Yoo, Eun Jin;Park, So Young;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
한국측량학회지
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제31권6_2호
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pp.611-623
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2013
Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.
Objective: The aim of this study is to introduce an operator console design review system suitable for designing and evaluating consoles based on human factor guidelines for a digitalized main control room in an advanced nuclear power plant which has a requirement for anthropometric data usage. Background: The system interface of the main control room in a nuclear power plant has been getting digitalized and consists of various consoles with many information displays. Console operators often face human-computer interactive problems due to inappropriate console design stemming from the perceptual constraints of anthropometric data usage. Method: Computational models with a process of visual perception and variables of anthropometric data are used for designing and evaluating operator consoles suitable for human system interface guidelines, which are used in an advanced nuclear power plant. Results: From the computational model and simulation application, console dimensions and a designing test module, which would be used for designing suitable consoles with safety concerns in a nuclear power plant, have been introduced. Conclusion: This case study may influence employing a suitable design concept with various anthropometric data in many areas with safety concerns and may show a feasible solution to designing and evaluating the safety console dimensions. Application: The results of this study may be used for designing a control room with the human factors requiring a safe working environment.
This paper proposes a fuzzy-based random access controller with a superimposed frame structure (F$^2$RAC) fur voice/data-integrated wireless networks. F$^2$RAC adopts mini-slot technique for reducing contention cost, and these mini-slots of which number may dynamically vary from one frame to the next as a function of the traffic load are further partitioned into two regions for access requests coming from voice and data traffic with their respective QoS requirements. And F$^2$RAC is designed to properly determine the access regions and permission probabilities for enhancing the data packet delay while ensuring the voice packet dropping probability constraint. It mainly consists of the estimator with Pseudo-Bayesian algorithm and fuzzy logic controller with Sugeno-type of fuzzy rules. Simulation results prove that F$^2$RAC can guarantee QoS requirement of voice and provide the highest throughput efficiency and the smallest data packet delay amongst the different alternatives including PRMA[1], IPRMA[2], and SIR[3].
Generally, BOM (Bill of Material) means a part list which is needed to manufacture or assemble a product or part. During manufacturing processes, BOM is inevitably required for most of enterprise processes such as design, procurement, production planning/control, resource planning, and financial works. Every manufacturing industry uses many kinds of BOM's that are adjusted to the requirement of functions of their work division. Moreover, BOM evolves in different forms according to the product development phases such as conceptual design; function design, detail design, and production design because it is necessary to use different product structures to keep product data generated throughout the lifecycle of a product. This includes all data and information related to the all the product development phases. Shipbuilding works also are processed and controlled based on BOM. However, effective maintenance of ship outfitting BOM data is getting difficult as the amount and complexity of data have increased due to variety and long lifecycle of ship. For the effective management of outfitting BOM data, two aspects must be considered. One is how to classify numerous BOMs type and the others how to display BOMs. So this study suggests a method to classify BOM types and propose two categories - Structure BOM, Display BOM. Base on this result, we propose the integrated ship outfitting BOMs model and analysis outfitting BOMs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3328-3349
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2020
With rapid development of ubiquitous computing and location-based services (LBSs), human trajectory data and associated activities are increasingly easily recorded. Inappropriately publishing trajectory data may leak users' privacy. Therefore, we study publishing trajectory data while preserving privacy, denoted privacy-preserving activity trajectories publishing (PPATP). We propose S-PPATP to solve this problem. S-PPATP comprises three steps: modeling, algorithm design and algorithm adjustment. During modeling, two user models describe users' behaviors: one based on a Markov chain and the other based on the hidden Markov model. We assume a potential adversary who intends to infer users' privacy, defined as a set of sensitive information. An adversary model is then proposed to define the adversary's background knowledge and inference method. Additionally, privacy requirements and a data quality metric are defined for assessment. During algorithm design, we propose two publishing algorithms corresponding to the user models and prove that both algorithms satisfy the privacy requirement. Then, we perform a comparative analysis on utility, efficiency and speedup techniques. Finally, we evaluate our algorithms through experiments on several datasets. The experiment results verify that our proposed algorithms preserve users' privay. We also test utility and discuss the privacy-utility tradeoff that real-world data publishers may face.
