The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.1-11
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2018
Recently, the volume of online shopping market continues to be fast-growing, that is important to provide customized service based on customer behavior evaluation analysis. The existing systems only provide analysis data on the profiles and behaviors of the consumers, and there is a limit to the processing in real time due to disk based mining. There are problems of accuracy and system performance problems to apply existing systems to web services that require real-time processing and analysis. Therefore, The system proposed in this paper analyzes the web click log streams generated in real time to calculate the concentration level of specific products and finds interested customers which are likely to purchase the products, and provides and intensive promotions to interested customers. And we verify the efficiency and accuracy of the proposed system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.371-376
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2015
The Internet of Things (IoT) significantly increases the amount of data. Database compression is important for big data because it can reduce costs for storage systems and save I/O bandwidth. However, it could show low performance for write-intensive workloads such as OLTP due to the updates of compressed pages. In this paper, we present practical guidelines for the performance improvement of database compression. Especially, we propose the SELECTIVE strategy, which compresses only tables whose space savings are close to the expected space savings calculated by the compressed page size. Experimental results using the TPC-C benchmark and MySQL show that the strategy can achieve 1.1 times better performance than the uncompressed counterpart with 17.3% space savings.
We have made intensive calculations on the maximum relative sunspot number and the date of solar maximum of 23rd solar cycle, by using the statistical and precursor methods to predict solar activity cycle. According to our results of solar data processing by statistical method, solar maximum comes at between February and July of 2000 year and at that time, the smoothed sunspot number will reach to $114.3\~122.8$. while precursor method gives rather dispersed value of $118\~17$ maximum sunspot number. It is found that prediction by statistical method using smoothed relative sunspot number is more accurate than by any method to use any data of 10.7cm radio fluxes and geomagnetic aa, Ap indexes, from the full analysis of solar cycle pattern of these data. In fact, current ascending pattern of 23rd solar cycle supports positively our predicted values. Predicted results by precursor method for $Ap_{avg},\;aa_{31-36}$ indexes show similar values to those by statistical method. Therefore, these indexes can be used as new precursors for the prediction of 23rd or next solar cycle.
The reconfigurable architecture is increasingly important for design of multi-mode communication systems and computation-intensive DSP systems. The proposed coarse-grain architecture is based on a reconfigurable processing element consisting of a MAC unit, a register file, a context data register, and PE interconnect control blocks. The main feature of the Proposed architecture is the loop context which enables faster configuration. Also, we propose another area-efficient reconfigurable architecture with improved reconfigurability. The SystemC modeling results show that the proposed architecture can reduce 9 clock cycles of 2D DCT compared to existing architectures.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.13
no.6
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pp.278-282
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2012
Photovoltaic systems have emerged to be one of the cleanest energy systems. Therefore, many large scale solar parks and PV farms have been built to prepare for the post fossil fuel ages. However, due to their large scale, to efficiently manage and operate PV systems, they need to be visually monitored within the range of infrared ray through the Internet. To satisfy this need, the efficient implementation of a high performance video compression standard is required. This paper therefore presents an implementation of H.264 motion estimation, which is one of the most data-intensive and complicated functions in H.264. To achieve this, this work implements vector instructions in hardware and incorporates them in a generic RISC processor architecture, thus increasing the processing speed while minimizing hardware and software design efforts. Extensive simulation results show that this proposed implementation can process motion estimations up to 13 times faster.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
The emergence of generative hyperscale artificial intelligence (AI) has enabled new services, such as image-generating AI and conversational AI based on large language models. Such services likely lead to the influx of numerous users, who cannot be handled using conventional AI models. Furthermore, the exponential increase in training data, computations, and high user demand of AI models has led to intensive hardware resource consumption, highlighting the need to develop domain-specific semiconductors for hyperscale AI. In this technical report, we describe development trends in technologies for hyperscale AI processors pursued by domestic and foreign semiconductor companies, such as NVIDIA, Graphcore, Tesla, Google, Meta, SAPEON, FuriosaAI, and Rebellions.
Knowledge integration is becoming a primary function of improving organizational capabilities and performance in today's convergence paradigm. The knowledge integration capability of employees has increasingly been regarded as a critical source for developing new products and services. This study investigates the influential factors of employees' knowledge integration capability and its effects. A theoretical research model was developed based on the socio-technical perspective and information processing theory. The model includes teamwork quality, expertise, IT support, and knowledge complexity as the primary influential factors of employees' knowledge integration capability. A large-scale survey was conducted for gathering data (a total of 316 samples from 141 organizations) to test the proposed model. The test results of the hypotheses show that expertise and knowledge complexity are the significant influential factors of employees' knowledge integration capability, and also the capability has a positive effect on the knowledge creation performance of employees. Our findings contribute to the development of initiatives for promoting employees' knowledge integration capability, especially in knowledge intensive organizations focusing on convergence products and services.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.4
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pp.343-352
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2012
In order to precisely determine the vertical displacements of CORS antenna phase centers caused by their replacement, intensive research has been carried out in this paper throughout processing GPS measurements made before and after the events. After applying the estimated displacement in the data processing, results show that coordinate repeatability of the vertical component is able to be 7.9mm on average. Comparing with results (e.g., 23.5mm) without applying the displacement, it was possible to conclude that these accuracies are significantly improved, which is equivalent to those before the event of the replacement.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.4
no.2
s.8
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pp.55-64
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2002
VEfficient generation of road data is one of the most important issues in GIS (Geographic Information System). In this paper, we propose a hybrid approach for automatic generation of road data by combining mobile mapping and image processing techniques. Mobile mapping systems have a form of vehicle equipped with CCD camera, GPS, and INS. They can calculate absolute position of objects that appear in acquired image by photogrammetry, but it is labor-intensive and time-consuming. Automatic road detection methods have been studied also by image processing technology. However, the methods are likely to fail because of obstacles and exceptive conditions in the real world. To overcome the problems, we suggest a hybrid method for automatic road generation, by exploiting both GPS/INS data acquired by mobile mapping system and image processing algorithms. We design an estimator to estimate 3-D coordinates of road line and corresponding location in an image. The estimation process reduces complicated image processing operations that find road line. The missing coordinates of road line due to failure of estimation are obtained by cubic spline interpolation. The interpolation is done piecewise, separated by rapid change such as road intersection. We present experimental results of the suggested estimation and interpolation methods with image sequences acquired by mobile mapping system, and show that the methods are effective in generation of road data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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