Recently, IoT technology has been applied to various cloud environments, requiring accurate verification of various information generated by IoT devices. However, due to the convergence of IoT technologies and 5G technologies, accurate analysis is required as IoT information processing is rapidly processed. This paper proposes a blockchain-based multi-IoT verification model for overlay cloud environments. The proposed model multi-processes IoT information by further classifying IoT information two layers (layer and layer) into bits' blockchain to minimize the bottleneck of overlay networks while ensuring the integrity of information sent and received from embedded IoT devices within local IoT groups. Furthermore, the proposed model allows the layer to contain the weight information, allowing IoT information to be easily processed by the server. In particular, transmission and reception information between IoT devices facilitates server access by distributing IoT information from bits into blockchain to minimize bottlenecks in overlay networks and then weighting IoT information.
Basic and transmission video quality testing was performed in real-time mode using hardware video codec based on MPEG-2 MP@ML standard including subsequent transmitting and receiving satellite simulator unit. The double-stimulus Impairment scale method and the double-stimulus continous quality scale method based on CCIR 500-5 were used as an evaluation method. The whole digital broadcasting satellite system consisting of MPEG-2 codec, system mux/demux, channel codec, channel, modem, antenna, etc. was put into the overall video quality testbed and the basic and transmission error quality assessment was performed at various bitrates and BER for an integrated system performance evaluation. In transmission error video quality testing, transmission error video quality maintained on average above 3.9 point on the 5-point scale. The low-bit rate quality such as film mode(@2Mbps) highly depended on the statitical characteristics of video source and maintained on average around 2.7 point.
This research used a survey of 350 staff members working at Korail with the purpose of analyzing influence factors for the railway tourism policy for job satisfaction; results were presented for the proposed factor. First, we selected the influence factor through precedent research related to the railway tourism policy. Second, the selected influence factor and the extent of satisfaction were used to determine whether or not any kind of difference existed according to individual attributes of the railway employees. Finally, we analyzed what the influence factor was between the category factor and the sub-category factor. In conclusion, it was found that government subsidy had a meaningful correlation with infrastructure expansion and the improvement of the railway business as it is connected to tourism efficiency. Human resources have a meaningful correlation with the needs of educational institutions and the retaining of talent. Railway tourism production has a meaningful correlation with railway tour production as it is conducted to satisfy tourists and the consortium. The shift of viewpoint has a meaningful correlation with the escape from the peace-at-any price principle and demand forecasting.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.15
no.6
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pp.451-459
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2010
This paper describes the performance comparison results for a hybrid back-to-back converter, which is composed of a 3-level 24-pulse converter and a 3-level PWM converter, in order to interconnect a large scale wind farm with the power grid. Also it describes the performance comparison results when the 24-pulse converter operates in only firing-angle control, and both firing-angle and the zero-voltage control. For the purpose of systematic performance comparison, computer simulations with PSCAD/EMTDC software were carried out, and based on simulation results a scaled hardware model with 2 kVA rating was built and tested.
This study This study aims to identify sound developmental directions for transit-oriented development (TOD), which is a topic of interest in the field of urban development, and conducts an empirical analysis of station influence areas within Seoul according to the characteristics of transit types. The results suggest that there are differences among variables that influence demand for public transportation according to transit types. This means that it is necessary to identify improvement plans in developing public transport strategies for the capital region based on such differentiated influence factors and to build foundations to continue to increase demand for public transportation. Also, station influence areas should be developed into hubs by establishing appropriate bus-only lane networks as a supplementary means, rather than directly connecting subway stations with each other.
In this study, the formulation of the developed mixed-integer programming model for a multi-reservoir system including hydro-electric power generation (park et al., 2001) has been improved for multiple reservoir system operation using risk evaluation criteria. Sequential linear programming(SLP) was applied for the linearization of the hydro-electric energy term in the model. In order to allocate monthly reservoir release reasonably the value of weight for hydro-electric energy was assigned by level of power generation hour. The improved model was applied to the five reservoirs system in the Han river. And could be confirmed the availibility of new formulation appling risk evaluation criteria.
The application of spatial statistics to obtain the spatial uncertainty distributions in classification of remote sensing images is investigated in this paper. Two quantitative methods are presented for describing two kinds of uncertainty; one related to class assignment and the other related to the connection of reference samples. Three quantitative indices are addressed for the first category of uncertainty. Geostatistical simulation is applied both to integrate the exhaustive classification results with the sparse reference samples and to obtain the spatial uncertainty or accuracy distributions connected to those reference samples. To illustrate the proposed methods and to discuss the operational issues, the experiment was done on a multi-sensor remote sensing data set for supervised land-cover classification. As an experimental result, the two quantitative methods presented in this paper could provide additional information for interpreting and evaluating the classification results and more experiments should be carried out for verifying the presented methods.
Information from various heterogeneous devices is steadily increasing in distributed cloud environments. This is because high-speed network speeds and high-capacity multimedia data are being used. However, research is still underway on how to minimize information errors in big data sent and received by heterogeneous devices. In this paper, we propose a deep learning-based asymmetric storage management technique for minimizing bandwidth and data errors in networks generated by information sent and received in cloud environments. The proposed technique applies deep learning techniques to optimize the load balance after asymmetric hash of the big data information generated by each device. The proposed technique is characterized by allowing errors in big data collected from each device, while also ensuring the connectivity of big data by grouping big data into groups of clusters of dogs. In particular, the proposed technique minimizes information errors when storing and managing big data asymmetrically because it used a loss function that extracted similar values between big data as seeds.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.143-150
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2013
The purpose of this study is to suggest the methodology to develop variable-scale network model, which is able to induce large-scale road network in detailed level corresponding to small-scale linear objects with various abstraction in higher level. For this purpose, the definition of terms, the benefits and the specific procedures related with a variable-scale model were examined. Second, representation level and the components of layer to design the variable-scale map were presented. In addition, rule-based data generating method and indexing structure for higher LoD were defined. Finally, the implementation and verification of the model were performed to road network in study area (Jeju -do) so that the proposed algorithm can be practical. That is, generated variable scale road network were saved and managed in spatial database (Oracle Spatial) and performance analysis were carried out for the effectiveness and feasibility of the model.
In this paper, we propose a load balancing QoS routing on a targe scale network. We use the scheme in which it calculates the cost of resources with a precomputation and then selects a path among multiple paths based on the calculated cost for each resources. We also use the QoS routing scheme for the transit and the intra-traffic on a large scale domain-based network. For a domain in networks, this routing scheme precomputes K multiple paths between all pairs made up with each ingress and egress border routers along with the consideration of a load balancing, and then picks up paths having the high probability on the Path selection. This routing scheme can be applied for the transit traffic and the intra traffic and combines the Inter-domain and intra-domain routings seamlessly and put a high priority on the transit traffic Thus, these schemes make Possible both the global use of network resources and the load balancing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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