Kim, Dong-Gyu;Gang, Seong-Cheol;Park, Chang-Ho;Go, Seung-Yeong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.27
no.1
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pp.129-141
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2009
Intermodal freight transportation is defined as the movement of freight from origins to destinations by two or more transportation modes. When implemented in hub networks, it could enhance the efficiency of the networks because consolidated flows are transported by more suitable modes and technologies. In spite of this advantage, the intermodal hub network design problem has received limited attention in the literature partly because of the complex nature of the problem. This paper aims to develop an optimization model for designing intermodal hub networks with sin91e allocation strategy. The model takes into account various cost components of intermodal hub networks including transportation, stationary inventory, and service delay costs. Moreover, using transport frequency variables, it is capable of endogenously determining the transportation economies of scale achieved by consolidation of flows. As such, the model is able to realistically represent the characteristics of intermodal hub networks in practice. Since the model Is a complicated nonlinear integer programming problem, we perform model simplification based on the analytical study of the model, which could facilitate the development of solution algorithms in the future. We expect that this study contributes to the design of intermodal hub networks as well as to the assessment of existing logistics systems.
United Nations (UN) adopted 17 global sustainable development agenda to the year 2030 in the 68th general assembly on september, 2015. The global agendas and goals are important for 3 reasons: (1) to adopt the international standard for determining the health status; (2) to identify areas in need of attention; and (3) to advance international cooperation regarding health issues. In the area of infectious diseases, our goals include the eradication of human immunodeficiency virus infection and acquired immune deficiency syndrome, tuberculosis, and malaria as well as a substantial reduction of hepatitis by the year 2030. In the area of non-communicable diseases, our goal is to reduce premature mortality (${\leq}70years$) at least 30% by the year 2030. Preventive activities such as smoking cessation, alcohol abstinence, nutritional measures, and physical activities, should also be promoted intensively nationwide. It is also necessary to establish stringent policies for control hypertension, diabetes, obesity, and hypercholesterolemia. Additionally, environmental health, injury by traffic accident, mental health, and drug and alcohol abuse are important health policies. Furthermore, in the area of international health and cooperation, maternal and child health remain important areas of support for underdeveloped countries. Education and training towards the empowerment of health professionals in underdeveloped countries is also an important issue. The global agenda prioritize resources(manpower and budget) allocation of international organizations such as UN, World Health Organization, United Nations Development Programme, and World Bank. The global agenda also sets the contribution levels of Official Developmental Assistance donor countries. Health professionals such as professors and researchers will have to turn their attention to areas of vital international importance, and play an important role in implementation strategies and futhermore guiding global agenda.
Most deep learning-based video object segmentation methods perform the segmentation with past prediction information stored in external memory. In general, the more past information is stored in the memory, the better results can be obtained by accumulating evidence for various changes in the objects of interest. However, all information cannot be stored in the memory due to hardware limitations, resulting in performance degradation. In this paper, we propose a method of storing new information in the external memory without additional memory allocation. Specifically, after calculating the attention score between the existing memory and the information to be newly stored, new information is added to the corresponding memory according to each score. In this way, the method works robustly because the attention mechanism reflects the object changes well without using additional memory. In addition, the update rate is adaptively determined according to the accumulated number of matches in the memory so that the frequently updated samples store more information to maintain reliable information.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.170-185
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2023
The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.
Objective: This study focuses on the effects of pre-cues informing the location of upcoming visual stimulus on finger movement response in the context of control-on-display interfaces. Background: Previous research on pre-cues focus on attention allocation and motion studies were limited to indirect control conditions. The design of this study aimed to collect data on the exact landing point for finger-tap responses to a given visual stimulus. Method: Controlled visual stimuli and tasks were presented on a UI evaluation system built using mobile web standards; response accuracy and response time were measured and collected as appropriate. Among the 16 recruited participants, 11 completed the experiment. Results: Providing pre-cue on the location of stimulus affected response time and response accuracy. The response bias, which is a distance from the center of stimulus to the finger-tap location, was larger when the pre-cue was given during a one-handed operation. Conclusion: Given a pre-cue, response time decreases, but with accuracy penalized. Application: In designing touch-screen UI's - more strictly, visual components also acting as controllers - designers would do well to balance human perceptual and cognitive characteristics strategically.
