Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.1
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pp.393-401
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2013
Most traditional databases exploit record-oriented storage model where the attributes of a record are placed contiguously in hard disk to achieve high performance writes. However, for search-mostly datawarehouse systems, column-oriented storage has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce fast column-oriented database model and then propose a new column-aware index management scheme for the high-speed column-oriented datawarehouse system. Our index management scheme which is based on enhanced $B^+$-Tree achieves high search performance by embedded flash index and unused space compression in internal and leaf nodes. Based on the results of the performance evaluation, we conclude that our index management scheme outperforms the traditional scheme in the respect of the search throughput and response time.
Donald K. Sebera model can quantitatively compare the preserving environment by calculating the preserving valuation index with changing only the temperature and humidity. In this study, Donald K. Sebera model was used in order to compare and evaluate the preserving valuation index on the best condition and the worst condition in the temperature and humidity range of public records management act. As the results, the preserving valuation index in the best conditions was larger 2.47 times than the worst conditions within the preserving environment permitted in public records management act. Also, the influence of the humidity on the preserving valuation index of a paper archives as decreasing the activation energy for the hydrolysis reaction was larger rather than temperature. Thus the preserving valuation index can easily evaluate the suitability of the temperature and humidity conditions for preserving a archives. Therefore it can be used as useful tool for preservation of archives on change of the temperature and humidity.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5B
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pp.471-477
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2010
In this study, the variability of the Horton index which is ratio of vaporization and wetting water is investigated using a conceptual soil water balance model. From the proposed model, the steady-state soil water probabilistic density function is derived through meteorological and watershed characteristics and then the sensitivity of Horton index to the precipitation occurrence rate and the mean of wet day precipitation is examined. As a result, the inter-annual variability of the Horton index is lower than that of precipitation and they showed the strong negative correlation. It is also shown that although precipitation is not varied, the Horton index can be varied due to the fluctuation of the precipitation occurrence rate and the mean of wet day precipitation. In addition, it is presented that there is a non-linear relationship which has a critical point switching proportional or inverse relationship between the Horton index and two main characteristics of precipitation process.
To study the seismic vulnerability of the composite material structure of adobe and timber, we collected and statistically analysed empirical observation samples of 542,214,937 m2 and 467,177 buildings that were significantly impacted during the 179 earthquakes that occurred in mainland China from 1976 to 2010. In multi-intensity regions, combined with numerical analysis and a probability model, a non-linear continuous regression model of the vulnerability, considering the empirical seismic damage area (number of buildings) and the ratio of seismic damage, was established. Moreover, a probability matrix model of the empirical seismic damage mean value was provided. Considering the coupling effect of the annual and seismic fortification factors, an empirical seismic vulnerability curve model was constructed in the multiple-intensity regions. A probability matrix model of the mean vulnerability index (MVI) was proposed, and was validated through the above-mentioned reconnaissance sample data. A matrix model of the MVI of the regions (19 provinces in mainland China) based on the parameter (MVI) was established.
As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
We have examined the relative contributions of representative space weather proxies (geomagnetic aa index) to global warming (Global temperature anomaly) and compared them with that of green house effect characterized CO2 content from 1868 to 2005. For this we used Hadcrut3 temperature anomaly (Ta) data, aa index taken at two anti-podal subauroral stations (Canberra Australia and hartland England), and the CO2 data come from historical ice core records. From the comparison between Ta and aa index, we found several interesting results: (1) the linear correlation coefficient between two parameters increases until 1990 and then decreases rapidly, and (2) the scattered plots between two parameters shows different patterns before and after 1990. A partial correlation of Ta and two quantities (aa, CO2) also shows that the geomagnetic effect (aa index) is dominant until about 1990 and the CO2 effect becomes much more important after then. These results imply that the green house effect become very important since at least 1990. For a further analysis, we simply assume that Ta (total) = Ta (aa) + Ta (CO2) and made a linear regression between Ta and aa index from 1868 to 1990. A linear model is then made from the linear regression between energy consumption (a proxy of CO2 effect) and Ta (total) - Ta (aa) since 1990. This linear model makes it possible to predict the temperature anomaly in 2030, about 1 degree higher than the present temperature, which is much larger than in the previous century.
Purpose - This study proposes the impact of the US and Korean economic policy uncertainty on macroeconomy, and its effect on Korea. The economic policy uncertainty index of the US and Korea is used to represent the economic policy uncertainty on Korean economy. Research design, data, and methodology - In this paper, we collect the eight variables to find out the interrelationship among the US and Korean economic policy uncertainty index of the US and macroeconomic indicators during 1990 to 2016, and use Vector Error Correction Model. Result - The distribution industry stock index in Korea is influenced by the economic policy uncertainty index of the US rather than of Korea. All variables are related negatively to the economic policy uncertainty index of the US and Korea from Vector Error Correction Model. This study shows that the economic policy uncertainty index of the US and Korea has the dynamic relationships on the Korean economy. Conclusions - A higher economic policy uncertainty shows a greater economy recession of a country. Finally, the economic policy uncertainty of the Korea has an intensive impact on Korea economy. Particularly, the economic policy uncertainty of the US has a strong impact on distribution industry stock market in Korea.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.4
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pp.173-189
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2007
By measuring satisfaction index of the users of Information System, it is possible not only to estimate ROI(Return on Investment) but also to draw the device for the efficiency and improvement of the System. This study tries to give User Satisfaction Index Model for the System, and present operators and managers of the system with the method for improving satisfaction and efficiency by measuring the User Satisfaction Index of representative information systems. For this, the survey was carried out for the representative information systems. On the basis of the analysis, Satisfaction Index was drawn and through Matrix Analysis, the strategy for system improvement was derived.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.40
no.2
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pp.267-286
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2009
This study develops the LCSI(Library Customer Satisfaction Index) to measure the customer satisfaction of public libraries from 4,540 public library users in Daegu Metropolitan City area. LCSI consists of three variables; service quality divided into three primary dimensions(interaction of personnel), library resources and programs, physical environment and facilities) as independent variables, overall satisfaction and customer complaints as parameter, and customer loyalty as dependent variable. This model calculates LCSI scores at the ratio of 40% in satisfaction index to three dimensions of library service quality, 40% in overall satisfaction, and 20% in customer loyalty.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.6
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pp.95-101
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2013
Social media has many advantages. It can gain latest information with real time, be spread rapidly, easily be reproduced and distributed regardless of its form. These advantages can result in real time predictions using the latest information, which is possible due to the increase in social demand for more quick and accurate economic variable predictions. In this paper we adopted ARIMAX and ECM model to predict the unemployment rate and as a social information we used the Google Index provided by Google Trend. Also we used News Index as a domestic social information. The process of fitting statistical model considered in this paper can be adopted to predict various socio/economic indices as well as unemployment rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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