Journal of information and communication convergence engineering
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제3권1호
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pp.56-61
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2005
In this paper, we present a video rate control scheme for storage and delivery in which the time-varying viewing interests are controlled by human gaze. To track the gaze, the pupil's movement is detected using the three-step process : detecting face region, eye region, and pupil point. To control bit rates, the quantization parameter (QP) is changed by considering the static parameters, the video object priority derived from the pupil tracking, the target PSNR, and the weighted distortion value of the coder. As results, we achieved human interfaced visual model and corresponding region-of-interest rate control system.
The WRAP-SALT (Water Rights Analysis Package-SALT) simulation includes computation of end-of-month reservoir storage concentrations and mean monthly reservoir outflow concentrations for each month of the simulation. The model computes reservoir storage loads and concentrations based on load balance accounting algorithms and computes concentrations of water released and withdrawn from a reservoir as a function of the volume-weighted mean concentration of the water stored in the reservoir in the current month or previous months. A load budget accounting of the various component load inflows and outflows entering and leaving a reservoir is performed. A time history of storage concentrations computed for previous months is maintained for use in the lag procedure. This study presents computational methods for routing salinity through reservoirs for incorporation into WRAP-SALT simulation routines and methods for determining values for the parameters of the routing methods.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1070-1075
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2005
The evaluation items to assess the consumer needs are thought to be varied depending on their age, education and income. It should be noted that consumer needs are getting too diversified to notice them in time due to the rapid economic, social and cultural development. It is, therefore, considered improper to try to assess the level of consumer satisfaction and correct consumer needs by employing one evaluation method for the vastly diversified consumer types. This research is going to conduct a written questionnaire survey to the apartment dwellers in order to identify like dweller groups according to their age, income and education. Then the scope of personal characteristics of each group will be identified and the importance assessment model will be developed. Then the items on the POE will be weighted according to the assessed importance. Finally a method of developing the customer satisfaction index will be produced to quantify how much the consumers are satisfied with the project.
본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
This research is intended to integrate long-term operation rules and real time operation policy for conservation & flood control in a reservoir. The familiar Yield model has been modified and used to provide long-term rule curves. The model employs linear programming technique under given physical conditions, i.e., total capacity, dead storage, spillways, outlet capacity and their respective elevations to find required and desired minimum storage fur different demands. To investigate the system behavior resulting from the above-mentioned operating policy, i.e., the rule curves, the simulation model was used. Results of the simulation model show that the results of the optimization model are indeed valid. After confirmation of the above mentioned rule curves by the simulation models, gate operation procedure was merged with the long term operation rules to determine the optimum reservoir operating policy. In the gate operation procedure, operating policy in downstream flood plain, i.e., determination of damaging and non-damaging discharges in flood plain, peak floods, which could be routed by reservoir, are determined. Also outflow hydrograph and variations of water surface levels for two known hydrographs are determined. To examine efficiency of the above-mentioned models and their ability in determining the optimum operation policy, Esteghlal reservoir in Iran was analyzed as a case study. A numerical model fur the solution of two-dimensional dam break problems using fractional step method is developed on unstructured grid. The model is based on second-order Weighted Averaged Flux(WAF) scheme with HLLC approximate Riemann solver. To control the nonphysical oscillations associated with second-order accuracy, TVD scheme with SUPERBEE limiter is used. The developed model is verified by comparing the computational solutions with analytic solutions in idealized test cases. Very good agreements have been achieved in the verifications.
An updateable model output statistics (UMOS) system for daily maximum and minimum temperature ($T_M$ and $T_m$) over South Korea based on the Canadian UMOS system were developed and validated. RDAPS (regional data assimilation and prediction system) and KWRF (Korea WRF) which have quite different physics and dynamics were used for the development of UMOS system. The 20 most frequently selected potential predictors for each season, station, and forecast projection time from the 68 potential predictors of the MOS system, were used as potential predictors of the UMOS system. The UMOS equations were developed through the weighted blending of the new and old model data, with weights chosen to emphasize the new model data while including enough old model data to ensure stable equations and a smooth transition of dependency from the old model to the new model. The UMOS equations are being updated by every 7 days. The validation results of $T_M$ and $T_m$ showed that seasonal mean bias, RMSE, and correlation coefficients for the total forecast projection times are -0.41-0.17 K, 1.80-2.46 K, and 0.80-0.97, respectively. The performance is slightly better in autumn and winter than in spring and summer. Also the performance of UMOS system are clearly dependent on location, better at the coastal region than inland area. As in the MOS system, the performance of UMOS system is degraded as the forecast day increases.
군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.
This paper considers the problem of scheduling loading and unloading operations of a crane in a railway terminal motivated from rail-road container transshipment operations at Uiwang Inland Container Depot (ICD). Unlike previous studies only considering the total handling time of containers, this paper considers a bi-criteria objective of minimizing the weighted sum of the total handling time and tenant service time. The tenant service time is an important criterion in terms of terminal tenants who are private logistics companies in charge of moving containers from/to the terminal using their trucks. In the rail-road container shipment yard, the tenant service time of a tenant can be defined by a time difference between beginning and finishing loading and unloading operations of a crane. Thus, finding a set of sequences and time of the crane operations becomes a crucial decision issue in the problem. The problem is formulated as a nonlinear program which is improved by linearizing a nonlinear constraint in the model. This paper develops a genetic algorithm to solve the problem and performs a case study on the Uiwang ICD terminal. Computational experiment results show that the genetic algorithm shows better performance than commercial optimization solvers. Operational implications in terms of tenants are drawn through sensitivity analyses.
본 논문에서는 water flow model의 개념을 적용한 문서영상 이진화 방법의 속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서영상에서 문자 주위를 관심영역(region of interest: ROI)으로 추출하고 3차원 영상지형에서 물이 뿌려지는 영역을 관심영역 이내로 제한한다. 국부 계곡에 누적되는 물의 양은 계곡의 깊이와 경사를 이용하여 자동으로 결정된다. 그리고 계곡의 최저 지점뿐만 아니라 그 주위에도 가중치를 부여하여 물을 누적함으로써 관심영역에 해당하는 영상지형에 물을 붓는 과정을 한번만 수행하여 충분한 양의 물이 계곡에 채워지도록 한다. 계곡에 형성된 연못의 깊이는 배경과 문자의 밝기 차에 따라 다양하므로 연못의 깊이를 기준으로 문자 분리를 위한 임계치를 적응적으로 결정한다. 실제 문서영상에 대한 실험에서 제안한 방법의 수행속도가 water flow model에 기반 한 이진화 방법과 비교하여 월등히 향상되었으며 이진화 품질도 매우 우수함을 보였다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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