WebRTC has quickly grown to be the world's advanced real-time communication in several platforms such as web and mobile. In spite of the advantage, the current technology in WebRTC does not handle a big-streaming efficiently between peers and a large amount request of users on the Signaling server. Therefore, in this paper, we put our work to handle the problem by delivering the flow of data with dynamical load balancing algorithms. We analyze the request source users and direct those streaming requests to a load balancing component. More specifically, the component determines an amount of the requested resource and available resource on the response server, then it delivers streaming data to the requesting user parallel or alternately. To show how the method works, we firstly demonstrate the load-balancing algorithm by using a network simulation tool OPNET, then, we seek to implement the method into an Ubuntu server. In addition, we compare the result of our work and the original implementation of WebRTC, it shows that the method performs efficiently and dynamically than the origin.
Current trend of audit is to check the physical aspects of developed information system, such as checking the budget constraints, time constraints or functional fluency etc. However, ultimate goal of information system is to help the organization to achieve the competency over their competitors. Also, there are three different interest groups in system auditing, like audit requesting group, audited group and audit group, who may have different points of interests in auditing. Current auditing process, however, ignores this point, and so does not check the differences between three groups. This study tries to develop new auditing method to cure these two problems. Contributions of this study may be summarized as follows. First, Redefine Information Systems Audit from a service point of view. Second, Divide the audit related person into three groups, and their different needs toward the information system was analyzed. Third, Analyze and compare the main interests of three groups, and weights of each groups to each indexes were calculated. Fourth, Fuzzy theory was applied to quantify the qualitative answers, which may minimize the ambiguity of questionnaire replies.
Kim, Byung-Hwa;Cha, Young-Doo;Ma, Hye-Min;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.15
no.7
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pp.97-109
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2017
Domestic vehicle penetration rate is growing at 3% per year, but consumers are increasingly buying used cars due to steady price hikes Nevertheless, the used car export market is expected to decline due to import regulations of major countries and the low grade environment of Used car export complex. Therefore, this study using Fuzzy-AHP was aimed to find operational factors of Used car logistics complex and establish a practical management plan of Used car logistic complex in incheon port. Fuzzy-AHP is the method that can be calculated weight of multi-level criteria and change linguistic ambiguity of human to Fuzzy Number. So it's able to propose the realistic decision making alternatives. As a result of the literacture reviews, present study focused on the analysis of the present situation of the logistics of the used car and the activation of the complex, suggested the activation plan and activation of the logistics complex. In the analysis of operational factors, logistic complex cost factors were found to be the most important factors by recording the weighted value of 0.306 in the above factors. The detailed factors were as follows: rent, accessibility, and logistics site size. It is necessary to compute competitive rent for the highly-advanced used car logistics complex, and to realize the rental support policy and to consider designating the free trade zone. In addition, it is necessary to expand the access infrastructure and secure the scale of the company for overseas buyers, and it is necessary to improve the overall government laws and introduce IT system for the future.
In this paper, we propose health risk management using feature extraction and cluster analysis considering time flow. The proposed method proceeds in three steps. The first is the pre-processing and feature extraction step. It collects user's lifelog using a wearable device, removes incomplete data, errors, noise, and contradictory data, and processes missing values. Then, for feature extraction, important variables are selected through principal component analysis, and data similar to the relationship between the data are classified through correlation coefficient and covariance. In order to analyze the features extracted from the lifelog, dynamic clustering is performed through the K-means algorithm in consideration of the passage of time. The new data is clustered through the similarity distance measurement method based on the increment of the sum of squared errors. Next is to extract information about the cluster by considering the passage of time. Therefore, using the health decision-making system through feature clusters, risks able to managed through factors such as physical characteristics, lifestyle habits, disease status, health care event occurrence risk, and predictability. The performance evaluation compares the proposed method using Precision, Recall, and F-measure with the fuzzy and kernel-based clustering. As a result of the evaluation, the proposed method is excellently evaluated. Therefore, through the proposed method, it is possible to accurately predict and appropriately manage the user's potential health risk by using the similarity with the patient.
