Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.31
no.2
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pp.62-72
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2019
Due to the difficulties in forecasting the intensity and the source location of tsunami the countermeasures prepared based on the deterministic approach fail to work properly. Thus, there is an increasing demand of the tsunami hazard analyses that consider the uncertainties of tsunami behavior in probabilistic approach. In this paper a fundamental study is conducted to perform the probabilistic tsunami hazard analysis (PTHA) for the tsunamis that caused the disaster to the east coast of Korea. A logic tree approach is employed to consider the uncertainties of the initial free surface displacement and the tsunami height distribution along the coast. The branches of the logic tree are constructed by reflecting characteristics of tsunamis that have attacked the east coast of Korea. The computational time is nonlinearly increasing if the number of branches increases in the process of extracting the fractile curves. Thus, an improved method valid even for the case of a huge number of branches is proposed to save the computational time. The performance of the discrete weight distribution method proposed first in this study is compared with those of the conventional sorting method and the Monte Carlo method. The present method is comparable to the conventional methods in its accuracy, and is efficient in the sense of computational time when compared with the conventional sorting method. The Monte Carlo method, however, is more efficient than the other two methods if the number of branches and the number of fault segments increase significantly.
this paper, a data modeling method based on decision-making conditions is proposed for making combat and battlefield management systems to be intelligent, which are also a decision-making support system. A picture of a robot seeing and perceiving like humans and arriving a point it wanted can be understood and be felt in body. However, we can't find an example of implementing a decision-making which is the most important element in human cognitive action. Although the agent arrives at a designated office instead of human, it doesn't support a decision of whether raising the market price is appropriate or doing a counter-attack is smart. After we reviewed a current situation and problem in control & command of military, in order to collect a big data for making a machine staff's advice to be possible, we propose a data modeling prototype based on decision-making conditions as a method to change a current control & command system. In addition, a decision-making tree method is applied as an example of the decision making that the reformed control & command system equipped with the proposed data modeling will do. This paper can contribute in giving us an insight of how a future AI decision-making staff approaches to us.
Due to constant development and decline on Seoul areas the Seoul government is pushing various policies to regenerate declined Seoul areas. Theses various policies lead to land-use changes around numerous Seoul districts. This study aims to create prediction model which can foresee future land-use changes and while doing so, tried to derive various influential factors which leads to land-use changes. To do so, various open-data from national departments and Seoul government have been collected and implemented into random forest algorithm. The results showed promising accuracy and derived multiple influential factors which causes land-use changes around Seoul districts. The result of this study could further be implemented in policy makings for the public sectors, or could also be used as basis for studying gentrification problems happening in Seoul Area.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.12
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pp.893-899
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2011
The occurrence of THMs, the characteristics of THMs formation and removal of THMs were investigated. The treatment train of M plant consists of prechlorination, flocculation, sedimentation, filtration, ozonation, activated carbon and postchlorination. The study of THM formation indicated that about 92% of the THMs were formed in the flocculation/sedimentation/filtration process which affected by prechlorination. The formation of THMs was highly correlated to $KMnO_4$ consumption and water temperature in raw water. The regression model had showed 0.72~0.80 of determination coefficient so it could be used to predict the amount of THMs formation in finished water. Compared to the prechlorination process, the THMs formation was reduced in interchlorination process. With the addition of PAC, fewer THMs were formed in PAC-chlorination process than in chlorination-PAC process. Our results showed that air stripping could be used to remove the existing THMs.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.22
no.5
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pp.575-589
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2020
In recent years, Shield TBM construction has been continuously increasing in domestic tunnels. The main excavation tool in the shield TBM construction is a disc cutter which naturally wears during the excavation process and significantly degrades the excavation efficiency. Therefore, it is important to know the appropriate time of the disc cutter replacement. In this study, it is proposed a predictive model that can determine yes/no of disc cutter replacement using machine learning algorithm. To do this, the shield TBM machine data which is highly correlated to the disc cutter wears and the disc cutter replacement from the shield TBM field which is already constructed are used as the input data in the model. Also, the algorithms used in the study were the support vector machine, k-nearest neighbor algorithm, and decision tree algorithm are all classification methods used in machine learning. In order to construct an optimal predictive model and to evaluate the performance of the model, the classification performance evaluation index was compared and analyzed.
