The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.2
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pp.60-66
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2009
The acceleration noise is valuable index to monitor traffic stability. However, the previous study was performed for the acceleration noise of individual vehicle. The consideration of the acceleration noise for vehicle in the network has not been studied yet. This paper proposes a new macroscopic traffic flow monitoring method based on applying network acceleration noise.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.2
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pp.33-40
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2010
In this paper, we consider three macroscopic traffic flow monitoring indices, Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) and Two Fluid(TF) and investigate how to determine a proper rate of probe cars for producing reliable values of these indices. For the analysis, we use classical sampling theories and provide numbers of probe rates using simulation data.
Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
As civil infrastructure has continued to age worldwide, its structural integrity has been threatened owing to material deteriorations and continual loadings from the external environment. Structural Health Monitoring (SHM) has emerged as a cost-efficient method for ensuring structural safety and durability. As SHM research has gradually addressed an increasing number of structure-related problems, it has become difficult to understand the changing research topic trends. Although previous review papers have analyzed research trends on specific SHM topics, these studies have faced challenges in providing (1) consistent insights regarding macroscopic SHM research trends, (2) empirical evidence for research topic changes in overall SHM fields, and (3) methodological validations for the insights. To overcome these challenges, this study proposes a framework tailored to capturing the trends of research topics in SHM through a bibliometric and network analysis. The framework is applied to track SHM research topics over 15 years by identifying both quantitative and relational changes in the author keywords provided from representative SHM journals. The results of this study confirm that overall SHM research has become diversified and multi-disciplinary. Especially, the rapidly growing research topics are tightly related to applying machine learning and computer vision techniques to solve SHM-related issues. In addition, the research topic network indicates that damage detection and vibration control have been both steadily and actively studied in SHM research.
Joining Yittria Stabilized Zirconia (YSZ) to NiCr metal was fabricated using YSZ/NiCr Functionally Graded Materials (FGM) Interlayer by hot pressing process. Microscopic observations demonstrate that the composition and microstructure of YSZ/NiCr FGM distribute gradually in stepwise way, eliminating the macroscopic ceramic/metal interface such as that in traditional ceramic/metal joint. The thermal characteristics of this YSZ/FGM/NiCr joint were studied by thermal shock testing and therml barrier testing. Thermal shock test was conducted by gas burner rig. Acoustic Emission (AE) monitoring was performed to analyze the microfracture behavior during the thermal shock test. It could be confirmed that FGM was the excellent performance of thermal shock/barrier resistance at above $1000^{\circ}C$.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.20
no.4
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pp.420-430
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2015
Operator Training Simulators (OTSs) provide macroscopic training environment for plant operation. They are equipped with simulation systems for the emulation of remote monitoring and controlling operations. OTSs typically provide 2D block diagram-based graphic user interface (GUI) and connect to process simulation tools. However, process modeling for OTSs is a difficult task. Furthermore, conventional OTSs do not provide real plant field information since they are based on 2D human machine interface (HMI). In order to overcome the limitation of OTSs, we propose a new type of plant training system. This system has the capability required for collaborative training between operators and field workers. In addition, the system provides 3D virtual training environment such that field workers feel like they are in real plant site. For this, we designed system architecture and developed essential functions for the system. For the verification of the proposed system design, we implemented a prototype training system and performed experiments of collaborative training between one operator and two field workers with the prototype system.
Early diagnosis, accurate assessment, and localization of peritoneal metastasis (PM) are essential for the selection of appropriate treatments and surgical guidance. However, available imaging modalities (computed tomography [CT], conventional magnetic resonance imaging [MRI], and 18fluorodeoxyglucose positron emission tomography [PET]/CT) have limitations. The advent of new imaging techniques and novel molecular imaging agents have revealed molecular processes in the tumor microenvironment as an application for the early diagnosis and assessment of PM as well as real-time guided surgical resection, which has changed clinical management. In contrast to clinical imaging, which is purely qualitative and subjective for interpreting macroscopic structures, radiomics and artificial intelligence (AI) capitalize on high-dimensional numerical data from images that may reflect tumor pathophysiology. A predictive model can be used to predict the occurrence, recurrence, and prognosis of PM, thereby avoiding unnecessary exploratory surgeries. This review summarizes the role and status of different imaging techniques, especially new imaging strategies such as spectral photon-counting CT, fibroblast activation protein inhibitor (FAPI) PET/CT, near-infrared fluorescence imaging, and PET/MRI, for early diagnosis, assessment of surgical indications, and recurrence monitoring in patients with PM. The clinical applications, limitations, and solutions for fluorescence imaging, radiomics, and AI are also discussed.