In today's IT environment where various pieces of information are distributed in large volumes, recommendation systems are in the spotlight capable of figuring out users' needs fast and helping them with their decisions. The current recommendation systems, however, have a couple of problems including that user preference may not be reflected on the systems right away according to their changing tastes or interests and that items with no relations to users' preference may be recommended, being induced by advertising. In an effort to solve these problems, this study set out to propose a Fuzzy-AHP-based movie recommendation system by applying the BRNN(Bidirectional Recurrent Neural Network) language model. Applied to this system was Fuzzy-AHP to reflect users' tastes or interests in clear and objective ways. In addition, the BRNN language model was adopted to analyze movie-related data collected in real time and predict movies preferred by users. The system was assessed for its performance with grid searches to examine the fitness of the learning model for the entire size of word sets. The results show that the learning model of the system recorded a mean cross-validation index of 97.9% according to the entire size of word sets, thus proving its fitness. The model recorded a RMSE of 0.66 and 0.805 against the movie ratings on Naver and LSTM model language model, respectively, demonstrating the system's superior performance in predicting movie ratings.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.16
no.1
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pp.81-91
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2010
IMO(International Maritime Organization) and the Shipping World rave complied with various kinds of international regulations for maritime safety and marine environmental protection, but the main reason of maritime accidents is that developing countries cannot implement maritime safety related regulations. Although Korea has been a member of the "A group" council of IMO, maritime technology transfer records of Korea are not good. To promote the project of official development assistance in Korea, it is required to select the technology which has a high degree of importance in the fields of maritime safety and has a high degree of demand on the transfer to developing countries, and to concentrate on the selected technology. So, it is necessary to draw valuation factors for maritime safety technology and to decide the priority in order among maritime safety technologies on the basis of valuation factors. Because the weights which show the degree of importance among valuation factors are different from factor to factor, interdependent relationship between factors should be considered on evaluation. In this study, the valuation factors were divided into three groups as the maturity of maritime safety technology, the promotion probability of projects and the degree of importance of technology, and the detailed factors of each group were drawn. A model which used Fuzzy AHP and limiting probability to consider the weights of importance and correlation among valuation factors was developed. To adopt this model, nine types of maritime safety technology in the field of maritime safety information were selected and points were scored for each technology through evaluation. In conclusion, first, ENC related technology was scored to be the highest as 0.0139. Second, the point of ship monitoring technology was scored as 0.0133. Last, oil spill response technology was scored as 0.0132.
Selection of the plant material for planting to reduce fine dust should comprehensively consider the visual characteristics, such as the shape and texture of the plant leaves and form of bark, which affect the adsorption function of the plant. However, previous studies on reduction of fine dust through plants have focused on the absorption function rather than the adsorption function of plants and on foliage plants, which are indoor plants, rather than the outdoor plants. In particular, the criterion for selection of fine dust reduction species is not specific, so research on the selection criteria for plant materials for fine dust reduction in urban areas is needed. The purpose of this study is to identify the priorities of eight indicators that affect the fine dust reduction by using the fuzzy multi-criteria decision-making model (MCDM) and establish the tree selection criteria for the urban planting to reduce fine dust. For the purpose, we conducted a questionnaire survey of those who majored in fine dust-related academic fields and those with experience of researching fine dust. A result of the survey showed that the area of leaf and the tree species received the highest score as the factors that affect the fine dust reduction. They were followed by the surface roughness of leaves, tree height, growth rate, complexity of leaves, edge shape of leaves, and bark feature in that order. When selecting the species that have leaves with the coarse surface, it is better to select the trees with wooly, glossy, and waxy layers on the leaves. When considering the shape of the leaves, it is better to select the two-type or three-type leaves and palm-shaped leaves than the single-type leaves and to select the serrated leaves than the smooth edged leaves to increase the surface area for adsorbing fine dust in the air on the surface of the leaves. When considering the characteristics of the bark, it is better to select trees that have cork layers or show or are likely to show the bark loosening or cracks than to select those with lenticel or patterned barks. This study is significant in that it presents the priorities of the selection criteria of plant material based on the visual characteristics that affect the adsorption of fine dust for the planning of planting to reduce fine dust in the urban area. The results of this study can be used as basic data for the selection of trees for plantation planning in the urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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