in the case of the object to detect pass outside expected area or other changes in the uncertain reaction showed that stable. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.
Under uncertain environments it is necessary for world-class technological capacity to obtain for making the important role in a national development and industrial infrastructure. For strengthening technological capacity based on R&D excellence we have an exploratory study on the cases of excellent technology and excellent organization of public R&D institutes. What consistently revealed in the whole cases of public R&D institutes is to obtain the technological capacity in the world-class level and we could verify it in the cases of global leading technology, flagship project, world innovative technology, world class laboratory, global top group and so on. For enhancing the technological capacity of R&D objects we could consider prospecting sustainedly for the technological capacity of the organizations in order to appear the excellent technological performance, industrializing it as a R&D program or a new growth engine, and forming the organizational consensus of recognizing its technology or organization they selected as the world-class level.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2015.08a
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pp.55-55
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2015
Today, engineers are facing new set of challenges that are quite different from the conventional ones. Information technologies are rapidly commoditizing while the paths beyond the current roadmaps became uncertain as various technologies have been pushed to their limits. Along with these changes in IT ecosystems, grand challenges such as global security, health, sustainability, and energy increasingly require trans-disciplinary solutions that go beyond the traditional arenas in STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics). Addressing these needs is shifting engineering education and research to a new paradigm where the emphasis is placed on the consilience for holistic and system level understanding and the convergence of technology with AHSD (arts, humanities, social science, and design). At the center of this evolutionary convergence, nanotechnologies are enabling novel functionalities such as bio-compatibility, flexibility, low power, and sustainability while on a mission to meet scalability and low cost for smart electronics, u-health, sensing networks, and self-sustainable energy systems. This talk introduces the efforts of convergence based on the emerging nano technology tool sets in the newly launched School of Integrated Technology and the Yonsei Institute of Convergence Technology at Yonsei International Campus. While the conventional devices have largely depended upon the inherent material properties, the newer devices are enabled by nanoscale dimensions and structures in increasingly standardized and scalable fabrication platform. Localized surface plasmon resonance in 0 dimensional nano particles and structures leads to subwavelength confinement and enhanced near-field interactions enabling novel field of metal photonics for sensing and integrated photonic applications [1,2]. Unique properties offered by 1 dimensional nanowires and 2 dimensional materials and structures can enable novel electronic, photonic, nano-bio, and biomimetic applications [3-5]. These novel functionalities offered by the emerging nanotechnologies are continuously finding pathways to be part of smart systems to improve the overall quality of life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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