PURPOSES : Capacity is a main factor of determining the number of lane in highway design or the level of service in road on operation. Previous studies showed that breakdown may occur before capacity is reached, and then it was concluded that capacity is a stochastic value rather than a deterministic one. In general, estimating capacity is based on average over maximum traffic volume observed for capacity state. This method includes the empirical distribution method(EDM) and would underestimate capacity. This study estimated existing empirical methods of estimating stochastic highway capacity. Among the studied methods are the product limit method(PLM) and the selected method(SM). METHODS : Speed and volume data were collected at three freeway bottleneck sites in Cheonan-Nonsan and West Sea Freeway. The data were grouped into a free-flow state or capacity state with speeds observed in the bottlenecks and the upstream. The data were applied to the empirical methods. RESULTS : The results show that the PLM and SM estimated capacity higher than EDM. The reason is that while the EDM is based on capacity observations only, the PLM and SM are based on free-flow high volumes and capacity observations. CONCLUSIONS : The PLM and SM using both free-flow and capacity observations would be improved to enhance the reliability of the capacity estimation.
Performance shaping factors (PSFs) in a human reliability analysis (HRA) are one that may influence human performance in a task. Most currently applicable HRA methods for nuclear power plants (NPPs) use PSFs to highlight human error contributors and to adjust basic human error probabilities (HEPs) that assume nominal conditions of NPPs. Thus far, the effects of PSFs have been treated independently. However, many studies in the fields of psychology and human factors revealed that there may be relationships between PSFs. Therefore, the inter-relationships between PSFs need to be studied to better reflect their effects on operator errors. This study investigates these inter-relationships using two data sources and also suggests a context-based approach to treat the inter-relationships between PSFs. Correlation and factor analyses are performed to investigate the relationship between PSFs. The data sources are event reports of unexpected reactor trips in Korea and an experiment conducted in a simulator featuring a digital control room. Thereafter, context-based approaches based on the result of factor analysis are suggested and the feasibility of the grouped PSFs being treated as a new factor to estimate HEPs is examined using the experimental data.
Purpose: While clinical practice is crucial for nursing students to acquire the skills needed to provide professional, high-quality nursing care, further studies on improving undergraduate nursing programs are needed to provide a supportive clinical learning environment for student nurses. This study aimed to understand nursing students' clinical experiences in newborn nurseries and neonatal intensive care units and to provide basic data for the establishment of strategies to promote effective clinical education. Methods: Interviews were held with 15 nursing students at J University who had clinical practice experience in the newborn nursery and neonatal intensive care unit. The collected data were analyzed using the phenomenological analysis method developed by Colaizzi (1978). Results: The nursing students' experiences were grouped into four categories: "expectations for and anxiety about clinical practice", "acquisition of a wide range of knowledge regarding neonatal nursing", "challenges faced in clinical practice", and "experiencing interpersonal changes". Conclusion: The current neonatal practice nursing education system provides students with positive learning experiences. However, the lack of practice opportunities, insufficient instruction, and the theory-practice gap were identified as major issues hindering students' learning needs. These study results are expected to provide basic data for curriculum development to improve undergraduate nursing education.
The purpose of this study is to develop an index for evaluating the function of a new motorway using the travel distance frequency distribution (TLFD) calculated using the vehicle travel route big data, and to overcome the limitations of the evaluation through the existing traffic volume. The mobility evaluation index of motorways was developed by applying it to the TLFD data table in 2019. The smaller the value of the mobility evaluation index of the link is calculated, the more it is a link with mainly short-distance travel, and the higher the value of the mobility evaluation index, the more it means a link with mainly long-distance travel. The accessibility evaluation index was calculated through the result of the mobility evaluation index of all motorways developed, and all motorways were grouped into three groups using K-means clustering. Group A was found to exist inside a large city and consisted of motorways with many short-distance traffic, Group B was investigated as acting as an arterial between groups, and Group C was classified as a motorway consisting mainly of long-distance traffic connecting large cities and large cities. This study is significant in developing a new motorway function evaluation index that can overcome the limitations of motorway function evaluation through the existing traffic volume. It is expected that this study can be a reasonable comprehensive indicator in the operation and planning process of motorways.