Al-Gumaei, Y. A.;Noordin, K. A.;Reza, A. W.;Dimyati, K.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2530-2547
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2015
In the recent years, femtocell technology has received a considerable attention due to the ability to provide an efficient indoor wireless coverage as well as enhanced capacity. However, under the spectrum sharing between femtocell user equipment (FUEs) and the owner of spectrum macrocell user equipment (MUEs), both may experience higher uplink interference to each other. This paper proposes a novel distributed power control algorithm for the interference management in two-tier femtocell networks. Due to the assignment of licensed radio frequency to the outdoor macrocell users, the access priority of MUEs should be higher than FUEs. In addition, the quality of service (QoS) of MUEs that is expressed in the target signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) must always be achieved. On the other hand, we consider an efficient QoS provisioning cost function for the low-tier FUEs. The proposed algorithm requires only local information and converges even in cases where the frontiers of available power serve the target SINRs impossible. The advantage of the algorithm is the ability to implement in a distributed manner. Simulation results show that the proposed algorithm based on our cost function provides effective resource allocation and substantial power saving as compared to the traditional algorithms.
Non-orthogonal multiple access (NOMA) where all users share the entire time and frequency resource has paid attention as one of the key technologies to enhance the spectral efficiency and the total throughput. Nevertheless, as the number of users and SIC error increase, the inter-user interference and the residual interference due to the SIC error also increase, resulting in performance degradation. In order to mitigate the performance degradation, we propose grouping-based NOMA system. In the proposed scheme, all users are divided into two groups based on the distance between the BS and each user, where one utilizes the first half of the bandwidth and the other utilizes the rest in the orthogonal manner. On the other hand, users in each group share the spectrum in the non-orthogonal manner. Grouping users can reduce both the inter-user interference and residual interference due to the SIC error, so it can outperform conventional NOMA system, especially in case that the number of users and the SIC error increase. Based on that, we also present the hybrid operation of the conventional and the proposed NOMA systems. In numerical results, the total throughput of the proposed NOMA systems is compared with that of the conventional NOMA systems with regard to the number of users and SIC error. It is confirmed that the proposed NOMA system outperforms the conventional NOMA system as the number of users and the SIC error increase.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.1
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pp.10-18
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2014
From the perspective of reducing the sampling cost of color images at high resolution, block-based compressive sensing (CS) has attracted considerable attention as a promising alternative to conventional Nyquist/Shannon sampling. On the other hand, for storing/transmitting applications, CS requires a very efficient way of representing the measurement data in terms of data volume. This paper addresses this problem by developing a measurement-coding method with the proposed customized Huffman coding. In addition, by noting the difference in visual importance between the luma and chroma channels, this paper proposes measurement coding in YCbCr space rather than in conventional RGB color space for better rate allocation. Furthermore, as the proper use of the image property in pursuing smoothness improves the CS recovery, this paper proposes the integration of a low pass filter to the CS recovery of color images, which is the block-based ${\ell}_{20}$-norm minimization. The proposed coding scheme shows considerable gain compared to conventional measurement coding.
The very purpose of subband codec is the attainment of data rate compression through the use of quantizer and optimum bit allocation for each decimated signal. Yet the question of floating-point quantization effects in subband codec has received scant attention. There has been no direct focus on the analysis of quantization errors, nor on design with quantization errors embedded explicitly in the criterion. This paper provides a rigorous theory for the modelling, analysis and optimum design of the general M-band subband codec in the presence of the floating-point quantization noise. The floating-point quantizers are embedded into the codec structure by its equivalent multiplicative noise model. We then decompose the analysis and synthesis subband filter banks of the codec into the polyphase form and construct an equivalent time-invariant structure to compute exact expression for the mean square quantization error in the reconstructed an equivalent time-invariant structure to compute exact expression for the mean square quantization error in the reconstructed output. The optimum design criteria of the subband codec is given to the design of the analysis/synthesis filter bank and the floating-point quantizer to minimize the output mean square error. Specific optimum design examples are developed with two types of filter of filter banks-orthonormal and biorthogonal filter bank, along with their perpormance analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1052-1070
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2016
Wireless Body Area Networks (WBANs) have received a lot of attention as a promising technology for medical and healthcare applications. A WBAN should guarantee energy efficiency, data reliability, and low data latency because it uses tiny sensors that have limited energy and deals with medical data that needs to be timely and correctly transferred. To satisfy this requirement, many multi-radio multi-channel MAC protocols have been proposed, but these cannot be implemented on current off-the-shelf sensor nodes because they do not support multi-radio transceivers. Thus, recently single-radio multi-channel MAC protocols have been proposed; however, these methods are energy inefficient due to data duplication. This paper proposes a TDMA-based single-radio, multi-channel MAC protocol that uses the Unbalanced Star+Mesh topology to satisfy the requirements of WBANs. Our analytical analysis together experiments using real sensor nodes show that the proposed protocol outperforms existing methods in terms of energy efficiency, reliability, and low data latency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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