데이터 웨어하우스는 크기가 방대하기 때문에 인덱스의 선택은 질의어 처리의 효율성에 상대한 영향을 준다. 인덱스는 질의 처리 비용을 줄이지만, 그것이 차지하는 기억 영역과 데이터베이스의 변경에 따른 보수라는 비용이 수반된다. 데이터 웨어하우스에서 하나의 사실 테이블과 여러 개의 차원 테이블 사이의 조인을 행하는 스타 조인 질의어와 차원 테이블의 선택을 최적화하기 위해서 비트맵 조인 인덱스가 잘 적용된다. 비트맵 조인 인덱스는 이진수로 표현되기 때문에 저장 비용은 적게 들지만 인덱스 할 후보 속성들이 많이 생성되기 때문에 그 중에서 인덱스 할 속성들을 선택하는 일은 어려운 과제가 된다. 인덱스 선택은 일단 후보 속성들의 개수를 축소하고, 그 중에서 인덱스를 선택하게 된다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 방법을 사용해서 비트 맵 조인 인덱스 선택 문제에서 후보 속성들의 개수를 축소하는 것을 해결한다. 질의어에 있는 속성들의 빈도에 기준해서 후보 속성들의 개수를 감소시키는 기존의 방법에 비해서 본 논문은 속성들의 빈도를 사용함과 동시에 차원 테이블의 크기, 차원 테이블의 튜플 크기, 디스크의 페이지 크기 등을 고려한다. 그리고 데이터마이닝 기법으로 빈발 항목집합을 마이닝하여 후보 속성들의 개수를 효과적으로 줄인다. 후보 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스에 비용함수를 적용해서 최소의 비용과 기억 영역 제한에 적합한 속성집합들의 비트 맵 조인 인덱스를 구한다. 본 논문의 방법의 효율성을 평가하기 위해서 기존의 방법들과 비교 분석을 한다.
본 연구에서는 GIS기반 적지분석을 적용하여 조류-양수 융합발전시설의 설치후보지역을 도출하는 것을 목표로 하였다. 연구대상지역은 진도 일대 서남해 해역이며, 융합발전시설의 설계 및 설치 특성을 고려하여 적지분석을 위한 고려인자를 도출하였다. MOHID(Modelo HIDrodin?mico)를 이용하여 조류 수치모의를 수행하였고, 모의 결과를 공간자료로 변환하였다. 이후 본 연구에서는 제안하는 GIS기반 중첩분석 방법을 적용하여 설치후보지역을 도출하였다. 연구 결과에서 총 10개 지역이 후보지역으로 도출되었으며, 이 중 진도, 성남도, 하조도가 상대적으로 넓은 해역에 대해 조류-양수 발전기 설치가 가능한 것으로 판단되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.389-405
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2014
Outdated Channel State Information (CSI) was proved to have negative effect on performance in two-way relay networks. The diversity order of widely used opportunistic relay selection (ORS) was degraded to unity in networks with outdated CSI. This paper proposed a multiple relay selection scheme for amplify-and-forward (AF) based two-way relay networks (TWRN) with outdated CSI. In this scheme, two sources exchange information through more than one relays. We firstly select N best relays out of all candidate relays with respect to signal-noise ratio (SNR). Then, the ratios of the SNRs on the rest of the candidate relays to that of the Nth highest SNR are tested against a normalized threshold ${\mu}{\in}[0,1]$, and only those relays passing this test are selected in addition to the N best relays. Expressions of outage probability, average bit error rate (BER) and ergodic channel capacity were obtained in closed-form for the proposed scheme. Numerical results and Simulations verified our theoretical analyses, and showed that the proposed scheme had significant gains comparing with conventional ORS.
Purpose: Given the mixture components - process variables experimental data, we propose the strategy to find the proper combined model. Methods: Process variables are factors in an experiment that are not mixture components but could affect the blending properties of the mixture ingredients. For example, the effectiveness of an etching solution which is measured as an etch rate is not only a function of the proportions of the three acids that are combined to form the mixture, but also depends on the temperature of the solution and the agitation rate. Efficient designs for the mixture components - process variables experiments depend on the mixture components - process variables model which is called a combined model. We often use the product model between the canonical polynomial model for the mixture and process variables model as a combined model. Results: First we choose the reasonable starting models among the class of admissible product models and practical combined models suggested by Lim(2011) based on the model selection criteria and then, search for candidate models which are subset models of the starting model by the sequential variables selection method or all possible regressions procedure. Conclusion: Good candidate models are screened by the evaluation of model selection criteria and checking the residual plots for the validity of the model assumption. The strategy to find the proper combined model is illustrated with examples in this paper.
