The government of South Korea has introduced various security measures in the supply chain, such as CSI (including a 24-hour rule) and AEO (Authorized Economic Operator), in compliance with global security trends and the war on terror. However, many participants in the import and export process are still unfamiliar with the purposes and functions of CSI, the 24-hour rule, and AEO. As such, considering these risks as obstacles or as factors that interfere with the import and export process, this study suggests proper management schemes, which can identify, measure and evaluate these risks.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.773-789
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2016
This study was conducted to identify the sleep patterns and influencing factors of hospitalized elderly in a long-term care hospital. The sleep patterns of 142 subjects were recorded using Sleep Charts. The average sleep time of subjects was 10.7 hours a day (3.9 hours in daytime and 6.8 hours in nighttime). Sleep regularity among participants were 71.7% in all day (58.1% in day time and 80.5% in night time). The presence of dementia patients in the room (PDPR) has been identified to be a statistically significant predictor of all day sleep, and pain, PDPR, and physical function have been found to be a significant predictors of sleep regularity in all day among subjects. It suggested that elderly patients in a long-term care hospital do not slept well during night, which leads to increase in daytime sleep and decrease the quality of their sleep. Therefore, an intervention program should be developed to promote the quality of sleep among hospitalized elderly.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.283-287
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2004
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.103-108
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2024
Kakuro puzzles are NP-complete problems where no way to solve puzzles in polynomial time is known. Until now, a brute-force search method or a linear programming method has been applied to substitute all possible cases. This paper finds a magic rule, a rule for box sizes and unfilled numbers according to sum clues. Based on the magic rule, numbers that cannot enter empty cells were deleted from the box for row and column sum clues. Next, numbers that cannot enter the box were deleted based on the sum clue value. Finally, cells with only a single number were confirmed as clues. As a result of applying the proposed algorithm to seven benchmarking experimental data, it was shown that solutions could be obtained for all problems.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.387-392
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2008
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1767-1774
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1999
This paper is to synthesize Korean multi-syllabic speeches in the time domain using mono-syllables as a synthesis unit. Specially it is to control the shape forms of speech energy flows between the connection parts of syllables in the case of concatenation mono-syllables. For this it is controlled with the prosody parameters1) extracted from speech waveforms in the time domains and presented the experimental results controlled the energy flows by using the induced concatenation rules from the korean syllable shapeforms in connetion parts of syllables. In the results of experiments, it is removed the incontinuities of energy follows in the connection parts produced by concatenating the mono-syllables in the time domain and also improved the qualities and naturalites of synthesized speeches.
This paper will look into the Main Substance and Some Problems of 24 hours Advance Cargo Manifest Declaration Rule, focuses on the Policy implication of Korea's and counter measures of our parties concerned about 24-hour advance vessel manifest rule. The 24-hour rule requires cargo owners to submit cargo manifest information to U.S. Customs 24 hours before vessel sailing from the final foreign port to a U.S. port. Cargo manifest information must be complete, accurate, and timely. As of February 2, 2003 manifest information can be submitted by paper or electronically. Cargo descriptions must be at a level of detail consistent with Harmonized Tariff Schedule (HTS) codes used by U.S. Customs. HTS codes are 10 digits. Electronic submissions are made via the Automated Manifest System (AMS) run by U.S. Customs.
Although systems with finite capacities have been the topic of much study, there are as of yet no analytic expressions for (higher) moment and tail probability of stationary waiting times in systems with even constant processing times. The normal queueing theory cannot properly handle such systems due to the difficulties caused by finite capacity. In this study, for a DBR (Drum-Buffer-Rope) line production system with constant processing times, we introduce analytic expressions by using previous results obtained using a max-plus algebraic approach.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.533-538
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2004
This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability
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[게시일 2004년 10월 1일]
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