By grouping freshly the virtue terms used in herbal medicine, we are apt to establish the position coordinates of concepts and raise the level of the herbal virtue research in future. As the terms related to the herbal virtue used in herbal medicine are used with the virtue terms mingled with the chief treatable disease terms, it's hard to use the herbal virtue data only. And though the virtues terms imply many data like medical act data or medical operation data, we can't use them fully. We sort the terms related to the herbal virtue into the virtue terms and the chief treatable disease terms and acquire many data like medical act data or medical operation data and group the data by same attribute. At this time in the process of classification we establish sort standards inductively, put relations between the attributes in order, out of this result we grasp the actual conditions of the virtue terms used now, and show useful data for herbal virtue research in future. We got the chief treatable disease terms from the ones related to the herbal virtue, acquired a lot of data from the virtue terms and grouped the data by the same attribute. We established a proper standard inductively in the process of classification, put the relations between the attributes in order, grasped the actual conditions of the virtue terms in use at the moment out of the result of the classification and presented the applicable data for the herbal virtue research in future.
MyData service integrates and manages user's personal data such as finance, credit, etc, and is expected to provide useful information to the user as personal data in various fields are gradually integrated. Discovering factors that affect the intention to use of MyData service is a very important topic for understanding that service. To this end, in this study, the attributes of the MyData service were derived, and the derived service attributes were grouped together by using factor analysis. As a result, we found four factors such as "convenience", "usefulness", "security", and "control". After that, we established our research model to analyze the causal relationship between these four factors and the intention to use of MyData service. According to the analysis results, among the factors of the MyData service attribute, "convenience", "usefulness", and "control" had a significant effect, and "security" did not have a significant effect. In particular, it was confirmed that "control" had the greatest influence on the intention to use. This study suggests that MyData service provider need to make users recognize they are controlling their data and develop services that provide various benefits to users.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.6_1
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pp.507-516
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2007
Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.75-86
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2022
This study aims to solve the problem of class imbalance in numerical data by using a deep learning-based Variational AutoEncoder and to improve the performance of the learning model by augmenting the learning data. We propose 'D-VAE' to artificially increase the number of records for a given table data. The main features of the proposed technique go through discretization and feature selection in the preprocessing process to optimize the data. In the discretization process, K-means are applied and grouped, and then converted into one-hot vectors by one-hot encoding technique. Subsequently, for memory efficiency, sample data are generated with Variational AutoEncoder using only features that help predict with RFECV among feature selection techniques. To verify the performance of the proposed model, we demonstrate its validity by conducting experiments by data augmentation ratio.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.2
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pp.129-151
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2022
In the current work, a series of three-dimensional finite element analyses have been carried out to understand the behaviour of piles when the adjacent tunnelling passes underneath grouped piles with a reinforced pile cap. In the current study, the numerical analysis studied the computed results regarding the ground reinforcement condition between the tunnel and pile foundation. In addition, several key issues, such as the pile settlements, the axial pile forces, the shear stresses and the relative displacements have been thoroughly analysed, and the IoT platform based preliminary design guidelines were also presented. The pile head settlements of the nearest pile from the tunnel without the ground reinforcement increased by about 70% compared to the farthest pile from the tunnel with the maximum level of reinforcement. The quality management factor data of the piles were provided as API (Application Programming Interface) of various forms by the collection and refinement. Hence it has been shown that it would be important to provide the appropriate API by defining the each of data flow process when the data were created. The behaviour of the grouped piles with the pile cap, depending on the amount of ground reinforcement, has been extensively analysed, and the IoT platform regarding the quality management of piles has been suggested.
Objectives : This study was done to evaluate the reliability of education and occupational class between using the health survey and the death certificate data. Methods : The 1998 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) was conducted on a cross-sectional probability sample of South Korean households, and it contained unique 13-digit personal identification numbers that were linked to the data on mortality from the Korean National Statistical Office. The data from 263 deaths were used to estimate the agreement rates and the Kappa indices of the education and occupational class between using the NHANES data and the death certificate data. Results : The simple and weighted Kappa indices for education were 0.60 (95% CI=0.53-0.68) and 0.73 (95% CI=0.67-0.79) respectively, if the educational level was grouped into five categories: no-formal-education, elementary-school, middle-school, high-school and college or over. The overall agreement rate was 71.9% for these educational groups. The magnitude of reliability, as measured by the overall agreement rates and Kappa indices, tended to increase with a decrease in the educational class. The number of non-educated people with using the death certificate data was smaller than that with using the NHANES data. For the occupational class (manual workers, non-manual workers and others), the Kappa index was 0.40 (95% CI=0.30-0.51), which was relatively lower than that for the educational class. Compared with the NHANES, the number of non-manual workers for the deceased who were aged 30-64 tended to be increased (8 to 12) when using the death certificate data, whereas the number of manual workers tended to be decreased (59 to 41). Conclusions : The socioeconomic inequalities in the mortality rates that were based on the previous unlinked studies in South Korea were not due to a numerator/denominator bias. The mortality rates for the manual workers and the no-education groups might have been underestimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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