The objective of this research was to develop a rural settlement demand model to analyze the determinants of settlement demand of urban residents. The point aimed at from model development was deriving stated preference of potential consumers towards rural settlement through setting a hypothetical market, and using settlement subsidy as a surrogate variable for price in the demand model. The adequate demand model deducted from hypothetical market data was derived from the basis of Hanemann's utility difference theory. In the rural settlement demand model, willingness to accept was expressed by a function of settlement subsidy. Data utilized in the analysis was collected from surveys of households nationwide. According to inferred results of the demand model, settlement subsidy had a significant influence on increasing demand for rural settlement. A significant common element was found among variables affecting demand increase through demand curve shift. The majority group of those with high rural settlement demand sought agricultural activity as their main motive, due to harsh urban environments aggravated by unstable job market conditions. Subsequently, restriction of income opportunities in rural areas does not produce an entrance barrier for potential rural settlers. Moreover, this argument could be supported by the common trend of those with high rural settlement demand generally tending to have low incomes. Due to such characteristics of concerned groups of rural settlement demand, they tended to react susceptibly to the subsidy provided by the government and local autonomous entities.
The steel wheels of urban railway vehicles gather a lot of data through regular measurements during maintenance. However, limited research has been carried out utilizing this data, resulting in difficulties predicting the maintenance period. This paper studied a machine learning model suitable for mileage prediction by studying the characteristics of mileage change according to diameter and flange thickness changes. The results of this study indicate that the larger the diameter, the longer the travel distance, and the longest flange thickness is at 30 mm, which gradually shortened at other times. As a result of research on the machine learning prediction model, it was confirmed that the random forest model is the optimal model with a high coefficient of determination and a low root mean square error.
The purpose of this study is to segment and examine urban farmers behavior by applying a two-step cluster analysis and multi-nominal logit model. The data were collected by a telephone survey with two-staged stratified random sampling in the cities around the country for the purpose of acquiring representative data. Respondents were asked to describe their awareness of urban agriculture, their agricultural activity, and sociodemographic characteristics. Among 2,000 cases, 381 cases(19.1%) which were of participants in urban agriculture were analysed in SPSS. From the findings, 27.3% of respondents had heard the word 'urban agriculture', and 25.5% of them regarded themselves as urban farmers. Four different clusters were derived from two-step clusters based on motive, place, companion, area and hours. They were 'Large scale hobby farming(cluster 1)', ‘Weekend farm/ hobby farming(cluster 2)', 'Land/ Self-supporting farming(cluster 3)', and 'Small scale hobby farming(cluster 4)'. The result of multinomial logistic regression showed that there were significant differences among these four segmented groups in terms of age, city size and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites select different urban farming types according to their socio-demographic profiles. Therefore, the urbanite profiles can be used as the basis for promoting policy of several urban agriculture types. According to the result, policy directions for facilitating urban agriculture were presented.
Recently 3D city models are required for many applications such as urban microclimate, transportation navigation, landscape planning and visualization to name a few. The existing 3D city models mostly target on modeling buildings, but vegetation also plays an important role in the urban environment. To represent a more realistic urban environment through the 3D city model, in this research, an investigation is conducted to extract the position of trees from high resolution IKONOS imagery along with Airborne Laser Scanner data. Later, a tree growth model is introduced to simulate the growth of trees in the identified tree-positions.
