Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.10
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pp.69-76
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2016
In this paper, we propose a real-time remote logging model for development of android applications using LBS(Location based Service). The model has two major parts: Mobile Log Management Service and Remote Log Server. Mobile Log Management Service consists of the log collector and the remote log manager. The log collector is an aspect of AOP which can collect logs from the target application without modifications of source codes. The remote log manager has a background service component so that it can receive logs whenever the log collector captures logs from the target application. Remote Log Server communicates with Mobile Log Management Service by socket interface. Therefore, Remote Log Server can show logs in real-time. To validate the efficiency of the proposed model, we show a case study, and compare the model with other models.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.229-235
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2012
Forex trading participants, due to the intensified economic internationalization exchange risk avoidance measures are needed. In this research, Model suitable for estimation of time-series data, such as stock prices and exchange rates, through the concealment of HMM and estimate the short-term exchange rate forecasting model is applied to the prediction of the future. Estimated by applying the optimal model if the real exchange rate data for a certain period of the future will be able to predict the movement aspect of it. Alleged concealment of HMM. For the estimation of the model to accurately estimate the number of states of the model via Bayesian Information Criterion was confirmed as a model predictive aspect of physical exercise aspect and predict the movement of the two curves were similar.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
Diurnal variations of air temperature and relative humidity in the Urban Canopy Layer (UCL) of the Seoul metropolitan area are examined using the Weather Research and Forecasting model coupled with the Seoul National University Urban Canopy Model. The canopy layer air temperature is higher than 2-m air temperature and exhibits a more rapid rise and an earlier peak in the daytime. These result from the multiple reflections of shortwave radiation and longwave radiation trapping due to the urban geometry. Because of the absence of vegetation in the UCL and the higher canopy layer air temperature, the canopy layer relative humidity is lower than 2-m relative humidity. Additional simulations with building height changes are conducted to examine the sensitivities of the canopy layer meteorological variables to the urban canyon aspect ratio. As the aspect ratio increases, net sensible heat flux entering the UCL increases (decreases) in the daytime (nighttime). However, the increase in the volume of the UCL reduces the magnitude of change rate of the canopy layer air temperature. As a result, the canopy layer air temperature generally decreases in the daytime and increases in the nighttime as the aspect ratio increases. The changes in the canopy layer relative humidity due to the aspect ratio change are largely determined by the canopy layer air temperature. As the aspect ratio increases, the canopy layer relative humidity is generally increased in the daytime and decreased in the nighttime, contrary to the canopy layer air temperature.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.547-549
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2012
Forex trading participants, due to the intensified economic internationalization exchange risk avoidance measures are needed. In this research, Model suitable for estimation of time-series data, such as stock prices and exchange rates, through the concealment of HMM and estimate the short-term exchange rate forecasting model is applied to the prediction of the future. Estimated by applying the optimal model if the real exchange rate data for a certain period of the future will be able to predict the movement aspect of it. Alleged concealment of HMM. For the estimation of the model to accurately estimate the number of states of the model via Bayesian Information Criterion was confirmed as a model predictive aspect of physical exercise aspect and predict the movement of the two curves were similar.
Reinforced concrete corbels are generally used to transfer loads within a structural system, such as buildings, bridges, and facilities in general. They commonly present low aspect ratio, requiring an accurate model for shear strength prediction in order to promote flexural behavior. The model described here, originally developed for walls, was adapted for corbels. The model is based on a reinforced concrete panel, described by constitutive laws for concrete and steel and applied in a fixed direction. Equilibrium in the orthogonal direction to the shearing force allows for the estimation of the shear stress versus strain response. The original model yielded conservative results with important scatter, thus various modifications were implemented in order to improve strength predictions: 1) recalibration of the strut (crack) direction, capturing the absence of transverse reinforcement and axial load in most corbels, 2) inclusion of main (boundary) reinforcement in the equilibrium equation, capturing its participation in the mechanism, and 3) decrease in aspect ratio by considering the width of the loading plate in the formulation. To analyze the behavior of the theoretical model, a database of 109 specimens available in the literature was collected. The model yielded an average model-to-test shear strength ratio of 0.98 and a coefficient of variation of 0.16, showing also that most test variables are well captured with the model, and providing better results than the original model. The model strength prediction is compared with other models in the literature, resulting in one of the most accurate estimates.
The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.
Kim, Tae-Hwan;Park, Jeong-Hyun;Nam, Jong-Geun;Lee, Su-Hyung;Bae, Keun-Sung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.2
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pp.135-140
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2009
In this paper, we synthesized active sonar target signals based on highlights model, and then carried out target classification using the synthesized signals. If the target aspect angle is changed, the different signals are synthesized. To know the result, two different experiments are done. First, The classification results with respect to each aspect angle are shown. Second, the results in two group in aspect angle are acquired. Time domain feature extraction is done using matched filter and envelope detection. It shows the pattern of each highlights. Artificial neural networks and multi-class SVM are used for classifying target signals.
Generally, space structures are subjected to severe situations, such as, sublimation, strong evaporation of lubricants, thermal stresses, high temperature gradients, irradiation, impacts by microscopic meteorites, and other factors. Recent]y, various kinds of coatings are applied to the parts under heavy contact stresses, in order to insure long wear-free lives and/or reduce friction coefficients. In space structures, molybdenum disulfide is using frequently. Moreover TiN, Al$_2$O$_3$, PTFE(Poly Tetra Fluor Ethylene) are introduced recently for space structure. In this part we are going to apply the partial model method, developed in reference[11] to analyze part with coated layer. In referencer[l1], we compute the reasonable size of partial model and aspect ratio. Using these data, we analyze the structures coated with TiN, Al$_2$O$_3$, PTFE under contact load, temperature and crack model . Beside, we consider the stress analysis under time dependent load and transient thermal effect.
Prevezer, Tanya;Holding, Jeremy;Gaylard, Adrian;Palin, Robert
Wind and Structures
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v.5
no.2_3_4
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pp.359-368
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2002
This paper describes a CFD investigation into the flow over the cab of a bluff-fronted lorry. Several different simulations were undertaken, using the commercial codes: CFX, Fluent and PowerFLOW. Using the $k-{\varepsilon}$ turbulence model, the flow over the cab was symmetric, however, using more accurate turbulence models such as the RNG $k-{\varepsilon}$ model or the Reynolds Stress Model, the flow was asymmetric. The paper discusses whether this phenomenon is a real effect or whether it is a solver artefact and the study is supported by experimental evidence. The findings are preliminary, but suggest that it has a physical origin and that it may be aspect ratio-dependent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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