To understand the meaning of data is a common goal of research on unstructured data. Among these unstructured data, there are difficulties in analyzing the meaning of unstructured data related to corpus and sentences. In the existing researches, the researchers used LSA to select sentences with the most similar meaning to specific words of the sentences. However, it is problematic to examine many sentences continuously. In order to solve unstructured data classification problem, several search sites are available to classify the frequency of words and to serve to users. In this paper, we propose a method of classifying documents by using the frequency of similar words, and the frequency of non-relevant words to be applied as weights, and storing them in terms of a multi-pattern storage. We use Tensorflow's Softmax to the nearby sentences for machine learning, and utilize it for unstructured data analysis and the inference of traffic information.
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
The microgrid system is the combination of photovoltaic(PV) array, load, and battery energy storage system. The control strategies were defined as multi-modes of operation, including rest operation without use of battery, power charging, and power discharging, which enables grid connected mode or islanded mode. Photovoltaic power is a problem of the uniformity of power quality because the power generated from solar light is very sensitive to variation of insolation and duration of sunshine. As a solution to the above problem, energy storage system(ESS) is considered generally. There fore, in this study, we did basic research activities about optimization method of the amount of energy used, using a smart microgrid test-bed constructed in building. First, we analyzed the daily, monthly and period energy pattern amount of power energy used, and analyzed PV power generation level which is built on the roof. Utilizing building energy pattern analysis data, we was studied an efficient method of employing the ESS about building power consumption pattern and PV generation.
Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.6
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pp.11-16
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2017
Multi-level holographic data storage requires modulation codes for avoiding two dimensional inter-symbol interference (2D-ISI). Modulation codes can remove the fatal ISI pattern of neighboring the largest and the smallest symbols. In this paper, we propose a 4-level 4/6 modulation code and its trellis encoding for error correction. The proposed 4/6 modulation code prevents that the symbol 0 and 3 are not adjacent in any direction. Also, we compare the proposed modulation code with the same code rate modulation codes for four-level holographic data storage.
Due to the development of information technology and business related to geographical location of customer, the need for the storage and analysis of geographical location data is increasing rapidly. Geographical location data have a spatio-temporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multi-dimensional data model and data visualization to analyze geographical location data efficiently and effectively. Purchase order data of an online farm products brokerage business was used to build prototype datamart. RFM scores are calculated to classify customers and geocoding technology is applied to display information on maps, thereby to enhance data visualization.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.30-40
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2010
The hard disk is one of the most frequently used storage in IPTV sep-top box. It has large storage capacity and provides fast I/O speed compared to its price whereas it causes high power consumption due to mechanical characteristics of spindle motor. In order to play streaming data in the set-top box, spindle motor of hard disk keeps active mode and it causes high power consumption. In this paper, We propose an offset-buffering and multi-mode spin-down method to reduce power consumption for streaming data playback. The offset-buffering inspects the user's viewing pattern and performs buffering based on the analysis of viewing pattern. So, it can maintain the status of spindle motor as idle mode for long time. Besides, it can reduce power consumption by spinning down according to offset-buffer size. The experimental result shows that proposed offset-buffering and multi mode spin-down method is about 28.3% and 12.5% lower than the full-Buffering method in terms of the power consumption and spin-down frequency, respectively.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1994.09a
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pp.149-157
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1994
In this study two dimensional visco-plastic finite element model capable of handling the multi-step excavation was developed for investigating the effect of excavation support sequences on the behavior of underground openings in the jointed rock mass. First, the finite element model which is capable of handling the multi-step excavation is developed and verified. And then the model is combined with visco-plastic joint model. Ubiquitous joint pattern was considered in the model and joint properties in cach set were assumed to be indentical. Passive, full-grouted rockbolts were cosidered in the numerical model. The visco-plastic deformations of joints and rockbolts were assumed to be governed by Mohr-Conlomb and von Mises yield criteria, respectively. With the ability of removing elements, the model can simulate the multi-step excavation-suppport sequences. The reliability and applicability of the model to the stability analysis for the underground excavation in pratice was checked by simulating the behavior of underground crude oil storage caverns under construction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.5A
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pp.688-695
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2000
We present a multi-view autostereoscopic display system based on volume holographic storage technique. In this proposed system, the interference pattern of spatial multiplexed plane reference and angular multiplexed plane object beams are recorded into a photorefractive crystal, which plays a role of guiding object beams of multi-view images into the desired persfective directions. For reconstruction, object beams containing the desired multi-view image information, which satisfy Bragg matching condition, are illuminated in the time-division multiplexed manner onto the crystal. Then multiple stereoscopic images are Projected to the display plane for autostereoscopic 3D viewing.
Kim, Jin-Wook;Kim, Eun-Sang;Ahn, Yoong-Ki;Park, Kun-Soo
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.36
no.4
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pp.231-238
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2009
DNA sequences are the fundamental information for each species and a comparison between DNA sequences of different species is an important task. Since DNA sequences are very long and there exist many species, not only fast matching but also efficient storage is an important factor for DNA sequences. Thus, a fast string matching method suitable for encoded DNA sequences is needed. In this paper, we present a fast string matching method for encoded DNA sequences which does not decode DNA sequences while matching. We use four-characters-to-one-byte encoding and combine a suffix approach and a multi-pattern matching approach. Experimental results show that our method is about 5 times faster than AGREP and the fastest among known algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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