Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.261-265
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2002
The unique colors of paper, that is, blue, green, red, and yellow were used in the estimation of color from the subjective feeling. The monochrome with unique color or the unique color surrounded with the background color was presented. Subject gazed the monochrome or the unique color, which was called target color. The target and background color were the complementary color each other. The various ratios of the area of gazed color and background were taken. Subject answered the level of subjective feeling consisted of pair of adjective items for unique color presented. With the use of the subjective feeling fer the target color presented, the estimation of the unique color was carried out due to Fuzzy theory and neural networks. The results of color difference between unique color presented and the estimated color gave very small value for the case without background, while the results of the case with background color depended on the ratio of area of presented color and background color till the ration of 2:1, The relation showed the Kirschman's law. The color difference saturated in the increase of area of background with the ratio more than 2:1.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.06a
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pp.209-213
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2013
The expense Our country's land logistics system is becoming backlog day by day. The greenhouse gas which it discharges specially from the vehicle causes a ecocide and traffic expense to make. The traffic energy curtailment which the government enforces during that time and environment-friendly green goods policy lost the effect. Therefore, This research propose the car-ferri network which is the most effective logistics system substitutes the land logistics system. This research will contribute improving the north and south logistics network of Pusan and Seoul region and will be able to reduce a various goods expense.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4724-4747
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2016
To efficiently reduce on-grid energy consumption, the admission control algorithm in the hybrid energy powered cellular network (HybE-Net) with base stations (BSs) powered by on-grid energy and solar energy is studied. In HybE-Net, the fluctuation of solar energy harvesting and energy consumption may result in the imbalance of solar energy utilization among BSs, i.e., some BSs may be surplus in solar energy, while others may maintain operation with on-grid energy supply. Obviously, it makes solar energy not completely useable, and on-grid energy cannot be reduced at capacity. Thus, how to control user admission to improve solar energy utilization and to reduce on-grid energy consumption is a great challenge. Motivated by this, we first model the energy flow behavior by using stochastic queue model, and dynamic energy characteristics are analyzed mathematically. Then, fuzzy logic based admission control algorithm is proposed, which comprehensively considers admission judgment parameters, e.g., transmission rate, bandwidth, energy state of BSs. Moreover, the index of solar energy utilization balancing is proposed to improve the balance of energy utilization among different BSs in the proposed algorithm. Finally, simulation results demonstrate that the proposed algorithm performs excellently in improving solar energy utilization and reducing on-grid energy consumption of the HybE-Net.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.2
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pp.87-94
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2012
Mechanical break system used in train, that mixed air break & electronic break system. this system suggest lots of ways for modify efficiency and solution of environmental problems due to recently intend to green growth. The mechanical break system has environmental & economical problem. Environmental sides(problem) are dust and noise etc and economical sides(problem) are replaced the spare parts that are breaking shoe and lining ect. For compensate those kind of weak points, we needs a wide territories of electronic break which is from high speed range to stop. This research is estimated the load torque due to an incline and stop the train method also check the characteristic of stop the train to estimate a torque follow the sharp drop.
Throughout the previous years, many efforts focused on incorporating non-biodegradable wastes as a partial replacement and sustainable alternative for natural aggregates in cement-based materials. Currently, rubberized concrete is considered one of the most important green concrete materials produced by replacing natural aggregates with rubber particles from old tires in a concrete mixture. The main benefits of this material, in addition to its importance in sustainability and waste management, comes from the ability of rubber to considerably damp vibrations, which, when used in reinforced concrete structures, can significantly enhance its energy dissipation and vibration behavior. Nowadays, the literature has many experimental findings that provide an interesting view of rubberized concrete's dynamic behavior. On the other hand, it still lacks research that collects, interprets, and numerically investigates these findings to provide some correlations and construct reliable prediction models for rubberized concrete's dynamic properties. Therefore, this study is intended to propose prediction approaches for the dynamic properties of rubberized concrete. As a part of the study, multiple linear regression and artificial neural networks will be used to create prediction models for dynamic modulus of elasticity, damping ratio, and natural frequency.