Kyeong-Tae Kim;Hyun-Jung Lee;Chae-Young Kim;Whee-Moon Kim;Won-Kyong Song
Korean Journal of Environment and Ecology
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v.37
no.3
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pp.221-231
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2023
Great tit (Parus major) is a bioindicator species that can measure environmental changes in urban ecosystems and plays an important role in maintaining health as a representative insectivorous bird. Researchers have utilized artificial nest box surveys to understand the reproductive ecology of the Paridae family of birds, including the Great tits, but it is difficult to conduct a macroscopic study due to spatial and temporal limitations. This study designed and applied a citizen-participatory monitoring of artificial nest boxes project to transcend the limitations of expert-centered monitoring methods. The Suwon Front Yard Bird Monitoring Team installed artificial nest boxes in green spaces in Suwon, Gyeonggi Province and observed the reproductive ecology of the Paridae family through the participation of voluntary citizen surveyors. Participants were recruited through an online survey from February 9 to February 22, 2021, and they directly performed from installation to observation of artificial next boxes from February 23 to August 31, 2021. Online education was provided to the volunteers for the entire monitoring process to lower the entry barrier for non-expert citizen surveyors and collect consistent data, and observation records were collected through a mobile app. A total of 98 citizen surveyors participated in the citizen-participatory monitoring of artificial nest boxes project, and 175 (84.95%) of the 256 distributed artificial nest boxes were installed in green spaces in Suwon City. Among the installed artificial nest boxes, the results of the citizen science project were confirmed for 173 (83.98%), excluding two boxes with position coordinate generation errors. A total of 987 artificial nest box observation records were collected from citizen surveyors, with a minimum of one time, a maximum of 26 times, and an average of 5.71±4.37 times. The number of observations of artificial birdhouses per month was 70 times (7.09%) in February, 444 times (44.98%) in March, 284 times (28.77%) in April, 133 times (13.48%) in May, 46 times (4.66%) in June, 6 times (0.61%) in July, and 4 times (0.41%) in August. Birds using the artificial nest boxes were observed in 57 (32.95%) of the 173 installed artificial nest boxes, and they included Great tit (Parus major) using 12 boxes (21.05%), Varied Tit (Parus varius) using 7 boxes (12.28%), and unidentified birds using 38 boxes (66.67%). This study is the first to consider citizen participation in the monitoring of artificial nest boxes, a survey method for the reproductive ecology of the Paridae family, including Great tits, and it can be utilized as basic data for the design of ecological monitoring combined with citizen science in the future.
There are few studies on air pollution due to vehicle emissions in spite of the importance of this field. Therefore, this study describes trends and suggests implications through analysis relating to existing emissions research. This study has been divided into three areas. The first part is about estimating vehicle emissions. In this part, the authors analyze limits in ways of calculating emissions in the existing macroscopic view and then suggest the development of a model for calculating emissions considering velocity and acceleration. These variables are a function of traffic and individual driving behavior in the microscopic view. The second part is about management techniques for reducing vehicle emissions. The traffic management techniques for reducing vehicle emissions should conform to regional characteristics. The final part is about traffic operation for reducing vehicle emissions. The authors suggest the development of a micro-simulator and then the development of strategies for traffic operation. It is necessary to design better models estimating emissions and then, using real time data, to make a monitoring system simulating emission rates. This study serves as a literature review to make a foundation for further research about emissions research for transportation engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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