Construction of our machine "Digital Tacho Graph" toghether with development and intergrated management system information is attached under Traffic Safety Law in article submission. This machine "Digital Tach Graph" has been mandated on a priority basis. The entire machine is constructed with specialised components to collect data that can retrive basic information. To obtain the components to perfect the information to optimize the device and system.
본 논문에서는 가중치 이분 그래프 정합을 이용하여 데이터 최대 흐름을 나타내었다. 가중치 이분 그래프 정합은 전송 데이터 객체를 에지들로 설정하고 서버와 클라이언트에 데이터의 최대 흐름 정합을 유도한다. 제안한 가중치 이분 그래프 정합을 이용하여 다자간 화상회의 시스템을 구현하였다. 서버에 최대한 데이터를 송신하고 클라이언트에서 최대한 수신함으로서 동영상 프레임의 끊김 현상과 병목현상이 개선되고 이미지가 깨지지 않는 우수한 성능을 나타내었다. 실험결과 기존의 흐름 제어 방법보다 악 2배의 성능을 나타내었다.
Objectives : The 7-zone-diagnostic system is a diagnostic device to predetermine bodily locations by measuring the energy of body. This study was to investigate the relation between the different patterns of Zone 2, 6 of Factor AA in VEGA DFM 722(VEGA, Germany), 7-zone-diagnostic system and clinical parameters. The purpose of this study was relation Korean traditional medicine and western medicine with the data from 7-zone-diagnostic system and the clinical parameters. Methods : This study was carried out with the data from some clinical parameters. We made two groups according to the Factor AA patterns of VEGA DFM 722. The Factor AA pattern of Group A is that the red bar graph of zone 2 was higher than the normal range and the red bar graph of zone 6 was lower than the normal range. The Factor AA pattern of Group B was that the red bar graph of zone 2 was lower than the normal range and the red bar graph of zone 6 was higher than the normal range. After the data from clinical parameters to correspond with conditions of each group were selected, the data from clinical parameters between each gropus analyzed statistically. Results and Conclusions : The values of Direct Bilirubin, GOT, BUN and BUN/Creatinine ratio of Group A were higher than them of Group B. The values of Sodium and Tyroxine of Group A were lower than them of Group B. These results mean that Group A has low energy but has increading tendency. To conclude, it is thought that the red bar graph of zone 2 is higher, the group is the more increasing and the red bar graph of zone 6 is lower, the group has the lower energy.
소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.
효과적이고 정확한 데이터 흐름 문제 분석은 흐름그래프와 지배자 트리 그리고 DJ 그래프를 사용한다. 데이터 흐름 문제 해결은 흐름 그래프를 안전하게 지배자 트리로 감축하는 것이다. 흐름 그래프는 파스 트리를 대신하고, DJ 그래프는 감축 가능하거나 감축이 불가능한 흐름 그래프를 지배자 트리로 정확하게 감축하는데 이용된다. 본 연구에서는 Tarjan의 경로 압축 알고리즘을 이용하기 위하여 Top 노드 찾기 알고리즘을 제시하고 기존의 지연감축 알고리즘을 경로압축을 이용하여 개선한다. 경로압축을 이용한 지연감축 알고리즘은 DJ 그래프를 지연 감축하면서 노드를 끌어올려 지배자 트리의 경로를 압축시킨다. 실제로 제안된 알고리즘은 22% 정도 노드들을 끌어올렸고, 20% 정도 경로를 압축시켰다. 압축된 지배자 트리는 효과적인 데이터 흐름 분석을 가능하게 하고, 코드 최적화 과정의 노드 끌어올리기 효과를 가져와 코드 최적화 과정의 복잡도를 개선하는 효과를 가져온다.
최근 소셜 미디어, IoT 등에 대한 활용이 증가됨에 따라 대용량의 그래프 스트림이 생성되고 있으며 그래프 스트림을 실시간으로 처리하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프가 지속적으로 변경될 때 이전 결과 데이터를 재사용하는 점진적인 그래프 스트림 처리 기법을 제안한다. 또한, 점진적 처리와 정적인 처리를 선택적으로 수행하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안하는 비용 모델은 실제 처리된 이력을 바탕으로 재계산 영역의 탐색 비용 및 처리 비용의 예측 값을 계산하여 점진적 처리가 정적인 처리보다 이득인 경우 점진적 처리를 수행한다. 제안하는 점진적 처리는 그래프 갱신이 발생하면 변경되는 부분만을 처리하여 효율성을 증가시킨다. 또한, 변경되는 부분의 이전 결과 데이터만을 수집하여 점진적인 처리를 수행함으로써 디스크 I/O 비용을 감소시킨다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
이 연구에서는 학생들이 실험 결과를 그래프로 작성하는 과정에서 범하는 오류들을 과학 학업 성취도에 따라 조사했다. 중학교 1학년 145명을 대상으로 '기체의 압력과 부피의 관계'에 대한 그래프 작성 검사를 실시했다. 연구 결과, 대부분의 학생들이 그래프작성 과정에서 많은 오류를 보였으며, '변수의 잘못된 해석', '그래프 기본 요소의 잘못된 표기', '자료의 잘못된 사용'범주에서 총 12가지의 오류 유형이 나타났다. '막대그래프로 표현', '자료제시 순서대로 눈금 표기'오류 유형에서는 과학 학업 성취도가 높은 학생들에 비해 낮은 학생들의 발생 비율이 높았지만, '독립 종속 변수 반대로 표기', '자료 추가', '자료 삭제'오류 유형에서는 그 반대였고, 나머지 오류 유형에서는 과학 학업 성취도에 따른 발생 비율 차이가 작았다.
To perform long-term sewer monitoring, It is important to understand the nature of the wastewater flow that occurs at the point on early stage of the monitor and to prevent in advance a problem which may caused. We can infer the flow properties and external factors by analyzing the scatter graph obtained from the measured data flow rate monitoring data since an field external factor affecting the sewage flow is reflected in the flow rate monitoring data. In this study, Selecting the three points having various external factors, and we Inferred the sewer flow characteristics from depth-velocity scatter graph and determined the analysis equation for the dry-weather flow rate data. At the'point 1' expected non-pressure flow, we were able to see the drawdown effect caused by the free fall in the manhole section. At the'point 2', existed weir and sediments, there was backwater effect caused by them, and each of size calculated from the scatter graph analysis were 400 mm and 130 mm. At the'Point 3', there is specific flow pattern that is coming from flood wave propagation generated by the pump station at upstream. In common, adequate equations to explain the dry weather flow data are flume equation and modified manning equation(SS method), and the equations had compatibility for explaining the data because all of $R^2$ values are over 0.95.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.321-326
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2021
In a multi-cloud environment, it is necessary to minimize physical movement for efficient interoperability of distributed source data without building a data warehouse or data lake. And there is a need for a data platform that can easily access data anywhere in a multi-cloud environment. In this paper, we propose a new platform based on data fabric centered on a distributed platform suitable for cloud environments that overcomes the limitations of legacy systems. This platform applies the knowledge graph database technique to the physical linkage of source data for interoperability of distributed data. And by integrating all data into one scalable platform in a multi-cloud environment, it uses the holochain technique so that companies can easily access and move data with security and authority guaranteed regardless of where the data is stored. The knowledge graph database mitigates the problem of heterogeneous conflicts of data interoperability in a decentralized environment, and Holochain accelerates the memory and security processing process on traditional blockchains. In this way, data access and sharing of more distributed data interoperability becomes flexible, and metadata matching flexibility is effectively handled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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