Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권4호
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pp.1-14
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2021
Library communities face many problems and limitations in describing alternative format materials based on the traditional MAchine Readable Cataloging (MARC) structure. To address these problems, this research proposes an XML-based descriptive metadata framework that establishes general but fundamental bibliographic aspects of various alternative format materials by providing core elements that are essential in describing these materials. Different from existing bibliographic structures, the proposed metadata framework can represent a fundamental descriptive structure by establishing four upper-level categories, 17 core elements, and 10 sub-elements in a hierarchical structure optimized to alternative format materials. By using this principal descriptive structure, the proposed metadata framework can guide different institutions in the creation of bibliographic records for these materials in a consistent way. It is also expected to address the difficulties in describing alternative format materials in library communities and enhance the information accessibility of individuals with various types of disabilities. In addition, the proposed metadata framework is an alternative approach which functions as a mediator between heterogeneous characteristics of alternative format materials and the existing bibliographic structures in library communities.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.9-20
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2021
Abstraction applied in computer networking hides network details behind a well-defined representation by building a model that captures an essential aspect of the network system. Two current methods of representation are available, one based on graph theory, where a network node is reduced to a point in a graph, and the other the use of non-methodological iconic depictions such as human heads, walls, towers or computer racks. In this paper, we adopt an abstract representation methodology, the thinging machine (TM), proposed in software engineering to model computer networks. TM defines a single coherent network architecture and topology that is constituted from only five generic actions with two types of arrows. Without loss of generality, this paper applies TM to model the area of network monitoring in packet-mode transmission. Complex network documents are difficult to maintain and are not guaranteed to mirror actual situations. Network monitoring is constant monitoring for and alerting of malfunctions, failures, stoppages or suspicious activities in a network system. Current monitoring systems are built on ad hoc descriptions that lack systemization. The TM model of monitoring presents a theoretical foundation integrated with events and behavior descriptions. To investigate TM modeling's feasibility, we apply it to an existing computer network in a Kuwaiti enterprise to create an integrated network system that includes hardware, software and communication facilities. The final specifications point to TM modeling's viability in the computer networking field.
본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.
Viscosity of hydraulic oils decreases due to loss reduction and efficiency increase of fluid power systems. However, low viscosity is not always appropriate due to the induction of large leakage and small lubricity. Therefore, a detailed study on the optimum viscosity of hydraulic oils is necessary. In this study, based on the thermohydrodynamic lubrication theory, numerical simulation was conducted using the slipper model of swashplate-type axial piston pumps and motors. The viscosity grades' (VG) effects of oils on power losses are mainly discussed numerically in fluid film lubrication, including changes in temperature and viscosity. The simulation results reveal that the flow rate increases and the friction torque decreases as VG decreases. The film temperature and power loss were minimised for a specific oil with a VG. The minimum conditions regarding the temperature and loss were different and closed. Under various operating conditions, the film temperature and power loss were minimised, suggesting that an optimum hydraulic oil with a specific VG could be selected for given operating conditions of pressure and speed. Otherwise, a preferable operating condition must be established to determine a specific VG oil.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2473-2489
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2022
Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.
This study investigates the free vibration and buckling analyses of isotropic curved plate structures fixed at all ends. The Kirchhoff-Love Plate Theory (KLPT) and Finite Element Method (FEM) are employed to model the curved structure. In order to perform the finite element analysis, a four-node quadrilateral element with 5 degrees of freedom (DOF) at each node is utilized. Additionally, the drilling effect (θz) is considered as minimal to satisfy the DOF of the structure. Lagrange's equation of motion is used in order to obtain the first ten natural frequencies and the critical buckling values of the structure. The effects of various radii of curvatures and aspect ratio on the natural frequency and critical buckling load values for the single-bay and two-bay curved frames are investigated within this scope. A computer code based on finite element analysis is developed to perform free vibration and buckling analysis of curved plate frames. The natural frequency and critical buckling load values of the present study are compared with ANSYS R18.2 results. It has been concluded that the results of the present study are in good agreement with ANSYS results for different radii of curvatures and aspect ratio values of both single-bay and two-bay structures.
Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.
산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
정상 치열궁에 관한 연구는 많은 학자들에 의해 시행되어온 바 학자들 간에는 아무런 일관성이 없다는 의견과 치열궁을 대표할 만한 기하학적 곡선이 존재한다는 의견이 상충되어 왔다. 그중 후자의 이론이 지배적인 것으로 보이나 그 중에서도 곡선의 형태에 관하여서는 다시 많은 논란이 있었다. Bonwill과 Hawley등에 의한 Circle론, Black의 반타원론, Angle의 포물선론, 이외에도 많은 의견이 있는 가운데 저자는 정상교합을 유지하는 한국인 성인을 대상으로 Bonwill과 Hawley의 이론을 기초로 한 연구를 시행한 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 정상교합을 유지하는 한국인 성인의 치열은 전치에 있어서 원호에 근사한 배열을 갖는다. 2. 원의 지름은 6전치의 폭경의 합에 대하여 다양하므로, 전치 배열이 치아의 크기에 엄격히 연관됐다고 단정 할 수는 없다. 3. 그러나 6전치 폭경의 합에 대한 원의 지름의 비율은 그 평균치가 상하악 모두 1 : 1에 매우 근접하고 이 사실은 Bonwill의 결론에 부합한다. 4. 견치간 폭경과 구치간 폭경은 육전치의 합에 대한 비율이 상하악에 있어서 그 형태가 다름에 따라 상이하나 비교적 일정하게 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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