Because of increasing the notebook computer and PDA, users' requirement with respect to mobility is growing more and more. However, current IP protocol is not changed IP address and can not deliver IP packets on new location of host in case moving another network. To solve this problem, the IETF has proposed mobile IP. Today users want to be provided suitable QoS in the internet since demand of services is variety. The policy-based network management is method which can solve various problems of QoS, security, and complication of management in IP networks. This paper presents the network topology constitution, operation procedure and architecture of policy-based network management for providing internet DiffServ on mobile IP environment. In this paper we propose policy classes of policy-based DiffServ network management on mobile environment and create policy scenarios using the proposed policy description language to represent the policy classes. Finally, we implemented a policy-based DiffServ network management system on mobile IP environment.
By using geolocation and maps, we need to trace the path of ourselves, others, or the objects. Until now, we used a native apps development mehod to develop path tracking systems in mobile devices such as smart phones and tablet computers. A disadvantage of this method is that we have to work again to provide the same service on different platforms. Web Apps and Hybrid Apps are developed to recover this disadvantage. Since Hybrid Apps look like Native Apps apparently, users prefer Hybrid Apps to Web Apps. In this paper, we develop a hybrid app which can trace the path on mobile devices. The recently suggested next generation markup language, HTML5, has geolocation features. By using them, we implemented a hybrid app for a path tracking system. First, we create a web app using HTML5, CSS, and JavaScript, Then, PhoneGap, a mobile development framework, is used to convert it to the hybrid app. By implementing hybrid app, various apps which need path tracking can be developed rapidly and effectively, regardless of the mobile devices.
PtolemyII is an environment that supports heterogeneous modeling and design of concurrent systems such as embedded system. PtolemyII has several Domains which are physical rules to determine the way of communicating between components. PtolemyII has 11 domains such as PetriNet, Timed Multitasking, SR etc. Components of System can be specified using appropriate domains for their properties. Communicating Sequential Processes(CSP) is implemented as formally designed CSP domain, in PtolemyII. But CCS didn't be implemented as a domain. It is a kind of Process Algebra language which can be used for specifying and verifying concurrent systems formally. Thus, in this paper we implemented CCS domain. And that permitted developers using PtolemyII to use the same modeling pattern used in PtolemyII and to make system specifications in the base of the formal semantics of CCS. This caused the diversity of PtolemyII domains and the power of expression was improved. This paper will explain the structure of CCS domain implemented in PtolemyII and the way of implementing it.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.4
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pp.109-120
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2003
The state-of-art of curved box girder bridge with cross section design has advanced in various area. In these days, several analytical techniques for behaviors of curved box girder bridges cross section are available to engineers. The transfer matrix method is extensively used for the structural analysis because its merit in the theoretical background and applicability. The technique is attractive for implementation on a numerical solution by means of a computer program coded in Fortran language with a few elements. To demonstrate this fact, it gives good results which compare well with finite element method. Therefore, this paper proposed the static analysis method of curved box bridge with cross section by transfer matrix method based on pure-torsional theory and the optimal span ratio/variable cross section ratio of 3 span continuous curved box girder bridge.
Park, Hosung;Kang, Yoseb;Lim, Minkyu;Lee, Donghyun;Oh, Junseok;Kim, Ji-Hwan
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.607-613
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2019
This paper proposes LF-MMI (Lattice Free Maximum Mutual Information)-based acoustic modeling using external knowledge for speech recognition. Note that an external knowledge refers to text data other than training data used in acoustic model. LF-MMI, objective function for optimization of training DNN (Deep Neural Network), has high performances in discriminative training. In LF-MMI, a phoneme probability as prior probability is used for predicting posterior probability of the DNN-based acoustic model. We propose using external knowledges for training the prior probability model to improve acoustic model based on DNN. It is measured to relative improvement 14 % as compared with the conventional LF-MMI-based model.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.407-412
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2019
In this paper, we propose a technique for processing of speech recognition in korean words. Speech recognition is a technology that converts acoustic signals from sensors such as microphones into words or sentences. Most foreign languages have less difficulty in speech recognition. On the other hand, korean consists of vowels and bottom consonants, so it is inappropriate to use the letters obtained from the voice synthesis system. That improving the conventional structure speech recognition can the correct words recognition. In order to solve this problem, a new algorithm was added to the existing speech recognition structure to increase the speech recognition rate. Perform the preprocessing process of the word and then token the results. After combining the result processed in the Levenshtein distance algorithm and the hashing algorithm, the normalized words is output through the consonant comparison algorithm. The final result word is compared with the standardized table and output if it exists, registered in the table dose not exists. The experimental environment was developed by using a smartphone application. The proposed structure shows that the recognition rate is improved by 2% in standard language and 7% in dialect.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.9
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pp.373-378
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2019
Since many programming sources are open online, problems with reckless plagiarism and copyrights are occurring. Among them, source codes produced by repeated authors may have unique fingerprints due to their programming characteristics. This paper identifies each author by learning from a Google Code Jam program source using deep neural network. In this case, the original creator's source is to be vectored using a pre-processing instrument such as predictive-based vector or frequency-based approach, TF-IDF, etc. and to identify the original program source by learning by using a deep neural network. In addition a language-independent learning system was constructed using a pre-processing machine and compared with other existing learning methods. Among them, models using TF-IDF and in-depth neural networks were found to perform better than those using other pre-processing or other learning methods.
This paper presents the development and applications of the software package JIFEX, a new finite element system which can be used for structural analysis and optimum design by the modern computer hardware and software technologies such as MS Windows95/NT and Pentium PC platforms. The complete system of JIFEX is programmed with $C/C^{++}$ language to make full use of advanced facilities of MS Windows95/NT. In the system, the finite element data pre-processing, based on the most popular CAD package AutoCAD (R13, R14), has been implemented, so that the finite element modeling could be integrated with geometric modeling of CAD. The system not only has interactive graphics facility for data post-processing, but also realizes the real-time computing visualization by means of the Dynamic Data Exchange (DDE) technique. Running on the Pentium computers, JIFEX can solve large-scale finite element analysis problems such as the ones with more than 60000 nodes in the finite element model.
A forked tunnel, as a special complicated underground structure, is composed of big-arch tunnel, multi-arch tunnel, neighborhood tunnels and separate tunnels according to the different distances between two separate tunnels. Due to the complicated process of design and construction, surrounding jointed rock mass stability of the big-arch tunnel which belongs to the forked tunnel during excavation is a hot issue that needs special attentions. In this paper, an elasto-plastic damage constitutive model for jointed rock mass is proposed based on the coupling method considering elasto-plastic and damage theories, and the irreversible thermodynamics theory. Based on this elasto-plastic damage constitutive model, a three dimensional elasto-plastic damage finite element code (D-FEM) is implemented using Visual Fortran language, which can numerically simulate the whole excavation process of underground project and perform the structural stability of the surrounding rock mass. Comparing with a popular commercial computer code, three dimensional fast Lagrangian analysis of continua (FLAC3D), this D-FEM has advantages in terms of rapid computing process, element grouping function and providing more material models. After that, FLAC3D and D-FEM are simultaneously used to perform the structural stability analysis of the surrounding rock mass in the forked tunnel considering three different computing schemes. The final numerical results behave almost consistent using both FLAC3D and D-FEM. But from the point of numerically obtained damage softening areas, the numerical results obtained by D-FEM more closely approach the practical behaviors of in-situ surrounding rock mass.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1199-1205
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2021
In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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