Recently, South korea is driving forward the strategy concerning of the logistics center of northeast asia aggressively on the purpose of promoting Busan port & Gwangyang port to the hub-port of northeast asia, In that situation, it is significant that the meaning, construction connecting between south and north railway. Namely, That is the reason why Busan port is satisfied with the combined transport system of not only marine transportation but also railway transportation completely, However, the research and policy is only focused on the connection of north-south railway so far. The ability of Buans railway equipment as the actual role of origin-destination point of TKR(Trans Korean Railway), was not reviewed. Therefore, this research is shown the problem and reality of the railway transport concerning the centralization of Busan port, and the capacity of Busan port railway facility regarding the increase of future container quantity is reviewed and analyzed Moreover, the object, shown the importance of facility expansion such as Gungbu Trans Express between Daegu and Busan and the improvement scheme for railway transportation activation through the analysis of society cost and the logistics cost of the ability of railway facility, is set up.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.5
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pp.14-28
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2018
Thanks to technical improvement on the vehicle to vehicle communication and the intelligent transportation system, gradual introduction of the autonomous vehicles is expected soon in the market. The study analyzes the autonomous vehicles' impacts on the network efficiencies. In order to measure the network efficiencies, the study applies the sequential procedures that combines the microscopic and macroscopic simulations. The microscopic simulation attends to the capacity changes due to the autonomous vehicles' proportions on the roadway while the macroscopic simulation utilizes the simulation results in order to identify the network-wide improvement. As expected, the autonomous vehicles efficiently utilizes the existing capacity of the roadway than the human driving does. Particularly, the maximum capacity improvements are expected by the 190.5% on the expressway. The significant capacity change is observed when the autonomous vehicles' proportions are about 80% or more. These improvements are translated into the macroscopic model, which also yields overall network efficiency improvement by the autonomous vehicles' penetration. However, the study identifies that the market debut of the autonomous vehicles does not promise the free flow condition, which implies the possible needs of the system optimal routing scheme for the era of the autonomous vehicles.
In this paper, we study a model parameter compensation method for noise-robust speech recognition. We study model parameter compensation on a sentence by sentence and no other informations are used. Parallel model combination(PMC), well known as a model parameter compensation algorithm, is implemented and used for a reference of performance comparision. We also propose a modified PMC method which tunes model parameter with an association factor that controls average variability of gaussian mixtures and variability of single gaussian mixture per state for more robust modeling. We obtain a re-estimation solution of environmental variables based on the expectation-maximization(EM) algorithm in the cepstral domain. To evaluate the performance of the model compensation methods, we perform experiments on speaker-independent isolated word recognition. Noise sources used are white gaussian and driving car noise. To get corrupted speech we added noise to clean speech at various signal-to-noise ratio(SNR). We use noise mean and variance modeled by 3 frame noise data. Experimental result of the VTS approach is superior to other methods. The scheme of the zero order VTS approach is similar to the modified PMC method in adapting mean vector only. But, the recognition rate of the Zero order VTS approach is higher than PMC and modified PMC method based on log-normal approximation.
Kim, Byungki;Ryu, Kyung-Sang;Kim, Dae-Jin;Jang, Moon-seok;Ko, Hee-sang;Rho, Daeseok
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.9-20
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2018
When a large-scale photovoltaic (PV) system is introduced into a distribution system, the customer's voltage may exceed the allowable limit ($220V{\pm}6%$) due to voltage variations and reverse power flow in the PV system. In order to solve this problem, we propose a method for adjusting the customer voltage using the existing step voltage regulator (SVR) installed in the primary feeder. However, due to the characteristics of a mechanically operating SVR, the customer voltage during the tap changing time of the SVR is likely to deviate from the allowable limit. In this paper, an energy storage system (ESS) with optimal operation strategies, and an appropriate capacity calculation algorithm are proposed, and the parallel driving scheme between the SVR and the ESS is also proposed to solve the customer voltage problem that may occur during the tap changing time of the SVR. The simulation results show that the allowable limit of the customer voltage is verified by the proposed methods during the tap changing time of the SVR when the large-scale PV system is connected to the distribution system.
In autonomous driving systems, the ability to classify pedestrians in images captured by cameras is very important for pedestrian safety. In the past, after extracting features of pedestrians with HOG(Histogram of Oriented Gradients) or SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), people classified them using SVM(Support Vector Machine). However, extracting pedestrian characteristics in such a handcrafted manner has many limitations. Therefore, this paper proposes a method to classify pedestrians reliably and effectively using CNN's(Convolutional Neural Network) deep features and transfer learning. We have experimented with both the fixed feature extractor and the fine-tuning methods, which are two representative transfer learning techniques. Particularly, in the fine-tuning method, we have added a new scheme, called M-Fine(Modified Fine-tuning), which divideslayers into transferred parts and non-transferred parts in three different sizes, and adjusts weights only for layers belonging to non-transferred parts. Experiments on INRIA Person data set with five CNN models(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, and MobileNet) showed that CNN's deep features perform better than handcrafted features such as HOG and SIFT, and that the accuracy of Xception (threshold = 0.5) isthe highest at 99.61%. MobileNet, which achieved similar performance to Xception and learned 80% fewer parameters, was the best in terms of efficiency. Among the three transfer learning schemes tested above, the performance of the fine-tuning method was the best. The performance of the M-Fine method was comparable to or slightly lower than that of the fine-tuningmethod, but higher than that of the fixed feature extractor method.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.3
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pp.323-345
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2019
It is essential to predict ground conditions ahead of a tunnel face in order to successfully excavate tunnels using a shield TBM. This study proposes a forward prediction method for a mixed soil ground and/or a ground containing core stones by using electrical resistivity and induced polarization exploration. Soil conditioning in EPB shield TBM is dependent upon the composition of mixed soils; a special care need to be taken when excavating the core-stoned soil ground using TBM. The resistivity and chargeability are assumed to be measured with four electrodes at the tunnel face, whenever the excavation is stopped to assemble one ring of a segment lining. Firstly, the mixed ground consisting of weathered granite soil, sand, and clay was modeled in laboratory-scale experiments. Experimental results show that the measured electrical resistivity considerably coincides with the analytical solution. On the other hand, the induced polarization has either same or opposite trend with the measured resistivity depending on the mixed ground conditions. Based on these experimental results, a method to predict the mixed soil ground that can be used during TBM tunnel driving is suggested. Secondly, tunnel excavation from a homogeneous ground to a ground containing core stones was modeled in laboratory scale; the irregularity of the core stones contained in the soil layer was modeled through random number generation scheme. Experimental results show that as the TBM approaches the ground that contains core stones, the electrical resistivity increases and the induced polarization fluctuates.