Purpose - The International Maritime Organization (IMO) has promulgated strict regulations on emissions in the maritime shipping industry. LNG (Liquefied Natural Gas) is, therefore, recognized as the optimal fuel alternative solution. The aim of this study is to select the most suitable location for an LNG bunkering port. This is formulated as a multiple-criteria ranking problem regarding four candidate ports in South Korea: the ports of Busan, Gwangyang, Incheon, and Ulsan. Design/Methodology/approach - An analysis employing the Consistent Fuzzy Preference Relation (CFPR) methodology is carried out, and the multiple-criteria evaluation of various factors influencing the location selection, such as the average loading speed of LNG, the number of total ships, the distance of the bunkering shuttle, and the degree of safety is performed. Then, based on the combination of both the collected real data and experts' preferences, the final ranking of the four ports is formulated. Findings - The port of Busan ranks first, followed by the ports of Gwangyang and Ulsan, with the port of Incheon last on the list. Originality/value - The Korean government could proceed with a clear vision of the candidate ports' ranking in terms of the LNG bunkering terminal selection problem.
본 연구는 지방교부세제도에서는 어떤 자치단체장이라도 지방교부금의 상한까지 사용하려 하고 재원이 다른 용도로 사용될 가능성이 상대적으로 높다는 측면에서 지방세를 통한 지방재원 조달의 경우보다 비효율적이라는 것을 이론적으로 보이고 있다. 특히, 지방교부세제도의 경우에는 지방정부의 재정한계를 감소시키더라도 이러한 재정낭비의 가능성은 감소하지 않는다는 문제가 있다. 보다 효율적인 지방자치를 위해서는 국세의 지방세로의 전환을 통하여 지방재원이 지역주민으로부터 나오는 지방세를 강화할 필요성이 있다. 더 나아가 현행 지방교부세제도와 지방세 및 국세 체계를 개편하여 지방에서 사용하는 재원은 기본적으로 지방이 부담한다는 원칙을 확립할 필요성이 있다. 다시 말하면, 자치단체의 권한과 책무를 엄격하게 규정하고 그에 대응하는 재정권한 또한 부여되었을 때에만 재정의 낭비적 요소를 막을 수 있을 것이다. 이와 함께 상향식 공천제도인 경선제도를 통하여 지역정치인으로서 능력이 검증된 인물들이 중앙정치로 나아갈 수 있는 경로를 열어주고, 이를 통하여 현직 지역구의원과의 경쟁을 통하여 현직 지역구의원들의 지역발전을 위한 더 많은 노력을 유도할 수 있다는 점에서 중앙정치의 발전뿐만 아니라 지역발전에 보다 효율적인 제도라는 것을 보이고 있다. 다른 한편, 이러한 경선제도는 중앙정치로의 유인제공을 통하여 지방정치인의 지대추구행위를 감소시키는 효과도 있다. 더욱이 경선제도는 중앙정치에 참여하고자 하는 많은 능력 있는 인물들을 지방정치로 유도함으로써 지방발전을 도모할 수 있는 부수적인 효과도 얻을 수 있다. 이러한 중앙정치와 지방정치의 선순환적인 구조를 통하여 중앙정치와 지방분권 및 지역발전을 도모할 수 있다는 측면에서 경선제도의 도입이 긴요하다고 판단된다.
Aung, Cherry Ye;Ali, G.G. Md. Nawaz;Chong, Peter Han Joo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5149-5173
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2016
Cooperative forwarding has shown a substantial network performance improvement compared to traditional routing in multi-hop wireless network. To further enhance the system throughput, especially in the presence of highly congested multiple cross traffic flows, a promising way is to incorporate the multi-radio multi-channel (MRMC) capability into cooperative forwarding. However, it requires to jointly address multiple issues. These include radio-channel assignment, routing metric computation, candidate relay set selection, candidate relay prioritization, data broadcasting over multi-radio multi-channel, and best relay selection using a coordination scheme. In this paper, we propose a simple and efficient cluster-based cooperative data forwarding (CCDF) which jointly addresses all these issues. We study the performance impact when the same candidate relay set is being used for multiple cross traffic flows in the network. The network simulation shows that the CCDF with MRMC not only retains the advantage of receiver diversity in cooperative forwarding but also minimizes the interference, which therefore further enhances the system throughput for the network with multiple cross traffic flows.
With the success of the genome-wide association studies (GWASs), many candidate loci for complex human diseases have been reported in the GWAS catalog. Recently, many disease prediction models based on penalized regression or statistical learning methods were proposed using candidate causal variants from significant single-nucleotide polymorphisms of GWASs. However, there have been only a few systematic studies comparing existing methods. In this study, we first constructed risk prediction models, such as stepwise linear regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic-Net (EN), using a GWAS chip and GWAS catalog. We then compared the prediction accuracy by calculating the mean square error (MSE) value on data from the Korea Association Resource (KARE) with body mass index. Our results show that SLR provides a smaller MSE value than the other methods, while the numbers of selected variables in each model were similar.
In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.
Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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