The efficient provision of multicast service to moving hosts in mobile computing environments is not so easy task. Bi-directional tunneling scheme causes overhead about encapsulation and triangular routing. On the other hand, remote subscription scheme need freDuent tree reconstruction, which is inefficient for rapid moving hosts. In this paper we propose Mobility Based Mobile Multicast(MBMOM) scheme which is based on host's mobility information. Ultimately MBMOM try to find the strong points of remote subscription scheme and hi-directional tunneling scheme. If host's mobility speed is considered to be high, multicast packets are forwarded using hi-directional tunneling scheme from home agent continuously. If host's mobility speed is considered to be slow, remote subscription scheme is applied for foreign agent and it try to join multicast tree. We developed analytical models to analyze the performance of proposed scheme and simulated our scheme compared with MOM(Mobile Multicast), RBMOM(Range Based MOM), and TBMOM(Timer Based MOM) schemes. Simulation results show that our scheme has shorter transmission delay than above 3 schemes in the aspect of host's mobility speed and multicast group size.
Nowadays, email-based targeted attacks using malcode-bearing documents have been steadily increased. To improve the success rate of the attack and avoid anti-viruses, attackers mainly employ zero-day exploits and relevant social engineering techniques. In this paper, we propose an architecture of the email vaccine cloud system to prevent targeted attacks using malcode-bearing documents. The system extracts attached document files from email messages, performs behavior analysis as well as signature-based detection in the virtual machine environment, and completely removes malicious documents from the messages. In the process of behavior analysis, the documents are regarded as malicious ones in cases of creating executable files, launching new processes, accessing critical registry entries, connecting to the Internet. The email vaccine cloud system will help prevent various cyber terrors such as information leakages by preventing email based targeted attacks.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.3016-3022
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2013
In this paper, we propose a novel design and implementation method to detect musical plagiarism which can provide human experts evidences to decide plagiarism using cutting-edge information technologies and thereby can solve exhaustive disputes on cases of musical plagiarism when the cases are decided by human experts' emotional preferences. We first search digital music elements to analyze music source and examine how to use these in plagiarism analysis using IT techniques. Therefore we designed music plagiarism analysis system by using MusicString which is supported in JFugue and construct AST to manipulate music plagiarism analysis efficiently.
The purpose of this study was to design and implement a useful annotation-based Radiological image retrieval system to accurately determine on education and image information for Radiological technologists. For better retrieval performance based on large image databases, we presented an indexing technique that integrated $B^+-tree$ proposed by Bayer for indexing simple attributes and inverted file structure for text medical keywords acquired from additional description information about Radiological images. In our results, we implemented proposed retrieval system with Delphi under Windows XP environment. End users, Radiological technologists, are able to store simple attributes information such as doctor name, operator name, body parts, disease and so on, additional text-based description information, and Radiological image itself as well as to retrieve wanted results by using simple attributes and text keywords from large image databases by graphic user interface. Consequently proposed system can be used for effective clinical decision on Radiological image, reduction of education time by organizing the knowledge, and well organized education in the clinical fields. In addition, It can be expected to develop as decision support system by constructing web-based integrated imaging system included general image and special contrast image for the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.25-31
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2014
Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules; these rules are formulated by language experts and consisted of lexical items. Such grammar checkers, unfortunately, show low recall which is detection ratio of errors in the document. In order to resolve this shortcoming, a new error-decision rule-generalization method that utilizes the existing KorLex thesaurus, the Korean version of Princeton WordNet, is proposed. The method extracts noun classes from KorLex and generalizes error-decision rules from them using the Tree Cut Model and information-theory-based MDL (minimum description length).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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