C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.119-133
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2022
Due to the improvement of surveying, mapping and communication techniques, various apps for road direction guides and vehicle navigations have been developed. Although such a development has impacted on walking and driving, there is a limit to improving the daily convenience of the socially impaired people. This is mainly due to the fact that the software have been developed for normal pedestrians and drivers. Therefore, visually impaired people still have problems with the confusion of direction and/or non-provision of risk factors in walking. This study aimed to propose a scheme which constructs data for mobility-impaired or traffic-impaired people based on various geospatial information. The factors and components related to walking for the visually impaired are selected by geospatial data and a walking route guidance network that can be applied to a commercial software. As a result, it was confirmed that road direction guidance would be possible if additional contents, such as braille blocks (dotted/linear), sound signals, bus stops, and bollards are secured. In addition, an initial version of the application software was implemented based on the suggested data model and its usefulness was evaluated to a visually impaired person. To advance the stability of the service in walking for the visually impaired people, various geospatial data obtained by multiple institutes are necessary to be combined, and various sensors and voice technologies are required to be connected and utilized through ICT (Information and Communications Technologies) technology in near future.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.3
s.345
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pp.21-32
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2006
A new SRAM circuit with row-by-row activation and low-swing write schemes is proposed to reduce switching power of active cells as well as leakage one of sleep cells in this paper. By driving source line of sleep cells by $V_{SSH}$ which is higher than $V_{SS}$, the leakage current can be reduced to 1/100 due to the cooperation of the reverse body-bias. Drain Induced Barrier Lowering (DIBL), and negative $V_{GS}$ effects. Moreover, the bit line leakage which may introduce a fault during the read operation can be eliminated in this new SRAM. Swing voltage on highly capacitive bit lines is reduced to $V_{DD}-to-V_{SSH}$ from the conventional $V_{DD}-to-V_{SS}$ during the write operation, greatly saving the bit line switching power. Combining the row-by-row activation scheme with the low-swing write does not require the additional area penalty. By the SPICE simulation with the Berkeley Predictive Technology Modes, 93% of leakage power and 43% of switching one are estimated to be saved in future leakage-dominant 70-un process. A test chip has been fabricated using $0.35-{\mu}m$ CMOS process to verify the effectiveness and feasibility of the new SRAM, where the switching power is measured to be 30% less than the conventional SRAM when the I/O bit width is only 8. The stored data is confirmed to be retained without loss until the retention voltage is reduced to 1.1V which is mainly due to the metal shield. The switching power will be expected to be more significant with increasing the I/O bit width.
The dangerous impact on the traffic flows of cars is caused by no only the construction on the street but diverse construction sites. This in turn substantially influence on the citizens and pedestrians, thereby bring about the possibility of giant incidents. As the countermeasure for the problem in advanced countries, particularly in Japan "traffic inducement security system" has been implemented. It is analyzed that the death toll from traffic accidents has considerably declined. In the case of South Korea the system has not been administered but restrictively executed at some construction sites; however proceeding it with the lack of professionalism. The introduction of traffic inducement security system would be the opportunity for South Korea to make a progress in the safety culture such as traffic security and traffic jam. This study thus aims at analyzing the advanced countries' cases, conducting comparative analysis with Korea's scheme, and establishing the plan to adopt the traffic inducement security system. Through the output of this study followings were proposed as plans of introducing the traffic inducement security system. First of all, legal assessments regarding traffic inducement operation, for example adding the operation of the system into the category of security service, need to be preceded prior to its introduction secondly, the traffic inducement security is the institution which can contribute to the improvement of traffic safety, and also internalizing social cost. therefore, it needs to be equipped with the new qualification such as the instruction with the standardized traffic safety map, instruction system, curriculum and the publication of teaching materials. thirdly, the education for the guard should be proceeded with dividing academic and technical ones with specific curriculum. At the fourth, the securement of the venue for the driving training, the determination on technical instruction contents and the training professional instructor needs for the method of administration. In addition, the efforts on the overal standardization of traffic inducement security is necessary, and it also requires constant collaboration among private security industry, academia, professionals, relavant research institutes, etc. At the last but the least, henceforth it is prerequisite that the networking system with a diverse array of associated entities due to its social ripple effect and job creation effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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