Kim, Dong-Kyun;Park, Hak-Soo;Kim, Seong-Hae;Whang, Il-Sun
Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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s.7
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pp.141-148
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2001
This paper describes a mechanisms for IPv6 multihomming with loadsharing broker, focusing on the interdomain scalability and load sharing with redundancy on IPv6 networks. Unlike currently-practiced IPv4 multihoming, this model does not impact the worldwide routing table size, also it provides inbound load sharing at site level based on router renumbering, and multiple-prefix assigning techniques of IPv6. The proposed model has four modules such as building interfaces MIB module, priority list maintaining module, load detection module, and RRP configuration module.
The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.
The resistance spot welding process has been extensively used for joining of sheet metals, which are subject to variation of many process variables. Many qualitative analyses of sampled process variables have been successfully attempted to achieve a uniform nugget size. In this paper, the electrode movement signal which is a good indicative of the nugget size was examined by introducing a mathematical model with four parameters. A neural network method was applied for the estimation of the nugget size by four parameters. The prediction by the neural network is in good agreement with the actual nugget size. The results are quite promising in that the qualitative estimation of the invisible nugget size can be achieved without destructive testing of the welds.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.3
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pp.132-138
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2011
This paper presents an intelligent control approach for lateral position control of an autonomous four wheel steered snowplowing robotic vehicle. The vehicle is built for removing snow on the highway. Dynamics of the vehicle is derived and linearized for LQR control. Lateral position is controlled by the LQR method first, then the neural network control technique is introduced to improve tracking performances under the presence of load. The feasibility of using four wheel steering control is investigated by simulation studies of lateral position tracking of the Ford F-250 truck model. Performances of a LQR control method and a neural network control method under virtual snowplowing situation are compared.
Social capital theory provides a framework for analyzing the economic well-being. The purpose of this study is to analyze the age effect of social capital by comparing middle aged and the elderly, as well as to investigate the independent effects of social capital on their subjective economic well-being, respectively. The two concepts of "trust" and "social network" were used to measure the level of social capital. Comparisons between the age groups were made regarding the relationships between social capital and economic well-being of four age groups, including younger middle-aged, older middle-aged, younger elderly, and older elderly. Data from the $2^{nd}$ wave of the Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA) were used. The final sample for this analysis is 8,406 respondents aged 45~84. The major findings are as follows. First, the level of social capital, trust and social network, is statistically different by age groups. Second, the model fits in the case of model including social capital variables are all larger than their counterparts in the four age groups. Third, social capital is "resource" that can contribute to increasing the subjective economic well-being. Based on the empirical results, implications for welfare policies related with issues of social security for the elderly in Korea are provided.
Purpose : The purpose of this study was to evaluate the factors which are related to the maternal role performance of first-time mother to improve the health of infant. Specifically a basic hypothetical model was developed based on the previous study about a model of social networks. Method : The survey was done from January to February in 2001. Total 257 mothers who have four to twelve month old first-time baby was interviewed in five community health center around country(Seoul, Choung-ju, Asan, Cheon-an, Jeju). Finally 247 data was analyzed. Data analysis was done with LISREL 8.20 program for covariance structural analysis. Results : Compared to the hypothetical model, the revised model has become parsimonious and had a better fit to the data ($X^2=167.55$ (p값=.00), $x^2/df=1.48$, GFI=0.97, AGFI=0.95, RMR=0.049, NFI=0.98, NNFI=0.99, CN=222.53). All predictive variables of the maternal role of first-time mother explained 30% of total variance in model. Social network structural characteristics and social network interactional characteristics had significant effect on the emotional support and the information support. And social network interactional characteristics had significant effect on the service support, material support and social companionship support. The service support and social companion ship support had significant effect on the maternal role strain. The emotional support and the social companion ship support had significant effect on the maternal role of first-time mother. Conclusion : As the conclusion of this study, there is in need of the developing the programmes focussed on the social network for the first-time mother.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.5
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pp.53-64
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2019
The term 're-use' here signifies the re-use of end-of-life products without changing their form after they have been thoroughly inspected and cleaned. In the re-use network model, the distributor determines the product order quantity on the network through which new products are received from the suppliers or products are supplied to the customers through re-use of the recovered products. In this paper, we propose a reusable network model for reusable products that considers the total logistics cost from the forward logistics to the reverse logistics. We also propose a reusable network model that considers the processing and disposal costs for reuse in an optimal inventory management environment. The authors employe Genetic Algorithm (GA), which is one of the optimization techniques, to verify the validity of the proposed model. And in order to investigate the effect of the parameters on the solution, the priority-based GA (priGA) under three different parameters and the modified Hybrid GA (mhGA), in which parameters are adjusted for each generation, were applied to four examples with varying sizes in the simulation.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.11
no.1
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pp.91-99
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2011
Bayesian network is a form of probabilistic graphical model. It incorporates human reasoning to deal with sparse data availability and to determine the probabilities of uncertain cases. In this research, bayesian network is adopted to model the problem of construction project cost. General information, time, cost, and material, the four main factors dominating the characteristic of construction costs, are incorporated into the model. This research presents verify a model that were conducted to illustrate the functionality and application of a decision support system for predicting the costs. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to estimate parameter distributions. Furthermore, it is shown that not all the parameters are normally distributed. In addition, cost estimates based on the Gibbs output is performed. It can enhance the decision the decision-making process.
This study investigates market barriers in increasing the market share of Alternative Fuel Vehicles (AFVs). In particular, this study first conceptualizes the AFVs market model with the aid of generic system archetypes suggested by Wolstenholme. Among four generic system archetypes suggested by Wolstenholme, the market structure of AFVs can be explained by the 'relative achievement' archetype. Starting from the generic system archetype, this study extends the model boundary step by step to take account of various model assumptions necessary to simulate the model numerically. If there is a significant network effect on vehicle operating costs, it is difficult to achieve the shift to AFVs even in the long term without a policy intervention because the car market is locked into the current structure. There are several possible policy options to break the 'locked-in' structure of the car market, such as subsidies on vehicles, subsidies on fuels, and a niche management policy.
In this paper, we have investigated how transmission network constraints can be modeled in an electricity market equilibrium model. Under Cournot competition assumption, a game model is set up considering transmission line capacity constraints. Based on locational marginal pricing principle, market clearing is formulated as a total consumers# benefit maximization problem, and then converted to a conventional optimal power flow (OPF) formulation with a linearized transmission model. Using market clearing formulation, best response analysis is formulated and, finally, Nash equilibrium is formulated. In order for illustration, a numerical study for a four node system with two generating firms and two loads are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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