Response estimation at unmeasured locations using the limited number of measurements is an attractive topic in the field of structural health monitoring (SHM). Because of increasing complexity and size of civil engineering structures, measuring all structural responses from the entire body is intractable for the SHM purpose; the response estimation can be an effective and practical alternative. This paper investigates a response estimation technique based on the Kalman state estimator to combine multi-sensor data under non-zero mean input excitations. The Kalman state estimator, constructed based on the finite element (FE) model of a structure, can efficiently fuse different types of data of acceleration, strain, and tilt responses, minimizing the intrinsic measurement noise. This study focuses on the effects of (a) FE model error and (b) combinations of multi-sensor data on the estimation accuracy in the case of non-zero mean input excitations. The FE model error is purposefully introduced for more realistic performance evaluation of the response estimation using the Kalman state estimator. In addition, four types of measurement combinations are explored in the response estimation: strain only, acceleration only, acceleration and strain, and acceleration and tilt. The performance of the response estimation approach is verified by numerical and experimental tests on a simply-supported beam, showing that it can successfully estimate strain responses at unmeasured locations with the highest performance in the combination of acceleration and tilt.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.503-514
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2019
This paper proposes a blockchain-based urban service-operation model that can enhance usability by integrating several data-driven services operated in a city. In the proposed model, in order to encourage the participation of service users, the providers of data and values that can be consumed and utilized by each service acquire incentives, and consumers can use various services by paying the incentives. In this way, the proposed service model provides a structure in which various services can be interworked within the incentive system. The characteristics of blockchain technology can also guarantee service operation and management transparency. In addition, in this paper, by establishing and operating a prototype, the efficiency and operability of the proposed model are verified. As a result, three implemented data-driven urban management services are organically inter-compatible based on the concept of the proposed integrated incentive system. In the future, the proposed service model can be applied as an elemental technology of urban operational and management architectures based on citizen participation using local currency, and by cooperating with local economic revitalization projects of interest to many local governments. It is expected that the expansion of the blockchain technology area will also be possible through convergence with smart city services.
This paper deals with the traffic factors related to the collisions of circular intersections. The purpose of this study is to develop traffic accident models by type of collision based on land use. In pursuing the above, the traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "Traffic Accident Analysis System (TAAS)" data set of the Road Traffic Authority. A multiple regression model was utilized in this study to develop the traffic accident models by type of collision. 17 explanatory variables such as geometry and traffic volume factors were used. The main results are as follows. First, the null hypothesis that the type of land use does not affect the number of accidents by type of collision is rejected. Second, 10 accident models by type of collision based on land use are developed, which are all statistically significant. Finally, the ADT, inscribed circle diameter, bicycle lane, area of central island, number of speed hump, circulatory roadway width, splitter island, area of circulatory roadway, mean number of entry lane and mean width of entry lane are analyzed to see how they affect accident by type of accident based on land use.
Seo, Bo Gil;Choe, Yungeun;Roh, Hyun Chul;Chung, Myung Jin
The Journal of Korea Robotics Society
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v.9
no.1
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pp.1-10
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2014
In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.103-114
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2023
This study collected various data of urban roadways to analyze the effect of travel speed change, and a GRU-based short-term travel speed prediction model was developed using such big data. The baseline model and the double exponential smoothing model were selected as comparison models, and prediction errors were evaluated using the RMSE index. The model evaluation results revealed that the average RMSE of the baseline model and the double exponential smoothing model were 7.46 and 5.94, respectively. The average RMSE predicted by the GRU model was 5.08. Although there are deviations for each of the 15 links, most cases showed minimal errors in the GRU model, and the additional scatter plot analysis presented the same result. These results indicate that the prediction error can be reduced, and the model application speed can be improved when applying the GRU-based model in the process of generating travel speed information on urban roadways.
This study deals with the accidents of circular intersections in Korea. The goal is to develop the accident models for 94 circular intersections. In pursuing the above, this study gives particular attentions to collecting the data of geometric structure and accidents, and comparatively analyzing such the models as Poisson and NB regression and multiple regression model using SPSS 17.0 and LIMDEP 3.0. The main results are as follows. First, the negative binomial model among various models was analyzed to be the most appropriate. Second, 3 independent variables was adopted in the model, and these variables was analyzed to have a positive relation to the accident rate. Finally, the reduced width of circulatory roadway, removal of the parking lot within circulatory roadway and appropriate levels of approach lane were required to improve the safety of circular intersection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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