KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2703-2718
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2015
Nowadays, public cloud storage is gaining popularity and a growing number of users are beginning to use the public cloud storage for online data storing and sharing. However, how the encrypted data stored in public clouds can be effectively shared becomes a new challenge. Proxy re-encryption is a public-key primitive that can delegate the decryption right from one user to another. In a proxy re-encryption system, a semi-trusted proxy authorized by a data owner is allowed to transform an encrypted data under the data owner's public key into a re-encrypted data under an authorized recipient's public key without seeing the underlying plaintext. Hence, the paradigm of proxy re-encryption provides a promising solution to effectively share encrypted data. In this paper, we propose a new certificate-based proxy re-encryption scheme for encrypted data sharing in public clouds. In the random oracle model, we formally prove that the proposed scheme achieves chosen-ciphertext security. The simulation results show that it is more efficient than the previous certificate-based proxy re-encryption schemes.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.193-200
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2001
In this study, the methodology to develop a data model for steel box girder bridge based on STEP part 104 is presented. The concept of STEP and the schema of part 104 are briefly reviewed, and then the procedure of data model standardization is described. A new data model for steel box girder bridge is developed by incorporating with not only the geometric and topological representation schema of the part 42 but also the representation structure information of the part 43 and the detailed finite element analysis information of the part 104. The prototype of integrated finite element analysis(FEA) system by interfacing STEP physical file is also presented. The applicability of developed data model for FEA is verified by preprocessor system of FEA.
An, Hyun-Jung;Yi, Jin-Hoon;Kim, Hyo-Jin;Lee, Sang-Ho
한국방재학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.613-616
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2008
This study presents an IFC-based information model for standardized and integrated information management system of tunnel monitoring. Information items of tunnel monitoring were extracted from the Tunnel Design Standard of Ministry of Construction and Transportation. Then, the information items were compared with components of IFC 2x Edition3 model. Two main entities are added into the IFC model for generic representing of monitoring devices and data. IfcMonitoringElement which is composed of IfcMonitoringLogger and IfcMonitorinSensor is proposed to represent physical information of data loggers and sensors, and relationship between data logger and sensors. Besides, as an additional resource of IFC model, IfcMonitoringData is provided to express measured data from sensors and warning histories.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3935-3949
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2021
With the rapid development of Internet and big data technology, various online social network platforms have been established, producing massive information every day. Hot topic discovery aims to dig out meaningful content that users commonly concern about from the massive information on the Internet. Most of the existing hot topic discovery methods focus on a single network data source, and can hardly grasp hot spots as a whole, nor meet the challenges of text sparsity and topic hotness evaluation in cross-network scenarios. This paper proposes a novel hot topic discovery method across social network based on an im-proved LDA model, which first integrates the text information from multiple social network platforms into a unified data set, then obtains the potential topic distribution in the text through the improved LDA model. Finally, it adopts a heat evaluation method based on the word frequency of topic label words to take the latent topic with the highest heat value as a hot topic. This paper obtains data from the online social networks and constructs a cross-network topic discovery data set. The experimental results demonstrate the superiority of the proposed method compared to baseline methods.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.35
no.4
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pp.98-108
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1998
Hull design data is currently prepared by a 2D CAD system and re-input to 3D CAD systems specialized for detail design or to a structural analysis system. In this paper, sharing design data among different CAD systems has been studied. Based on STEP methodology, a neutral model is generated from 2D AutoCAD drawings. To handle a geometric data of this model, the non-manifold model of ACIS is used because it can support various CAD data representation such as 2D graphic entities, 3D wireframe, 3D surface model, and solid B-Rep/CSG model. It is observed that a mon-manifold model can easily be transformed to a 3-D wireframe model for the hull detail design system AutoDef or a FE model for the structural analysis system Nastran.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.224-230
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2021
YouTube is an OTT service that leads the home economy, which has emerged from the 2020 Corona Pandemic. With the growth of OTT-based individual media, creators are required to establish attractive storytelling strategies that can be preferred by viewers and elected for YouTube recommendation algorithms. In this study, we conducted a study on modeling that proposes a content storyline for creators. As the ability for Creators to create content that viewers prefer, we have presented the data literacy ability to find patterns in complex and massive data. We also studied the importance of compelling storytelling configurations that viewers prefer and can be selected for YouTube recommendation algorithms. This study is of great significance in that it deviated from the viewer-oriented recommendation system method and proposed a story suggestion model for individual creaters. As a result of incorporating this story proposal model into the production of the YouTube channel Tiger Love video, it showed a certain effectiveness. This story suggestion model is a machine learning text-based story suggestion system, excluding the application of photography or video.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.434-440
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2003
The exchange of model design date among heterogeneous CAD systems is a difficult task because each system has different data structures suitable for its own functions. STEP has been able to represent product information as a common computer-interpretable form that is required to remain complete and consistent when the product informant is needed to be exchanged among different computer system. However, STEP has difficult architecture in is representing point, line, curve and vectors of element, more over it can't represent geometry data of feature based models. In this study, a structure of XML document that represents geometry data of feature based models as neutral format has been developed. To use the developed XML document, a Converter has also been developed to exchange modules so that it can exchange feature based data models among heterogeneous CAD systems. Aa for evaluation of the developed XML document and Converter, Solidworks and SolidEdge are selected.
To predict rice blast, many machine learning methods have been proposed. As the quality and quantity of input data are essential for machine learning techniques, this study develops three artificial neural network (ANN)-based rice blast prediction models by combining two ANN models, the feed-forward neural network (FFNN) and long short-term memory, with diverse input datasets, and compares their performance. The Blast_Weathe long short-term memory r_FFNN model had the highest recall score (66.3%) for rice blast prediction. This model requires two types of input data: blast occurrence data for the last 3 years and weather data (daily maximum temperature, relative humidity, and precipitation) between January and July of the prediction year. This study showed that the performance of an ANN-based disease prediction model was improved by applying suitable machine learning techniques together with the optimization of hyperparameter tuning involving input data. Moreover, we highlight the importance of the systematic collection of long-term disease data.
The concept causing all the fuss is "the utility computing or the usage-based IT service", which now represents the future for IT asset in all aspects of the way they work in business, the commercial and public sector. The core of "utility computing or usage-based IT service" is changing the IT assert from "ownership" to "borrowing", which enables managers to get greater utilization of data-centre resources at lower operating costs. This trend is spreaded in public sector centering the Governmental Internet data Center of Korea(NCIA). So, it has need to make an usage-based IT service model that is suitable for public sector. In this paper, we propose the usage-based IT service model that is composed of IT service framework, service pricing model and IT service architecture.
In this study, the probabilistic fatigue life model for Ni-base alloys was developed based on the Weibull distribution using statistical analysis of fatigue data reported in NUREG/CR-6909 and the new fatigue data of Alloy 52M/152 and 82/182. The developed Weibull model can consider right-censored data (i.e., non-failed data) and quantify the improved safety (or reliability) based on the level of failure probability. The overall margin in the current fatigue design limit model (ASME design curve + NUREG/CR-6909 Fen model) is similar to that of the Weibull model with a cumulative failure probability of approximately 2.5%. The margin in the current fatigue design limit model demonstrated inconsistencies for the Ni-base alloy weld data, whereas the Weibull model showed a consistent margin. Therefore, the Weibull model can systematically mitigate the excessive safety margin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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