The advancement of electronic records brought great changes of the records management system. One of the biggest changes is the transition from passive to automatic management system, which manages massive records more efficiently. The integrated Rule-Oriented Data System (iRODS) is a rule-oriented grid system S/W which provides an infrastructure for building massive archive through virtualization. It also allows to define rules for data distribution and back-up. Therefore, iRODS is an ideal tool to build an electronic record management system that manages electronic records automatically. In this paper we describe the issues related to design and implementation of the electronic record management system using iRODS. We also propose a system that serves automatic processing of distribution and back-up of records according to their types by defining iRODS rules. It also provides functions to store and retrieve metadata using iRODS Catalog (iCAT) Database.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.51-56
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2016
In this paper, we propose an Arduino-based plant monitoring system. The proposed system is based on the Arduino platform, using an environmental sensor and a pressure sensor for measuring temperature, humidity and illuminance in order to monitor the state of the environment and the facilities of the plant. Monitoring data are transmitted to a ZigBee coordinator connected to a server through a radio frequency transceiver. When using a pressure sensor and the environment sensor data stored on the host server, checking the pressure in the environment of the plant and equipment is intended to report any alarm status to the administrator. Using a grid line-based key distribution scheme, the authentication node dynamically generates a data key to protect the monitoring information. Applying a ZigBee wireless sensor network does not require additional wiring for the actual implementation of a plant monitoring system. Possible working-environment monitoring of an efficient plant can help analyze the cause of any failure by backtracking the working environment when a failure occurs. In addition, it is easy to expand or add a sensor function using the Arduino platform and an expansion board.
Spatial variability of infiltration rates of 96 samples from Hwadong SiCL was studied by using geostatistical concepts. The measurement was made at the nodes of the regular grid consisting of 12 rows and 8 columns. Sample spacing within rows and columns was 3 and 2 meters, respectively. This study illustrated the use of variogram as a tool to identify the degree of dependency of the infiltration rate on the distance between pairs of measurements and how to take advantage of this dependency. Fractile diagram showed that the distribution of observation was approximately normal. The range of the variogram was about 7.4 meters. The minimum number of samples necessary to reproduce the results similar to the 96 measured values was 8 to 10. Coefficients of theoretical variogram function for computing kriged values and kriged varionces of nuogget effect, slope, and range were 0.444 cm/day, 0.003 cm/day, and 7.4 m, respectively.
Network intrusion detection system based on machine learning method such as artificial neural network is quite dependent on the selected features in terms of accuracy and efficiency. Nevertheless, choosing the optimal combination of features, which guarantees accuracy and efficienty, from generally used many features to detect network intrusion requires extensive computing resources. In this paper, we deal with a optimal feature selection problem to determine 6 denial service attacks and normal usage provided by NSL-KDD data. We propose a optimal feature selection algorithm. Proposed algorithm is based on the multi-start local search algorithm, one of representative meta-heuristic algorithm for solving optimization problem. In order to evaluate the performance of our proposed algorithm, comparison with a case of all 41 features used against NSL-KDD data is conducted. In addtion, comparisons between 3 well-known machine learning methods (multi-layer perceptron., Bayes classifier, and Support vector machine) are performed to find a machine learning method which shows the best performance combined with the proposed feature selection method.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.669-678
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2018
This study developed information technology infrastructures for building a driving environment analysis platform using various big data, such as vehicle sensing data, public data, etc. First, a small platform server with a parallel structure for big data distribution processing was developed with H/W technology. Next, programs for big data collection/storage, processing/analysis, and information visualization were developed with S/W technology. The collection S/W was developed as a collection interface using Kafka, Flume, and Sqoop. The storage S/W was developed to be divided into a Hadoop distributed file system and Cassandra DB according to the utilization of data. Processing S/W was developed for spatial unit matching and time interval interpolation/aggregation of the collected data by applying the grid index method. An analysis S/W was developed as an analytical tool based on the Zeppelin notebook for the application and evaluation of a development algorithm. Finally, Information Visualization S/W was developed as a Web GIS engine program for providing various driving environment information and visualization. As a result of the performance evaluation, the number of executors, the optimal memory capacity, and number of cores for the development server were derived, and the computation performance was superior to that of the other cloud computing.
Shin, Jung Hun;Sa, Jeong Hwan;Kim, Han Gi;Cho, Keum Won
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.5
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pp.361-366
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2017
As the recent development of computing architecture and application software technology, real world simulation, which is the ultimate destination of computer simulation, is emerging as a practical issue in several research sectors. In this paper, metal plate motion in a square shock tube for small time interval was calculated using a supercomputing-based fluid-structure-combustion multi-physics simulation tool called Illinois Rocstar, developed in a US national R amp; D program at the University of Illinois. Afterwards, the simulation results were compared with those from experiments. The coupled solvers for unsteady compressible fluid dynamics and for structural analysis were based on the finite volume structured grid system and the large deformation linear elastic model, respectively. In addition, a strong correlation between calculation and experiment was shown, probably because of the predictor-corrector time-integration scheme framework. In the future, additional validation studies and code improvements for higher accuracy will be conducted to obtain a reliable open-source software research tool.
This paper presents a novel approach for representing the spatio-temporal topology of the camera network with overlapping and non-overlapping fields of view (FOVs) in Ubiquitous Smart Space (USS). The topology is determined by tracking moving objects and establishing object correspondence across multiple cameras. To track people successfully in multiple camera views, we used the Merge-Split (MS) approach for object occlusion in a single camera and the grid-based approach for extracting the accurate object feature. In addition, we considered the appearance of people and the transition time between entry and exit zones for tracking objects across blind regions of multiple cameras with non-overlapping FOVs. The main contribution of this paper is to estimate transition times between various entry and exit zones, and to graphically represent the camera topology as an undirected weighted graph using the transition probabilities.
Kim, Dae-Jin;Kim, Byungki;Ko, Hee-Sang;Jang, Moon-Seok;Ryu, Kyung-Sang
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.9
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pp.444-453
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2017
This paper proposes an operational algorithm for a Photovoltaic Power-Hardware-In-Loop Simulator that is designed to improve the control algorithm and reliability of the PV Inverter. There was an instability problem in the PV PHILS with the conventional algorithm when it was connected tothe PV inverter. Initially, a real-time based computing unit with mathematical modeling of the PV array is implemented and a DC amplifier and an isolated device for DC power measurement are integrated. Several experiments were performed based on theabove concept undercertain conditions, which showed that the proposed algorithm is more effective for the PV characteristic test and grid evaluation test than the conventional method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.32
no.10
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pp.12-19
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2004
An aerodynamic design optimization system for three-dimensional wing was developed as a part of the future MDO framework. The present design optimization system includes four modules such as geometry design, grid generation, flow solver and optimizer. All modules were based on commercial softwares and programmed to have automated execution capability in batch mode utilizing built-in script and journaling. The integration of all modules into the system was accomplished through programming using Visual Basic language. The distributed computational environment based on network communication was established to save computational time especially for time-consuming aerodynamic analyses. The distributed aerodynamic computations were performed in conjunction with the global optimization algorithm of response surface method, instead of using usual parallel computation based on domain decomposition. The application of the design system in the drag minimization problem demonstrated considerably enhanced efficiency of the design process while the final design showed reasonable results of reduced drag.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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