세계적으로, IT 기술의 발전 및 급격한 정보화 사회로의 변화는 정보의 디지털화를 가속시켜 왔으며, 전자상거래 등의 활성화로 여러 유형의 민감 정보가 수집, 보관, 운용되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 현재, 공공부문 및 금융뿐만이 아니라 민간부분에서도 다수의 개인정보들을 활용하고 있으며, 정보의 유출로 인한 사고도 나날이 증가하는 추세이다. 이러한 민감 정보에 대한 보안상의 문제점들의 검토와 방지를 위해, 보다 쉬운 평가관리체계 지원도구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 민간부문에서 효과적으로 적용 가능한, 기업을 위한 개인정보영향평가 관리 시스템인 E-PIAMS (Enterprise- Privacy Impact Assessment Management System)를 제안하고자 한다.
Sabirin, Muhammad Syah Houari;Lee, Jung-Soo;Kim, Hui-Yong;Kim, Mun-Churl;Kim, Yong-Han
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.346-350
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2009
Digital Multimedia Broadcasting (DMB) is the mobile TV service based on a digital radio transmission system that provides high quality audio/video and other auxiliary data services. As users want to store the DMB content in their device to be consumed later or to be shared among users, a standardized format needs to be specified to guarantee the interoperability for the DMB contents for various devices. DMB AF (Application Format) specification defines a file format for DMB contents and services. It specifies how to combine the variety of DMB contents with associated information for a presentation in a well-defined format that facilitates storage, interchange, management, editing, and presentation of the DMB contents in protected, governed, and interoperable ways. In this paper we present our implementation of DMB AF as part of the development of DMB AF reference software. Our implementation of DMB AF is developed as the reference software for the standard specification that consists of a three applications: packager, media player, metadata browser and collection of supporting libraries used by the applications.
A distributed video-on-demand (VoD) system is one where collection of video data is located at dispersed sites across a computer network. In a single site environment, a local video server retrieves video data from its local storage device. However, in the setting of a distributed VoD system, when a customer requests a movie from the local server, the server may need to interact with other servers located across the network. In this paper, we present three types of presentation plans that a local server must construct in order to satisfy the customer request. Informally speaking, a presentation plan is a temporally synchronized detailed sequence of steps that the local server must perform for presenting the requested movie to the customer. This involves obtaining commitments from other video servers, obtaining commitments from the network service provider, as well as making commitments of local resources, within the limitations of available bandwidth, available buffer, and customer data consumption rates. Furthermore, for evaluating the goodness of a presentation plan, we introduce two measures of optimality for presentation plans: minimizing wait time for a customer, and minimizing access bandwidth is used. We develop algorithms to compute optimal presentation plans for all three types, and carry out extensive experiments to compare their performance. We have also mathematically proved certain results for the presentation plans that had previously been verified experimentally in the literature.
최근 모바일 환경에서 우수한 특성으로 인해 플래시 메모리가 하드디스크를 대체할 만한 차세대 저장 장치로서 주목을 받고 있다. 하지만 이러한 플래시 메모리는 읽기 속도에 비해 쓰기 속도가 느리고 접근 비용의 비중이 미미한 특징 때문에 하드디스크 기반에서의 디스크 접근 횟수를 이용한 비용 예측 방법을 그대로 적용할 수 없다. 그러므로 플래시 메모리 기반의 효율적인 인덱스 설계나 질의 처리, 최적화를 위해서는 플래시 메모리에 적합한 비용 예측 방법이 필요하다. 본 논문의 목적은 플래시 메모리를 위한 파일 시스템인 플래시 전환 계층(flash Translation Layer)을 기반으로 비용 예측 모델을 제시하는 것이다. 플래시 메모리의 저장 공간에서 데이터를 읽는 비용은 플래시 메모리의 하드웨어 특성으로부터 쉽게 유추될 수 있지만, 쓰기 비용의 경우 플래시 메모리에 대한 쓰기 작업이 초래하는 가비지 컬렉션(Garbage Collection) 때문에 예측하기가 힘들다. 본 논문은 해당 파일 시스템으로부터 전체 플래시 메모리 공간 대비 유효 데이터의 사용률을 얻어낸 후 그 정보를 이용하여 가비지 컬렉션을 포함한 쓰기 비용을 예측하는 모델을 제안한다. 이러한 예측 모델을 사용하면 인덱스를 구성하거나 질의 처리 및 최적화 알고리즘을 구성하는데 있어 플래시 메모리의 특성을 반영한 비용 효율적인 설계를 수행할 수 있다.
