In this experiment, we have manufactured thermal-curable silver pastes for direct printing. And to enhance conductivity, printability, adhesion and hardness during polymer direct-gravure prints, we have manufactured Ag pastes by adding variety of filter contents. Then we have investigated characteristics of rheology in paste according to the gravure printability and the properties of printed conductive patterns. Depending on a variety of Ag powder, there was a big difference in sharpness of printed pattern. And also by the use of carbon, there was a big difference in amount of solvent used, conductivity and in hardness. We could improve doctoring and the sharpness of a pattern by adding Ag paste in carbon particle, but as we have used nano-sized particle, there was an increase in the amount of solvent used and also we have found out that it gives a bad effect as adhesive and hardness becomes weaker. Even though Ag particle has the same spherical shape, the surface treatments could differ from one another. And by the appropriate choice and with the suitable combination of Ag powder, excellent printability and conductivity could be obtained.
In this paper, we propose the algorithms which determine 1) the efficient anchor-node visiting route of mobile sink in terms of energy supply and 2) the efficient energy amount to be charged to each anchor node, by using the information of each anchor node and the mobile sink. Wireless sensor networks (WSNs) using mobile sinks can be deployed in more challenging environments such as those that are isolated or dangerous, and can also achieve a balanced energy consumption among sensors which leads to prolong the network lifetime. Most mobile sinks visit only some anchor nodes which store the data collected by the nearby sensor nodes because of their limited energy. The problem of these schemes is that the lifetime of the anchor nodes can be shorten due to the increased energy consumption, which rapidly reduces the overall lifetime of WSN. This study utilizes a mobile sink capable of wireless power transmission to solve this problem, so a mobile sink can gather data from anchor nodes while charging energy to them. Through the performance verification, it is confirmed that the number of blackout nodes and the amount of collected data are greatly improved regardless of the size of the network.
Cine-Hangeul is a program that can predict the running time of a movie based on the screenplay before production. This paper seeks to verify the prediction reporting function of Cine-Hangeul, which is the standard Korean screenplay format. Moreover, this paper presents a method to increase the accuracy of the Cine-Hangeul reporting function. The objective of this paper is to offer a correction method based on scientific evidence because the current Cine-Hangeul reporting function has many errors. The verification process for five scenarios and movies confirmed that the default setting value of Cine- Hangeul's screening time prediction reporting was many errors. Cine-Hangeul analyzes the amount of textual information to predict the time of the scene and the time of the dialogue and helps predict the total time of the movie. Therefore, if a certain amount of text information is not available, the accuracy is unreliable. The current Cine-Hangeul prediction report confirms that the efficiency is high when the scenario volume is about 90 to 100 pages. As a result, prediction of screening time by Cine-Hangeul, a Korean scenario standard format program, confirmed the verification that it could secure the same level of reliability as the actual screening time by correcting the reporting settings. This verification also affirms that when applying about 50 percent of the basic set of screening time reporting, it is almost identical to the screening time.
The purpose of water distribution system is supplying water to users by maintaining appropriate pressure and water quality. For efficient monitoring of the water distribution system, determination of optimal locations for pressure monitoring is essential. In this study, entropy theory was applied to determine the optimal locations for pressure monitoring. The entropy which is defined as the amount of information was calculated from the pressure change due to the variation of demand reflected the abnormal conditions at nodes, and the emitter function (fire hydrant) was used to reproduce actual pressure change pattern in EPANET. The optimal combination of monitoring points for pressure detection was determined by selecting the nodes receiving maximum information from other nodes using genetic algorithm. The Ozger's and a real network were evaluated using the proposed model. From the results, it was found that the entropy theory can provide general guideline to select the locations of pressure sensors installation for optimal design and monitoring of the water distribution systems. During decision-making phase, optimal combination of monitoring points can be selected by comparing total amount of information at each point especially when there are some constraints of installation such as limitation of available budget.
Our business conglomerates are sharing their fates economically because of mutual debt warranty among their own affiliates and excessive financial loans. For this reason, it is inevitably restrictive to obtain the whole information on such conglomerates by individual and consolidated financial statements. To solve this problem, the system of combined financial statement was introduced through modifications of the Act of the outside audit of corporations in 1988. As a result, 15 out of this nation's 30 major business conglomerates prepared and submitted their own combined financial statements. In this paper, all financial statements are grouped into financial and non-financial parts, based on characteristics of business control and combined financial statement. Then the business size, financial rate and internal transactions for each of the conglomerates are analyzed, based on which problems of the combined financial statement as announced publicly are clarified. For the system, this study suggests improvement points such as a sufficient publication of any possible situations and interest coordination caused between the date of business settlement and that of preparing combined financial statements by applying principles of sharing to the evaluation of valuable instrument papers for investment and by determining the amount, 5% accounting for the total amount of debt warranty, foreign exchange assets and debts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5023-5038
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2017
Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권3호
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pp.1-22
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2003
P2P systems have been studied by many researchers in universities and commercial firms in recent years. In this study. we design and implement a system that makes UP for shortcomings of currently available P2P systems. Gnutella and Napster. The study also includes an efficiency analysis scheme conducted through a series of experimental data. The data sharing system of the study demonstrated duality of roles(client, service) of peers. But, their roles were separated from the existing client-server systems. Also, the study implements mechanism that shows the redundancy of data to communicate efficiently among peers for transferring data. The results of performance measure of the system shows that the amount of information shared by peers increases as the amount of peers increases but with no significant increase in response time. This constant response time is far more stable and faster than current file sharing systems. such as Gnutella and Napster. Business applications such as knowledge management, enterprise information portal management and transfer of data are done by use of supercomputers. They need to extend their systems to equip with more capacity and throughput as the number of clients increases. Moreover, they will face with more complicated problems if integration with new systems exists. If this JDSS is introduced to these business applications. it would easily augment scalability of the system with high performance at less expense.
In this paper, a new distributed parallel algorithm for pattern classification based upon Self-Organizing Neural Network(SONN)[10-12] is developed. This system works without any information about the number of clusters or cluster centers.
The SONN model showed good performance for finding classification information, cluster centers, the number of salient clusters and membership information.
It took a considerable amount of time in the sequential version if the input data set size is very large. Therefore, design of parallel algorithm is desirous. A new distributed parallel algorithm is developed and experimental results are presented.
In this paper, we propose a new algorithm to calculate the maximum amount of available resource while preventing the outage to the currently serviced users not only in the home cell but also in adjacent cells. The effect of resource management in adjacent cells is simulated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3275-3298
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2022
Cloud-based architectures for precision agriculture are domain-specific controlled and require remote access to process and analyze the collected data over third-party cloud computing platforms. Due to the dynamic changes in agricultural parameters and restrictions in terms of accessing cloud platforms, developing a locally controlled and real-time configured architecture is crucial for efficient water irrigation and farmers management in agricultural fields. Thus, we present a new implementation of an independent sensor-enabled architecture using variety of wireless-based sensors to capture soil moisture level, amount of supplied water, and compute the reference evapotranspiration (ETo). Both parameters of soil moisture content and ETo values was then used to manage the amount of irrigated water in a small-scale agriculture field for 356 days. We collected around 34,200 experimental data samples to evaluate the performance of the architecture under different agriculture parameters and conditions, which have significant influence on realizing real-time monitoring of agricultural fields. In a proof of concept, we provide empirical results that show that our architecture performs favorably against the cloud-based architecture, as evaluated on collected experimental data through different statistical performance models. Experimental results demonstrate that the architecture has potential practical application in a many of farming activities, including water irrigation management and agricultural condition control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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