There are many factors that affect the wind speed. In addition, the randomness of wind speed also leads to low prediction accuracy for wind speed. According to this situation, this paper constructs the short-time forecasting model based on the least squares support vector machines (LSSVM) to forecast the wind speed. The basis of the model used in this paper is support vector regression (SVR), which is used to calculate the regression relationships between the historical data and forecasting data of wind speed. In order to improve the forecast precision, historical data is clustered by cluster analysis so that the historical data whose changing trend is similar with the forecasting data can be filtered out. The filtered historical data is used as the training samples for SVR and the parameters would be optimized by particle swarm optimization (PSO). The forecasting model is tested by actual data and the forecast precision is more accurate than the industry standards. The results prove the feasibility and reliability of the model.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.543-546
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2006
In this paper, we introduce a method to effectively highlight retrieval results without impairing meaningful features after historical documents were digitized into XML format. Especially, making the best of the features of historical documents, we perform string matching for the highlighting. Also, considering the features of the XML document, we carry out various processes when highlighting tag is inserted.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2003.12a
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pp.231-237
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2003
공개키 기반 구조에서 과거 시점에 서명한 문서를 검증하기 위해서는 서명한 시점의 인증서의 상태정보를 확인하여야 한다. 하지만, 기존의 상태 정보 제공 메커니즘을 이용하여 과거 시점에 대한 상태 정보를 획득할 경우에는 여러 가지 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대하여 자세히 설명하고 이를 해결하기 위한 방법을 제시한다.
Since wireless Internet services and small mobile communication devices come into wide use as well as the use of GPS is rapidly growing, researches on moving object, whose location information shifts sequently in accordance with time interval, are being carried out actively. Especially, the researches on vehicle moving object are applied to Advanced traveler information system, vehicle tracking system, and distribution transport system. These systems are very useful in searching previous positions, predicted future positions, the optimum course, and the shortest course of a vehicle by managing historical data of the vehicle movement. In addition, vehicle historical data are used for distribution transport plan and vehicle allocation. Vehicle historical data are stored at regular intervals, which can have a pattern. For example, a vehicle going repeatedly around a specific section follows a route very similar to another. If historical data of the vehicle with a repeated route course are stored at regular intervals, many redundant data occur, which result in much waste of storage. Therefore this thesis suggest a vehicle historical data store scheme for vehicles with a repeated route course using similar trajectory which efficiently store vehicle historical data.
Most damaging earthquakes come as complex sequences characterized by strong aftershocks, sometimes by foreshocks and often by multiple mainshocks. Complex earthquake sequences have enormous seismic hazard, engineering and societal implications as their impact on buildings and infrastructures may be much more severe at the end of the sequence than just after the mainshock. In this paper we examine whether historical sources can help characterizing the rare earthquake sequences of pre-instrumental times in full, including fore-, main- and aftershocks. Thanks to the its huge documentary heritage, Italy relies on one of the richest parametric earthquake catalogues worldwide. Unfortunately most current methods for assessing seismic hazard require that earthquake catalogues be declustered by removing all shocks that bear some dependency with those identified as mainshocks. We maintain that this requirement has led most modern historical seismologists to focus mainly on mainshocks rather than also on the fore- and aftershocks. To shed light onto major earthquake sequences of the past, rather than onto individual mainshocks, we investigated 10 damaging earthquake sequences ($M_w$ 4.7-7.0) that hit the L'Aquila area and central Abruzzo from the 14th to the 20th century. We find that most of the results of historical research are important for modern seismology, yet their rendering by the current parametric catalogues causes most information to be lost or not easily transferred to the potential users. For this reason we advocate a change in current strategies and the creation of a more flexible standard for storing and using all the information made available by historical seismology.
Purpose: This research aims to empirically investigate the motivation of corporate voluntary disclosure by exploring the impact of historical loss on corporate social responsibility disclosure (CSRD). Research design, data, and methodology: This paper takes Chinese A-share listed firms that issued standalone social responsibility reports during the period of 2009-2017 as a sample. Drawing on extant literature, this paper defines historical loss firms as firms with net profit greater than or equal to 0 and undistributed profit less than 0. The tendency score matching method (PSM) is used to find matching samples for historical loss firms. Then OLS regression is conducted to investigate the relationship between historical loss and corporate social disclosure. Results: The results show that historical loss has a significant positive impact on the quality of corporate social responsibility disclosure. After changing the measurement of independent and dependent variables as well as adopting different matching methods to screen the control group, the results still hold. Further research indicates that the relationship between historical loss and CSRD is influenced by corporate financing constraints and industry competition. Conclusions: This research supports the resource motivation hypothesis of corporate social responsibility disclosure, and provides empirical evidence for regulators to strengthen supervision on corporate disclosure.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.4
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pp.97-102
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2008
A wireless sensor network consists of many sensors that collect and transmit physical or environmental conditions at different locations to a server continuously. Many researches mainly focus on processing continuous queries on real-time data stream. However, they do not concern the problem of storing the historical data, which is mandatory to the historical queries. In this paper, we propose two time-based storage methods to store the sensor data stream and reduce the managed tuples without any loss of information, which lead to the improvement of the accuracy of query results.
Historical books are records of information using text and images and is one of the valuable cultural heritages of mankind. However, these books wear, tear and are damaged with time, so we are restricted in our usage of them for study or research. There are many libraries and museums around the world researching a method to digitize the historical books to prevent their collection from damage. Digitizing the historical books not only produce digital images but also a valuable high quality digital information. Digitizing process also keeps the original content of the historical books as well as add a value as research material as a bibliographical, artistic and archaeological item. Furthermore, its information would be provided through a network, like internet, to share and to promote more advanced studies. The purpose of this study is to examine the principles and method of digitization of historical books. This study also researches the meaning and problems of digitizing process for more effective usage.
In information retrieval process through search engine, some users want to retrieve several documents that are corresponding with specific time period situation. For example, if user wants to search a document that contains the situation before 'Japanese invasions of Korea era', he may use the keyword 'Japanese invasions of Korea' by using searching query. Then, search engine gives all of documents about 'Japanese invasions of Korea' disregarding time period in order. It makes user to do an additional work. In addition, a large percentage of cases which is related to historical documents have different time period between generation date of a document and record time of contents. If time period in document contents can be extracted, it may facilitate effective information for retrieval and various applications. Consequently, we pursue a research extracting time period of Joseon era's historical documents by using historic literature for Joseon era in order to deduct the time period corresponding with document content in this paper. We define historical objects based on historic literature that was collected from web and confirm a possibility of extracting time period of web document by machine learning techniques. In addition to the machine learning techniques, we propose and apply the similarity filtering based on the comparison between the historical objects. Finally, we'll evaluate the result of temporal indexing accuracy and improvement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.7
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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