Okuda, Tomoaki;Yoshida, Tetsuro;Gunji, Yuma;Okahisa, Shunichi;Kusdianto, K.;Gen, Masao;Sato, Seiichi;Lenggoro, I. Wuled
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제9권2호
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pp.137-145
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2015
This study focused on the measurement of the actual charging state of ambient aerosol particles, which is important for understanding the intricate process of adverse health effects caused by particulate matter (PM). The net electrostatic charging state of $PM_{2.5}$ collected on filter media was measured in this study. The Faraday cage method and surface potential measurements were used in this study. The results showed that the polarities of the net charging state measured using these two methods were in agreement for 42 out of 48 samples (87.5%), and 36 samples (75%) were negatively charged. The filters were not significantly charged by friction between the filters and air not containing PM. Charge addition to or leakage from the filters was not observed over a two-month storage period. Net charging state of $PM_{2.5}$ collected on the filters was concluded to be negative in most cases, based on data's support of the assumption that aerosol charging state is not altered by the process of PM collection using filter.
Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
This study examined the cooling performance of a solar heating and cooling system for an office building using the dynamic simulation program (TRNSYS). This solar heating and cooling system incorporates evacuated tube solar collectors of $204m^2$, storage tank of $8m^3$, 116.2kW auxiliary heater, single-effect $LiBr/H_2O$ absorption chiller of 20RT nominal cooling capacity. It was found that for the representing day showed peak cooling load the annual average collection efficiency of the collector was 32.9% and coefficient of performance of single-effect $LiBr/H_2O$ absorption chiller was 0.68. And the results shows for the cooling season the solar fraction of the solar heating and cooling system was 32.2% and maximal and minimal solar fraction was 63.4% for May 17.9% for July respectively.
In edge computing, most procedures, including data collection, data processing, and service provision, are handled at edge nodes and not in the central cloud. This decreases the processing burden on the central cloud, enabling fast responses to end-device service requests in addition to reducing bandwidth consumption. However, edge nodes have restricted computing, storage, and energy resources to support computation-intensive tasks such as processing deep neural network (DNN) inference. In this study, we analyze the effect of models with single and multiple local exits on DNN inference in an edge-computing environment. Our test results show that a single-exit model performs better with respect to the number of local exited samples, inference accuracy, and inference latency than a multi-exit model at all exit points. These results signify that higher accuracy can be achieved with less computation when a single-exit model is adopted. In edge computing infrastructure, it is therefore more efficient to adopt a DNN model with only one or a few exit points to provide a fast and reliable inference service.
This study deals with the collection of solar energy and its storage in evacuated tubular collector systems for different types of header design, flow passage and heat transfer devices. In order to elicit the most efficient combination of header design, flow passage, heat transfer hardware and operating conditions, a series of tests were done for the four different types of solar collectors utilizing vacuum tubes. The systems studied here either has the evacuated collector tubes with a metal cap on one end or the all-glass evacuated solar collector tubes These evacuated tubular collectors are known to be more efficient than the flat-plate ones in both direct and diffuse solar radiation. Test results show that the system comprised of the all-glass evacuated tubes with U-shaped copper pipes inside outperforms the other configurations. Especially, a rolled copper sheet tightly placed along the inner surface of each inner tube enhances heat transfer between the heated collector surface and the water contained in the U-shaped copper pipe.
Mohasseb, M.;El-Rabbany, A.;El-Alim, O. Abd;Rashad, R.
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.21-26
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2006
This paper focuses on modeling and predicting differential GPS corrections transmitted by marine radio-beacon systems using artificial neural networks. Various neural network structures with various training algorithms were examined, including Linear, Radial Biases, and Feedforward. Matlab Neural Network toolbox is used for this purpose. Data sets used in building the model are the transmitted pseudorange corrections and broadcast navigation message. Model design is passed through several stages, namely data collection, preprocessing, model building, and finally model validation. It is found that feedforward neural network with automated regularization is the most suitable for our data. In training the neural network, different approaches are used to take advantage of the pseudorange corrections history while taking into account the required time for prediction and storage limitations. Three data structures are considered in training the neural network, namely all round, compound, and average. Of the various data structures examined, it is found that the average data structure is the most suitable. It is shown that the developed model is capable of predicting the differential correction with an accuracy level comparable to that of beacon-transmitted real-time DGPS correction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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