The majority of projections of future climate come from Global Circulation Models (GCMs), which vary in the way they were modeled the climate system, and so it produces different projections about conceptualizing of the weather system. To implement climate change impact assessment, it is necessary to analyze trends of various GCMs and select appropriate GCM. In this study, climate data in 25 GCMs 41 outputs provided by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) was downscaled at eight stations. From preliminary analysis of variations in projected temperature, precipitation and evapotranspiration, five GCM outputs were identified as candidates for the climate change impact analysis as they cover wide ranges of the variations. Also, GCM outputs are compared with trends of HadGCM3-RA, which are established by the Korean Meteorological Administration. From the results, it can contribute to select appropriate GCMs and to obtain reasonable results for the assessment of climate change.
Objectives: Korean Occupational Safety and Health Agency(KOSHA) intended to provide guidance to respirator program administrators on respirator selection. The purpose of this project is to suggest a preliminary respirator selection guide(PRSG) for the final guidance certified by KOSHA for the correct selection of respirators in the workplace. Materials: This PRSG was made on the based of current status of respirator usage including respirators available in Korea, foreign documents search and so on. PRSG was partially modified NIOSH pocket guide to chemical hazards, 3M Respirator Protection Resource Guide(RPRG) and OSHA Assigned Protection Factor(APF) rulemaking. Results: Respirators for chemicals having Korean Occupational Exposure Limits(KOELs) can be recommended in PRSG. For the others chemicals that have no KOELs, PRSG tells you what respirators you can select, using a simple step-by-step approach after health hazard assessment like HSE procedure. Conclusions: PRSG helps you to decide the right level of protection for a given hazardous substance and how to select the right respirators. PRSG is thus expected to reduce significant misuses of respirators for the work environment.
In this study, a questionnaire was compiled by conducting interviews and preliminary surveys, and then handed out to a total of 270 welders working in shipyards to investigate their opinions on welding clothes. By which investigation, it was intended to understand their dissatisfactions and issues with conventional welding clothes and then propose of such welding clothes as may offer better fit and suitability. A total of twenty welding suits were collected to find the locations and degrees of wear and tear. Due to too large differences in the locations and degrees of wear and tear among the clothes, the evaluation was focused on ten suits out of the twenty suits collected. The researcher’s subjective judgment was used to select the nineteen most severely damaged parts, which were then photographed in a uniform distance and evaluated by a group of experts in terms of the degree of damage in order to locate most severely damaged parts and select adequate materials for those parts in designing an experimental suit. Based on two above evaluations, the experimental welding suit was produced in consideration of the design, materials and patterns. A lab evaluation and a site evaluation were conducted to compare the experimental suit and other conventional suits, a lab evaluation and a field evaluation were performed.
본 연구는 이용자가 어떤 접근 점을 사용하여 온라인 목록을 탐색하며, 온라인 목록의 초기화면의 구성에 대하여 조사하는데 그 목적이 있다. 노티스 시스템과 다이닉스 시스템이 비교되었으며, 데이터는 $"2\times2"$ 의 설계로 수집되었다. 연구 결과, 초기화면의 형태가 이용자의 접근점 선택에 영향을 미치며, 특히 접근점의 배열과 세분화가 이용자의 탐색행태에 변화를 주는 것으로 나타났다. 위 결과는 온라인 목록의 설계에서 초기화면에 이용자에게 접근점 선택 없이 탐색어만 입력하도록 하고, 탐색 결과화면에서 검색된 자료를 제시하여 이용자가 관련된 필드를 선택하게 하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 이용자가 잘못된 접근점을 선택하였을 때 발생할 수 있는 실패를 제거할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.
In the Past, The selection of individual method of construction was done by head of construction site or an experienced person very frequently. By doing this, The wrong selection of construction method without exact adjudication of construction site situation lead to increasing of cost and extension of construction term. Finally it will effect all over the construction process. Especially, In case of underground construction in the beginning, there are a lot of a variable factor and it also effect on the entire construction process and it need very careful process. The purpose of this study is to present the best suitable methodology for selection of construction method by considering potential risk of construction method and variables together with external condition for underground construction. The purpose of this study Is to select the most suitable construction method by analysing potential conditions(construction site situation and client request in designing ) To do this, We prepared arrangement rule to arrange the conditions for construction method. And thin make checklist of the analyzing construction method. Though above process, To expect the risk of individual construction method using above risk checklist and using Analytic Hierarchy process among Multiple-Criteria Decision making, the professional opinions is to be adapted. By doing this, it can lead and select the most suitable construction method considering the data which get from risk density test.
본 논문에서는 임의의 프로세스가 여러 그룹에 속하는 중첩된 프로세스 그룹 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 인과관계 순서화 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 네트워크 구성 형태에 따라 선택할 수 있도록 제안하였다. 즉, 브로드캐스트 네트워크에서는 수신자 선택 알고리즘을 제안하였으며, 점대점 네트워크에서는 송신자 선택 알고리즘을 제안하였다. 각 알고리즘은 순서화에 요구되는 메시지 오버해드를 줄이기 위해 그룹별로 불필요한 벡터 타임스탬프를 제거하였으며, 메시지 오버해드를 최소화하기 위해 국부적으로 유지하고 있는 다른 프로세스와 다른 그룹의 정보를 이용하여 압축하도록 하였다. 각각의 새로운 인과관계 순서화 알고리즘을 논리적으로 증명하였고, 시뮬레이션을 통해 기존의 인과관계 순서화 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
Due to an explosive growth in services running in different datacenters, there is need for service selection and routing to deliver user requests to the best service instance. In current solutions, it is generally the client that must first select a datacenter to forward the request to before an internal load-balancer of the selected datacenter can select the optimal instance. An optimal selection requires knowledge of both network and server characteristics, making clients less suitable to make this decision. Information-Centric Networking (ICN) research solved a similar selection problem for static data retrieval by integrating content delivery as a native network feature. We address the selection problem for services by extending the ICN-principles for services. In this paper we present Queue and Latency, a network-driven service selection algorithm which maps user demand to service instances, taking into account both network and server metrics. To reduce the size of service router forwarding tables, we present a statistical method to approximate an optimal load distribution with minimized router state required. Simulation results show that our statistical routing approach approximates the average system response time of source-based routing with minimized state in forwarding tables.
This paper proposes the compensation algorithm of conventional shift pattern using fuzzy reasoning in automatic transmission vehicles. Recently, automatic transimssion vehicles are continually increasing because of theire ease to drive. Also users require the high performance which includes the smooth shift quality and shift scheduling that matches driver;s intentions. So the shift scheduling has been inproved significantly through the application of electronic control. But, in spite of this development, vehicles using conventional shift pattern are sometimes in discord with driver's intention on roads. In this paper, the paper, the proposed compensation algorithm makes a automatic transmission vehicle be able to select an optimal gear shifting time and position using fuzzy reasoning and make a vehicle driver feel confortable even when the vehicle runs on roads which is extremely changed. Therefore, a vehicle driver can expect to reduce the nimber of unnecessary gear shifting and expect the fuel efficiency high. To show usefulness of the proposed method, some simulation are made to compared with conventional gear shifting. Paper prosposes the compensation mehtod of conventional shift pattern using fuzzy reasoning for the purpose that a vehicle can select an optimal gerar shifting time and position in automatic vehicle. Though the conventional shift pattern has no pliability, vehicle driver can feel comfortable and can reduce the number of unnecessary gear shifting using the proposed method on variable road condition. Therefore, it can be expected the fuel efficiency.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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