Due to explosive expansion in R & D efforts for advancement of technological predominance by Enterprises, the volume of technical information rapidly increases and emphasize on the valuation of this information has grown ever increasingly important. Therefore the requirement for systematic management and safeguard and accumulation of these intellectual properties of the Enterprise is in very high demand. A lot of effort and research has been carried out and many on going studies in progress to try to derive the optimum solution on how to manage information retention policy, processes, execution method, and hardware to execute the information with and etc. The intent of this thesis is to recommend a way for the Enterprise on how to evaluate the valuation of the data and to suggest the method on how to manage these intellectual properties by way of using Information Lifecycle Management theory which manages data according to the business valuation of the data. The decision on valuation of data and retention cycle is based on analytic method of a nonparametric regression, experimentation was carried out by applying to Enterprise Document Management System to present the suitable retention cycle according to the valuation and variety of attribute of data.
Currently, cost estimation is very important to the government acquisition programs to support decisions about funding and to evaluate resource requirement as key decision points. Parametric cost estimating models have been used extensively to obtain appropriate cost estimates in early acquisition phase. However, they have many restrictions to ensure the cost estimating result in Korean defense environment because they are developed in the U.S.A. environment. In order to obtain a good R&D cost estimate, developing our own CERs (Cost Estimation Relationships) using historical R&D data is essential. Nevertheless, there has been little research to develop our own CERs. In this research, we established a CER development process and found some cost drivers in the historical movement weapon system R&D data. The R&D CER is developed using the PCR(Principle Component Regression) method to remove multicollinearity among data and to overcome the restriction of the insufficient number of sample. At least, this research is meaningful as a first attempt in terms of defining the CER development process and obtaining our own R&D CER based on the historical data in Korean weapon system R&D environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1052-1070
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2016
Wireless Body Area Networks (WBANs) have received a lot of attention as a promising technology for medical and healthcare applications. A WBAN should guarantee energy efficiency, data reliability, and low data latency because it uses tiny sensors that have limited energy and deals with medical data that needs to be timely and correctly transferred. To satisfy this requirement, many multi-radio multi-channel MAC protocols have been proposed, but these cannot be implemented on current off-the-shelf sensor nodes because they do not support multi-radio transceivers. Thus, recently single-radio multi-channel MAC protocols have been proposed; however, these methods are energy inefficient due to data duplication. This paper proposes a TDMA-based single-radio, multi-channel MAC protocol that uses the Unbalanced Star+Mesh topology to satisfy the requirements of WBANs. Our analytical analysis together experiments using real sensor nodes show that the proposed protocol outperforms existing methods in terms of energy efficiency, reliability, and low data latency.
Compared with the highway bridges, the relatively higher requirement on the safety and comfort of vehicle makes the high-speed railway (HSR) bridges need to present enhanced dynamic performance. To this end, installing a health monitor system (HMS) on selected key HSR bridges has been widely applied. Typically, the HSR takes fully enclosed operation model and its skylight time is very short, which means that it is not easy to operate the acquisition devices and download data on site. However, current HMS usually involves manual operations, which makes it inconvenient to be used for the HSR. Hence, a HMS named DASP-MTS (Data Acquisition and Signal Processing - Monitoring Test System) that integrates the internet, cloud computing (CC) and virtual instrument (VI) techniques, is developed in this study. DASP-MTS can realize data acquisition and transmission automatically. Furthermore, the acquired data can be timely shared with experts from various locations to deal with the unexpected events. The system works in a Browser/Server frame so that users at any places can obtain real-time data and assess the health situation without installing any software. The developed integrated HMS has been applied to the Xijiang high-speed railway arch bridge. Preliminary analysis results are presented to demonstrate the efficacy of the DASP-MTS as applied to the HSR bridges. This study will provide a reference to design the HMS for other similar bridges.
한강유역의 면적 확률강우량을 산정하는데 있어서 자료기간이 충분하고 신뢰할 수 있는 지속기간별 연최대치 강우자료를 구축하는 것은 매우 중요하다. 현재 이를 만족하는 강우자료는 9개 기상청 자료이며, 면적 강우량을 산정하기에는 그 분포가 너무 적은게 사실이다. 이를 해결하기 위하여 건설교통부와 수자원공사 산하 강우관측소 자료 (59개소)의 공간적 상관관계를 이용하여 기상청 강우관측소의 관측소밀도를 보정하였으며, 회귀분석을 실시하여 소유역별 면적 확률강우량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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