This study attempted to derive regional characteristics from forest areas in Fukuoka Prefecture, which are traditional forestry areas in Japan, but have reached a time when new conversions are needed due to a decrease in wood prices and loss of motivation due to natural disasters such as typhoons. As a result, most of them are distributed to areas that include urbanization, rural areas, and mountain villages, and production areas of remote materials, which have the potential for forestry, but need to change policies to revitalize them due to low mountain utilization. Therefore, forest management and forestry production activities by multiple municipalities were judged to be efficient in these regions due to the promotion of forestry infrastructure, such as the expansion of forestry networks and the creation of mechanized forestry.
Maximum traffic flow rate is an important performance measure of operational status in transport networks, and has been considered as a key parameter for transportation operation since a bottleneck in congestion decreases maximum traffic flow rate. Although previous studies for traffic flow analysis have been widely conducted, a detection method for changes in dynamic traffic flow has been still veiled. This paper explores the dynamic traffic flow detection that can be utilized for various traffic operational strategies. Turning point analysis (TPA), as a statistical method, is applied to detect the changes in traffic flow rate. In TPA, Bayesian approach is employed and vehicle arrival is assumed to follow Poisson distribution. To examine the performance of the TPA method, traffic flow data from Jayuro urban expressway were obtained and applied. We propose a novel methodology to detect turning points of dynamic traffic flow in real time using TPA. The results showed that the turning points identified in real-time detected the changes in traffic flow rate. We expect that the proposed methodology has wide application in traffic operation systems such as ramp-metering and variable lane control.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
The interchanges of urban freeways have many problems with traffic operation due to high off-ramp flows and frequent congestion at adjacent intersections. The flow exiting from off-ramps is affected by the operational status and traffic volume conditions of the nearest signalized intersection. As a result, off-ramp flow cannot exit and the queue backs up the freeway mainline when queues from the signalized intersection form up to the junction of the off-ramp and street. The spacing between an off-ramp and an adjacent intersection is likely to determine the traffic conditions at the adjacent intersection. However, the current design guidelines do not consider such a factor. This study is to develop a model calculating the spacing between off-ramps and adjacent intersections considering the signal, traffic, and road conditions. The variables affecting the model in this study are effective green time (g/C), volume-capacity ratio (v/c), the number of lanes, and off-ramp volume. Various scenarios are designed to represent the effects of the variables and the road networks are constructed using VISSIM, which is a common traffic micro-simulation software package. The queue length is derived from VISSIM and this length is considered as the recommended spacing between the off-ramp and the adjacent intersection. Through the simulation analysis, regression models are developed to calculate the queue length reflecting the various conditions such as signals, traffic, and road configurations. The developed model can be used to create road design guidelines to determine the location of off-ramps in the planning stage.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.721-733
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2023
As the frequency of extreme rainfall events increase due to climate change, climate change adaptation measures have been proposed by the central and local governments. In order to reduce flood damage in urban areas, various flood response policies, such as low impact development techniques and enhancement of the capacity of rainwater drainage networks, have been proposed. When these policies are established, regional characteristics and policy-effectiveness from the cost-benefit perspective must be considered for the flood mitigation measures. In this study, capacity enhancement of rainwater pipe networks and low impact development techniques including green roof and permeable pavement techniques are selected. And the flood reduction effect of the target watershed, Gwanak campus of Seoul National University, was analyzed using SWMM model which is an urban runoff simulation model. In addition, along with the quantified urban flooding reduction outputs, construction and operation costs for various policy scenarios were calculated so that cost-benefit analyses were conducted to analyze the effectiveness of the applied policy scenarios. As a result of cost-benefit analysis, a policy that adopts both permeable pavement and rainwater pipe expansion was selected as the best cost-effective scenario for flood mitigation. The research methodology, proposed in this study, is expected to be utilized for decision-making in the planning stage for flood mitigation measures for each region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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