Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.12
no.4
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pp.344-363
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2009
The number of International college students has dramatically increased in Korea since 2000 as the government has made a consistent effort to draw in international students to strengthen the competitiveness of higher education and to improve the international balance of payments. An increase of incoming international students help Korean universities solve a current problem of decreasing student numbers and bring financial benefits. However, not much is known about their intentions and decision-making process. This study tries to investigate their immigration process and backgrounds that have not yet been dealt with seriously in academic areas. The immigration process can be divided into 3 steps - pre-immigration, settlement and adaptation, post-immigration. Characteristic of each step related to a main decision-making are investigated in the paper. Their decision for studying in Korea depends on various factors and conditions. Especially, economical, personal, and vocational factors or motives in combination influence their decision-making at each step.
Zoning technology of disk improved the performance of disk subsystem with increase of storage capacity and average transfer bandwidth. SCAN disk scheduling with double buffering is used to utilize the performance of zoned disk in multimedia system. However, this method has a problem that generates jitter when the number of steams increases. In this article, we propose the novel approach, pre-buffering policy, to overcome this problem. Pre-buffering avoids jitter by buffering the lack of data before starting service, which is estimated from the current cycle length and the maximum cycle length. We can calculate cycle length, data sire needed in each cycle and the possible lack of data caused by the increase of the number of streams using the numerical model of disk subsystem. Pre-buffering can be applied for multimedia systems and contribute to provide clients with high quality service without jitter.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2403-2408
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2014
We designate multiple target areas for the advertisement disseminations in order to resolve the problem of advertisement transmission efficiency degradation due to overlapped device-to-device (D2D) transmissions and unnecessary advertisement transmissions. We here propose an efficient advertisement dissemination algorithm based on pre-selected target areas considering user density. In our proposed algorithm, relay nodes are gradually selected according to the locations of the target areas. We mathematically analyze D2D advertisement coverages of our proposed algorithm, and compare the various simulation results of the proposed algorithm with those of the conventional algorithm according to the several simulation scenarios via intensive simulations.
In this paper, a performance evaluation model of the Fat-tree Network with the multiple-buffered crossbar switches is proposed and examined. Buffered switch technique is well known to solve the data collision problem of the switch network. The proposed evaluation model is developed by investigating the transfer patterns of data packets in a switch with output-buffers. Two important parameters of the network performance, throughput and delay, are then evaluated. The proposed model takes simple and primitive switch networks, i.e., no flow control and drop packet, to demonstrate analysis procedures clearly. It, however, can not only be applied to any other complicate modern switch networks that have intelligent flow control but also estimate the performance of any size networks with multiple-buffered switches. To validate the proposed analysis model, the simulation is carried out on the various sizes of Fat-tree networks that uses the multiple buffered crossbar switches. Less than 2% differences between analysis and simulation results are observed.
A numerical formula that presents relationship between a point of a satellite image and its ground position is called a sensor model. For precise geolocation of satellite images, we need an error-free sensor model. However, the sensor model based on GOES ephemeris data has some error, in particular after Image Motion Compensation (IMC) mechanism has been turned off. To solve this problem, we investigated three sensor models: collinearity model, direct linear transform (DLT) model and orbit-based model. We applied matching between GOES images and global coastline database and used successful results as control points. With control points we improved the initial image geolocation accuracy using the three models. We compared results from three sensor models. As a result, we showed that the orbit-based model is a suitable sensor model for precise geolocation of GOES-9 Images.
As the Internet environment develops, data-analysis-based applications have been widely and extensively used in the past decade. However, these applications potentially have a privacy problem in that users' personal information may be leaked to unauthorized parties. To tackle such a problem, researchers have suggested several techniques including data perturbation and cryptography. The homomorphic encryption algorithm is a relatively new cryptography technology that allows arithmetic operations for encrypted values as it is without decryption. Since original values are not required, we believe that this method provides better privacy protection than other existing solutions. In this work, we propose to apply a homomorphic encryption algorithm that protects personal information while enabling data analysis.
This study intends to examine effects of python education for adolescents. 6 primary studies were chosen through careful search process and investigated through meta-analysis. Research findings were as follows. The total effect size was 0.684. Second, the effect sizes of dependent variables were academic achievement 0.871, cognitive domain 0.625, and affective domain 0.428 in order. Third, for cognitive domain, the effect sizes were self-efficacy 0.833, problem-solving 0.283, computing thinking 0.276, and coding competency 0.251 in order. Fourth, for affective domain, the effect sizes were learning interest 0.560 and programming interest 0.417 in order. Fifth, regarding school level, the effect sizes were middle school 0.851, high school 0.585, and college 0.435 in order. Finally, for subject areas, the effect sizes were mathematics 1.057, design 0.595, information 0.585, and software 0.28 in order.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.202-207
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2021
One of the most important tasks in image processing is noise filtering. Noise removal in image is a difficult task due to many reasons such as nonstationary sequences and corrupted by various types of noise. Human's visual perception is heavily based on the edge information. Thus, noise filtering must preserve edges. To remove the noise, we usually use the square-shaped median filter. They possess mathematical simplicity but have the disadvantages that blur the edges. In this paper we consider a new technique for image restoration using a weighted octagonal median filter. The technique consists of simple hypothesis test for edge detection, and we use the weighted octagonal-shaped moving window. The new technique is applied to noise corrupted image and experimental results are compared to the results of the square-shaped median filter and the cross-shaped median filter.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.49-57
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2022
Recently, various uses of artificial intelligence have been made possible through the deep artificial neural network structure of machine learning, demonstrating human-like capabilities. Unfortunately, the deep structure of the artificial neural network has not yet been accurately interpreted. This part is acting as anxiety and rejection of artificial intelligence. Among these problems, we solve the capability part of artificial neural networks. Calculate the size of the artificial neural network structure and calculate the size of data that the artificial neural network can process. The calculation method uses the group method used in mathematics to calculate the size of data and artificial neural networks using an order that can know the structure and size of the group. Through this, it is possible to know the capabilities of artificial neural networks, and to relieve anxiety about artificial intelligence. The size of the data and the deep artificial neural network are calculated and verified through numerical experiments.
Kim, Hyo-Su;Kim, Ye-Jin;Lee, Sung-Hak;Moon, Tae-Sup;Choi, Jae-Hoon;Kim, Chang-Won
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.2
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pp.199-206
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2008
Simultaneous nitrification and denitrification means that nitrification and denitrification occur concurrently in the same reaction vessel under low DO concentration. Some mathematical models developed to simulate simultaneous nitrification and denitrification reaction, but they have the complex model structures or have limitations of model application. To solve these problems, if possible that predict the behavior of simultaneous nitrification and denitrification reaction by activated sludge model, structures of the model is less complex than previous models and applies the various operation conditions. But original activated sludge models have difficulties in representing the denitrification reaction under aerobic condition. So the aim of this study is to interpret simultaneous nitrification and denitrification reaction by modifying activated sludge model. Original activated sludge model No.1(ASM1) was selected and modified. The simulation result in modified ASM1 predicted appropriately for the measured data. This indicates the structures of ASM1 are properly improved for interpretation of simultaneous nitrification and denitrification reaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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