The purpose of this study is to identify the spatial characteristics of the parcels in which building construction occurred. In recent, urban development patterns in Korea have been shifting from the past. Small-scale development at parcel level is becoming more important in accordance with individual location needs in the low-growth era unlike public lead large-scale urban development in the rapid growth period. Therefore, it is necessary to study the spatial characteristics of the parcels where small-scale development takes place for future urban development management. This study used the chi square independence test, t-test and ANOVA (analysis of variance) to identify the spatial characteristics. The results of the study show that there is a spatial characteristics difference not only between building construction and non-building construction parcels, but also by type of building construction. The parcel where the building construction occurred have a higher proportion in detached house, major commercial districts, district unit planning areas, and commercial areas. In addition, it is caused by parcels, which are large scale and economically valuable, and are influenced by traffic factors such as urban centers and subway accessibility. As a result of each type of building construction, the parcels where the building use change occurred have spatial characteristic difference compared to other building construction, while the spatial characteristics are similar between the new construction/extension and new construction/extension with change of use. Based on this results, it will be possible to identify areas with high demand for small-scale development in the future and to utilize them for planning management of urban development. Furthermore, it will be possible to manage development demand by type of building construction, and to prepare differentiated plans considering the appropriateness of development plan, availability of infrastructure, and harmony with surrounding environment.
This article develops a long-term condition assessment method for stay cables in cable stayed bridges using the monitored cable tension forces under operational condition. Based on the concept of influence surface, the matched cable tension ratio of two cables located at the same side (either in the upstream side or downstream side) is theoretically proven to be related to the condition of stay cables and independent of the positions of vehicles on the bridge. A sensor grouping scheme is designed to ensure that reliable damage detection result can be obtained even when sensor fault occurs in the neighbor of the damaged cable. Cable forces measured from an in-service cable-stayed bridge in China are used to demonstrate the accuracy and effectiveness of the proposed method. Damage detection results show that the proposed approach is sensitive to the rupture of wire damage in a specific cable and is robust to environmental effects, measurement noise, sensor fault and different traffic patterns. Using the damage sensitive feature in the proposed approach, the metrics such as accuracy, precision, recall and F1 score, which are used to evaluate the performance of damage detection, are 97.97%, 95.08%, 100% and 97.48%, respectively. These results indicate that the proposed approach can reliably detect the damage in stay cables. In addition, the proposed approach is efficient and promising with applications to the field monitoring of cables in cable-stayed bridges.
This study focused on the composition of the exterior space of Parkjinsagoga, the types of gardens and planting and the landscape characteristics of walls, and examined its meaning as modern garden remains. Parkjinsagoga is a modern Korean house that harmonizes traditionality and practicality, and is an invaluable material for research not only on architecture but also on changes in the gardens of upper-class gardens. Its exterior space can be divided largely into An-chae (inner house), Outer Sarang-chae (outer house) and Inner Sarang-chae areas, and a garden was created in each yard (inner garden). In particular, one thing noticeable is that the yard of Inner Sarang-chae, unlike traditional gardening styles, was actively decorated. At the center of the yard of Inner Sarang-chae, two atypical planters and artificial moundings were created and the traffic line of the garden was designed to enjoy them while walking. An atypical pond was created on one of the artificial moundings and trees and shrubs were densely planted. Natural stones were also placed. The style seemed to be affected by Japanese gardens. These characteristics observed in the gardens of Parkjinsagoga are closely related to the transitional characteristics that traditional gardens started to show in modern times. A total of 35 families and 57 species were planted in the gardens of Parkjinsagoga and there were 19 species of tall trees, 20 species of shrubs and 17 species of flowering plants. The number of species planted in the garden of Inner Sarang-chae was the highest, and a total of 22 species of tall trees and shrubs. The walls in Parkjinsagoga were basically earth and rock-fill walls but their materials and patterns differed depending on the type of spaces. Four types of walls were found to be introduced to the house.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.
제주도는 국내 항공교통의 약 90 %를 차지하는 주요 기종점이며, 연간 천만명 이상의 국내외 관광객이 방문하는 주요 관광지이다. 국내 외 제주도 방문객의 공항 및 항공 여건에 대한 만족도, 요구사항, 그리고 제주도 내에서의 관광을 위한 여객 통행행태는 제주도 내는 물론 내륙의 항공 및 관광, 모빌리티 산업에 의미하는 바가 크다. 본 연구는 선행연구와 달리 내국인 방문객 뿐만 아니라 외국인 방문객과 거주민을 포함한 설문조사를 바탕으로, 전술한 바와 같은 의의를 지니는 제주 관련 여객 통행행태를 제시하고자 하였다. 특히 본 연구를 위해 수행한 설문조사는 2019년 3월 이루어져, 2020년 초 COVID-19 대응 방역지침 이전에 수행된 조사로서, COVID-19 전/후의 제주도 관광여객통행 및 항공통행 변화의 주요한 사전 연구가 될 것으로 기대된다. 한편, 본 연구가 3월에 수행되어 시기적 특성을 반영하지 못한다는 점, 국내선 이용량이 압도적으로 많아 국제선에 대한 별도의 내용을 제시하고 있지 못하다는 점은 한계에 해당한다.
현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.
This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automotive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
Jonghee Han;Su Young Yoon;Junepill Seok;Jin Young Lee;Jin Suk Lee;Jin Bong Ye;Younghoon Sul;Seheon Kim;Hong Rye Kim
Journal of Trauma and Injury
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제36권4호
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pp.329-336
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2023
Purpose: In this study, we aimed to compare the characteristics of patients with trauma by age group in a single center in Korea to identify the clinical characteristics and analyze the risk factors affecting mortality. Methods: Patients aged ≥18 years who visited the Chungbuk National University Hospital Regional Trauma Center between January 2016 and December 2022 were included. The accident mechanism, severity of the injury, and outcomes were compared by classifying the patients into group A (18-64 years), group B (65-79 years), and group C (≥80 years). In addition, logistic regression analysis was performed to identify factors affecting death. Results: The most common injury mechanism was traffic accidents in group A (40.9%) and slipping in group B (37.0%) and group C (56.2%). Although group A had the highest intensive care unit admission rate (38.0%), group C had the highest mortality rate (9.5%). In the regression analysis, 3 to 8 points on the Glasgow Coma Scale had the highest odds ratio for mortality, and red blood cell transfusion within 24 hours, intensive care unit admission, age, and Injury Severity Score were the predictors of death. Conclusions: For patients with trauma, the mechanism, injured body region, and severity of injury differed among the age groups. The high mortality rate of elderly patients suggests the need for different treatment approaches for trauma patients according to age. Identifying factors affecting clinical patterns and mortality according to age groups can help improve the prognosis of trauma patients in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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