Kim, Hee-Youl;Lee, Youn-Ho;Park, Yong-Su;Yoon, Hyun-Soo
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.34
no.11
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pp.589-598
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2007
In the group communication which has multiple data streams and various access privileges, it is necessary to provide group access control. The group members having the same access privilege are classified into one class, and the classes form a hierarchy based on the access relations. Then each class is assigned to a secret key. In the previous schemes, a single logical key graph is constructed from the hierarchy and each member always holds all secret keys of the classes he can access in the proactive manner. Thus, higher-privileged members hold more keys then lower-privileged members. However, if the hierarchy is large, each member manages too many keys and the size of multicast message in rekeying increases in proportion to the size of the hierarchy. Moreover, most of the members access a small portion of multiple data streams simultaneously. Therefore, it is redundant to receive rekeying message and update the keys in which he is not currently interested. In this paper, we present a new key management scheme that takes a reactive approach in which each member obtains the key of a data stream only when he wants to access the stream. Each member holds and updates only the key of the class he belongs. If he wants to get the key of other class, he derives it from his key and the public parameter. Proposed scheme considerable reduces the costs for rekeying, especially in the group where access relations are very complex and the hierarchy is large. Moreover, the scheme has another advantage that it easily reflects the change of access relations.
A manifold is used to represent a relationship between high-dimensional data samples in low-dimensional space. In human pose estimation, it is created in low-dimensional space for processing image and 3D body configuration data. Manifold learning is to build a manifold. But it is vulnerable to silhouette variations. Such silhouette variations are occurred due to view-change, person-change, distance-change, and noises. Representing silhouette variations in a single manifold is impossible. In this paper, we focus a silhouette variation problem occurred by view-change. In previous view invariant pose estimation methods based on manifold learning, there were two ways. One is modeling manifolds for all view points. The other is to extract view factors from mapping functions. But these methods do not support one by one mapping for silhouettes and corresponding body configurations because of unsupervised learning. Modeling manifold and extracting view factors are very complex. So we propose a method based on triple manifolds. These are view manifold, pose manifold, and body configuration manifold. In order to build manifolds, we employ biased manifold learning. After building manifolds, we learn mapping functions among spaces (2D image space, pose manifold space, view manifold space, body configuration manifold space, 3D body configuration space). In our experiments, we could estimate various body poses from 24 view points.
Genetic Algorithms are optimization algorithm that mimics biological evolution to solve optimization problems. Genetic algorithms provide an alternative to traditional optimization techniques by using directed random searches to locate optimal solutions in complex fitness landscapes. Hybrid genetic algorithm that is combined with local search called learning can sustain the balance between exploration and exploitation. The genetic traits that each individual in the population learns through evolution are transferred back to the next generation, and when this learning is combined with genetic algorithm we can expect the improvement of the search speed. This paper proposes a genetic algorithm based Cellular Learning with accelerated learning capability for function optimization. Proposed Cellular Learning strategy is based on periodic and convergent behaviors in cellular automata, and on the theory of transmitting to offspring the knowledge and experience that organisms acquire in their lifetime. We compared the search efficiency of Cellular Learning strategy with those of Lamarckian and Baldwin Effect in hybrid genetic algorithm. We showed that the local improvement by cellular learning could enhance the global performance higher by evaluating their performance through the experiment of various test bed functions and also showed that proposed learning strategy could find out the better global optima than conventional method.
Using a computationalfluid dynamics(CFD) model, thisstudy evaluated the representativeness of an air quality monitoring system (AQMS) in an urban area and presented a methodology to determine the suitable AQMS locations for specific purposes. For this, we selected a 1.6 km × 1.6 km area around the Eunpyeong-gu AQMS (AQMS 111181) as a target area. We conducted simulationsfor two emission scenarios (scenario one: air pollutants transported from inflow boundaries, scenario two: air pollutants emitted from roads). Urban airflows were markedly influenced by mountainous terrain located in the northeast and southeast of the target area, and complicated airflow patterns occurred around the buildings. The distributions of air pollutants were dependent on the terrain (mountain) in scenario one, but the road location and building height in scenario 2. We evaluated whether the AQMS could represent the air quality in the target area based on the simulations for two scenarios. The concentrations simulated at the AQMS were similar in magnitude to the layer mean concentrations, which indicated good representativeness for the air quality in the target area. We also suggested which locations were suitable for different measurement purposes (hot spots, clean zones, average zones, shelter zones, equi-background zones).
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.22
no.6
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pp.600-606
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2016
Seafarers are often placed in circumstances that require emergency evacuations due to various causes, including ship collisions, sinking, stranding, and fires. Achieving shorter evacuation time is an important factor in increasing the survival rate during these circumstances, but the narrow and complicated structure of ships is an obstacle when it comes to executing a quick evacuation. Also, unpredictable restrictions may be imposed by bad sea or weather. In this study, various experiments were conducted with sailors currently on board ships in order to examine factors that increase evacuation time. The data was then and analyzed. Evacuation time was measured by dividing crews into groups: sailors that were given an explanation of the ship's structure and those that were not. Furthermore, the visibility range was divided into 0 m, 3 m, and 5 m. The results indicated that, having an explanation of the ship structure did not have much of an effect on evacuation time but visibility conditions led to an increase in evacuation time with a maximum of 2.5 to 2.6 times longer when the visible distance was 5 m, 0 m and 3 m. Therefore, ensuring a visible distance of over 5 m was determined to be the most important factor for reducing evacuation time. In the future, effort should be made to ensure a greater visible distance to improve the survival rate of seafarers and passengers on board ships that encounter incidents.
