High resolution satellite imagery is regarded as one of the important data sets to engineering application, as well as conventional scientific application. However, despite this general view, there are a few target applications using this information. In this study, the possibility for the future wide uses in associated with smart graphics of this information is investigated. The concept of smart graphics can be termed intelligent graphics with XML-based structure and knowledge related to semantic web, which is a useful component for the data dissemination framework model in a multi-layered web-based application. In the first step in this study, high resolution imagery is transformed to GML (Geographic Markup Language)-based structure with attribute schema and geo-references. In the second, this information is linked with GIS data sets, and this fused data set is represented in the X3D (eXtensible 3D), ISO-based web 3D graphic standard, with styling attributes, in the next stop. The main advantages of this approach using GML and X3D are the flourished representations of a source data according to user/clients’ needs and structured 3D visualization linked with other XML-based application. As for the demonstration of this scheme, 3D urban modelling case with actual data sets is presented.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.345-354
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2005
In this paper collaboration of web-based distributed business systems is analyzed and the need of timely collaboration is derived and described in terms of inter-organizational contracts. A method of event-condition-action (ECA) rule based timely collaboration to meet the need and an active functionality component (AFC) to provide the method are proposed. The proposed method supports high level rule programming and event-based immediate processing so that system administrators and programmers can easily maintain the timely collaboration independently to the application logic. The proposed AFC uses HTTP protocol to be applied through firewalls. It is implemented using basic trigger facilities of a commercial DBMS for practical purpose.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.134-134
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2021
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.75-84
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2018
Increasing the operation rate of components and stabilizing the operation through timely management of the core parts are crucial for improving the efficiency of the railroad maintenance industry. The demand for diagnosis technology to assess the condition of rolling stock components, which employs history management and automated big data analysis, has increased to satisfy both aspects of increasing reliability and reducing the maintenance cost of the core components to cope with the trend of rapid maintenance. This study developed a big data platform-based system to manage the rolling stock component condition to acquire, process, and analyze the big data generated at onboard and wayside devices of railroad cars in real time. The system can monitor the conditions of the railroad car component and system resources in real time. The study also proposed a machine learning technique that enabled the distributed and parallel processing of the acquired big data and automatic component fault diagnosis. The test, which used the virtual instance generation system of the Amazon Web Service, proved that the algorithm applying the distributed and parallel technology decreased the runtime and confirmed the fault diagnosis model utilizing the random forest machine learning for predicting the condition of the bearing and wheel parts with 83% accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.8
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pp.2010-2026
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2013
The combination of biometrics and cryptography gains a lot of attention from both academic and industry community. The noisy biometric measurement makes traditional identity based cryptosystems unusable. Also the extraction of key from biometric information is difficult. In this paper, we propose an efficient biometric identity based signature scheme (Bio-IBS) that makes use of fuzzy extractor to generate the key from a biometric data of user. The component fuzzy extraction is based on error correction code. We also prove that the security of suggested scheme is reduced to computational Diffie-Hellman (CDH) assumption instead of other strong assumptions. Meanwhile, the comparison with existing schemes shows that efficiency of the system is enhanced.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.12
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pp.1179-1185
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2007
This paper presents a new approach to automotive embedded systems development and validation. Recently automotive embedded systems become even more complex and the product life cycle is getting reduced. To overcome these problems AUTOSAR, a standardized software platform and component based approach, was introduced. Model-based approach has been widely applied in the development of embedded systems and has strong benefits such as early validation and automated testing. In this paper cooperative development and validation of AUTOSAR and model-based approach are introduced and automated testing techniques are proposed. With the proposed techniques we can improve complexity management through increased reuse and exchangeability of software module and automated testing is realized.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2006.08a
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pp.163-168
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2006
Nursing diagnosis process is described as nurses assessing the patients' conditions by applying reasoning and looking for patterns, which fit the defining characteristics of one or more diagnoses. This process is similar to using a typical document retrieval system if we consider the patients' conditions as queries, nursing diagnoses as documents, and the defining characteristics as index terms of the documents. However, there is a small fixed number of nursing diagnoses and infinite number of patients' conditions in a typical hospital setting. This state is more suitable to applying document routing mode of information access, which is defined as a number of archived profiles, compared to individual documents. In this paper, we describe a ROUting-based Nursing Diagnosis (ROUND) system and its Natural Language Processing-based query processing component, which converts the defining characteristics of nursing diagnoses into query representations.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.11
no.3
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pp.211-222
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2006
In collaborative environment, it is necessary that the participants in collaboration should share the same understanding about the semantics of terms. For example, they should know that 'COMPONENT' and 'ITEM' are different word-expressions for the same meaning. In order to handle such problems in information sharing, an information system needs to automatically recognize that the terms have the same semantics. So we develop an algorithm mapping two terms based on their ontological definitions and their similarities. The proposed algorithm consists of four steps: the character matching, the inferencing, the definition comparing and the similarity checking. In the similarity checking step, we consider relation similarity and hierarchical similarity. The algorithm is very primitive, but it shows the possibility of semi-automatic mapping using ontology. In addition, we design a mapping procedure for a mapping system, called SOM (semantic ontology mapper).
As an enhancement to increase mapping speed of the current ALMA TP array, development of a focal plane array system working at ultra wide frequency range of 275-500 GHz with GPU-based software spectrometers has been carried out since 2015. Major progresses on such component development as wideband DSB mixers, a profiled corrugated horn, receiver optics, LO system and GPU-based spectrometer are reviewed with brief introduction to implication of ALMA 2030 for technical implementation.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.13-20
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2004
Grid system has the potential to resolve the current need of bioinformatics for super-computing environment inexpensively. There are already several Grid applications of bioinformatics tools. To solve the real-world bioinformatics problems, however, the various integration of each tool is necessary in addition to the implementation of more basic tools. Workflow based problem solving environment can be the efficient solution for this type of software development. There are still heavy overhead, however, to develop and implement workflow model on current Grid system. He re we propose a model of simple problem solving environment that enables component based workflow design of integrated bioinformatics applications on Grid environment by using Condor functionalities. We realized this model for practical bioinformatics solutions of a genome sequence analysis and a comparative genome analysis. We implemented necessary bioinformatics tools and interfacing tools as the components, and combine them in the workflow model of each solution by using the tools presented in Condor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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