As embedded system becomes more complex, software development becomes more important in the entire design process. Most embedded applications consist of multi -tasks, that are executed in parallel. So, dataflow model that expresses concurrency naturally is preferred than sequential programming language to develop multitask software. For the execution of multitasking codes, operating system is essential to schedule multi-tasks and to deal with the communication between tasks. But, it is needed to execute multitasking code without as when the target hardware platform cannot execute as or target platforms are candidates of design space exploration, because it is very costly to port as for all candidate platforms of DSE. For this reason, we propose the serialized multitasking code generation technique from dataflow specification. In the proposed technique, a task is specified with dataflow model, and generated as a C code. Code generation consists of two steps: First, a block in a task is generated as a separate function. Second, generated functions are scheduled by a multitasking scheduler that is also generated automatically. To make it easy to write customized scheduler manually, the data structure and information of each task are defined. With the preliminary experiment of DivX player, it is confirmed that the generated code from the proposed framework is efficiently and correctly executed on the target system.
As XML documents are getting bigger and more complex, a keyword-based search method that does not require structural information is needed to search these large XML documents. In order to use this method, not only all keywords expressed as nodes in the XML document must be labeled for indexing but also structural information should be well represented. However, the existing labeling methods either have very simple information of XML documents for index or represent the structural information which is difficult to deal with the increase of XML documents' size. As the size of XML documents is getting larger, it causes either the poor performance of keyword search or the exponential increase of space usage. In this paper, we present the Repetitive Prime Labeling Scheme (RPLS) in order to improve the problem of the existing labeling methods for keyword-based search of large XML documents. This method is based on the existing prime number labeling method and allows a parent's prime number to be used at a lower level repeatedly so that the number of prime numbers being generated can be reduced. Then, we show an experimental result of the comparison between our methods and the existing methods.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.34
no.2
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pp.86-90
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2012
The gaseous product of nitrogen cycle, nitrous oxide ($N_2O$) is a potent greenhouse gas whose Global Warming Potential (GWP) is about 300 times greater than $CO_2$. The dynamics of $N_2O$ emission are controlled by such environments and soil conditions. The main aim of this study is to investigate variations of $N_2O$ emission and its controlling factors with different land-use patterns in Haean basin. A forest, a radish field and a rice paddy were selected as three different land-use patterns. Their $N_2O$ emissions were measured every month during a growing season. We also collected soil samples with seasons and analyzed soil characteristics including inorganic nitrogen content. $N_2O$ emission was greatest at the radish field likely due to anthropogenic nitrogen addition by fertilization. Soils of forest and rice paddy also contained inorganic nitrogen originated from organic matter. However, the spatial variation was great and it looks that nitrogen cycle and $N_2O$ production were slower than that of radish field. Intensive observation and control of fertilization would be requiredto adjust $N_2O$ emission from agriculture soils.
Vector quantization algorithm based on fuzzy clustering has been widely used in the field of data compression since the use of fuzzy clustering analysis in the early stages of a vector quantization process can make this process less sensitive to its initialization. However, the process of fuzzy clustering is computationally very intensive because of its complex framework for the quantitative formulation of the uncertainty involved in the training vector space. To overcome the computational burden of the process, this paper introduces an array architecture for the implementation of fuzzy vector quantization (FVQ). The arrayarchitecture, which consists of 4,096 processing elements (PEs), provides a computationally efficient solution by employing an effective vector assignment strategy during the clustering process. Experimental results indicatethat the proposed parallel implementation providessignificantly greater performance and efficiency than appropriately scaled alternative array systems. In addition, the proposed parallel implementation provides 1000x greater performance and 100x higher energy efficiency than other implementations using today's ARMand TI DSP processors in the same 130nm technology. These results demonstrate that the proposed parallel implementation shows the potential for improved performance and energy efficiency.
Park, Boo-Seong;Jo, Hyun;Cha, Seung-Hun;Lee, Ki-Hwan
Tunnel and Underground Space
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v.16
no.6
s.65
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pp.506-525
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2006
For the design of large scale rock slope which has complex formations and geological structures, generally, insufficiency of geotechnical investigations and laboratory tests are the main factors of slope failures doling construction. In such case, remedial measures to stabilize slope should be selected and applied through reliable investigations and analysis considering the geotechnical characteristics. The rock slope of this study, one of the largest cut slopes in Korea with a length of 520.0 m and maximum height of 122.0 m consists of metasedimentary rocks. And a case study on the causes of large-scale rock slope failure was carried out by analysis of landslides history and site investigations during construction. When the slope with the original design slope of 0.7: 1.0 (H:V) was partially constructed, the slope failure was occurred due to the factors such as poor conditions of rocks (weathered zone, coaly shale and fault shear zone), various discontinuities (joints, foliations and faults), severe rain storm and so on. The types of failures were rockfall, circular failure, wedge failure and the combination of these types. So, the design of slope was changed three times to ensure long-term slope stability. This paper is intended to be a useful reference for analyzing and estimating the stability of rock slopes whose site conditions are similar to those of this study site such as geological structures and geotechnical properties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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