In this study, hydrodynamic coefficients were obtained from a Rotating Arm (RA) test, which is one of the captive model tests used to provide accurate coefficients in the control motion equation of an underwater vehicle. The RA test was carried out at the RA facility of ADD (Agency for Defense Development), and the forces and moments acting on the underwater vehicle were measured using a six-axis waterproof gage. A multiple regression analysis was used in the analysis of the measured data. The experimental results were also verified by comparison with the theoretical values of the previous linear coefficients. In addition, the stability indices in the horizontal plane were calculated using the linear and nonlinear coefficients, and the dynamic stability of the underwater vehicle was estimated to have a good dynamic performance with a depth ratio of 6.0.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3005-3027
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2015
Spam has become one of the top threats of micro-blogging networks as the representations of rumor spreading, advertisement abusing and malware distribution. With the increasing popularity of micro-blogging, the problems will exacerbate. Prior detection tools are either designed for specific types of spams or not robust enough. Spammers may escape easily from being detected by adjusting their behaviors. In this paper, we present a novel model to quantitatively evaluate information diffusion in micro-blogging networks. Under this model, we found that spam posts differ wildly from the non-spam ones. First, the propagations of non-spam posts mostly result from their followers, but those of spam posts are mainly from strangers. Second, the non-spam posts relatively last longer than the spam posts. Besides, the non-spam posts always get their first reposts/comments much sooner than the spam posts. With the features defined in our model, we propose an RBF-based approach to detect spams. Different from the previous works, in which the features are extracted from individual profiles or contents, the diffusion features are not determined by any single user but the crowd. Thus, our method is more robust because any single user's behavior changes will not affect the effectiveness. Besides, although the spams vary in types and forms, they're propagated in the same way, so our method is effective for all types of spams. With the real data crawled from the leading micro-blogging services of China, we are able to evaluate the effectiveness of our model. The experiment results show that our model can achieve high accuracy both in precision and recall.
Objective: The aim of this study is to give interest about usability of cellular phone keypad for left-handed person. Background: Although there are being a lot of attempts to design suitable product on user's request in process that design cellular phone keypad, ergonomic access about left-handed person who compose decimal class is unprepared. Especially, in early user's occasion, left-handed persons need more efforts than right-handed person to master Hangul character input process skill level. But, since realization about this left-handed person's discomfort has not spread, the importance has not been well thought in the society. Method: (1) After extracting emblem to use in comparison in questionnaire, applied emblem uniformly to different 3 kind of cellular phone. (2) Measured Hangul input time and mistyping number by dominant hand's position and skill level to reagent. (3) Taking the result through ANOVA. Conclusion: In the result of the experiment about Hangul input time and mistyping number according to dominant hand's position and skill level, left-handed person's group on the low skill level has shown the dullest use capability among 4 experiment groups. Application: In the future, analysis result may be used to the data of realization conversion in process design of various products including cellular phone keypad to consider left-handed person.
In the current procurement system in Korean military, the army, navy and air force have their own distributors, military branches and warehouses. However, especially, it has been hard to have the economy of scale because most of suppliers have shipped their order from the suppliers to each of Korean military directly. Koran military considers the transportation cost as one of the management cost factors among various kinds of cost. Furthermore they have contracted with the suppliers in annual and collectively on the transportation. Hence they have been in trouble with getting efficiency of Defense budget execution because it is hard to make a decision of Defense budget with real transportation cost. Moreover Korean army, navy and air force have their own supply chain separately, so they can not cooperate flexible and quickly when they need. Therefore, in this research, we provide a benchmarking of DTCI (Defense Transportation Coordination Initiative) which has been proved that it has improved the procurement system in US implementing the integrated transportation system with 3PL and military. In addition we propose advanced integrated shipping model using Hub & Spoke system for Korean military. In order to prove its effect, we simulate our model based on the real data of the suppliers' delivery to compare with the current system when it comes to how much we can save the cost. Our research can provide evidence that the integrated procurement system in Korean military will improve Korean military procurement system.
This paper suggests the Cardioid beamforming algorithm of the doublet sensors employing DIFAR (directional frequency analysis and recording) sensor signals in the frequency domain. The algorithm enables target bearing estimation using the signals from directional sensors. The algorithm verifies its applicability by successfully estimating bearings of a target projecting ten narrow-band signals in shallow water. The estimated bearings agree very well with those from GPS (global positioning system) data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1°∼ 6.7°and 13.3∼43.6°, respectively. Estimation errors are caused by SNR (signal to noise ratio) degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.
In this study, we examine the applicability of an artificial neural network(ANN) for filtering underwater random noise and for identifying underlying signals taken from noisy environment. The approach is to find a way of compressing the input data and then decompressing it using an ANN as in image compressing process. It is well known that random signal is hard to compress while ordered information is not. The use of a limited number of processing elements(PEs) in the hidden layer of an Ann ensures that some of the noise would be removed in the reconstruction process. Two types of the signals, synthesized and measured, are used to examine the effectiveness of the ANN-based filter. After training process is completed, the ANN successfully extracts the underlying signals form the synthesized or measured noisy signals. In particular, compared with the results form without filtering or moving averaged, the ANN-based filter gives much better spectrograms to identify underlying signals from the measured noisy data. This filtering process is achieved without using and kind of highly accurate signal processing technique. More experimentation needs to be followed to develop the ANN-based filtering technique to the level of complete understanding.
This study attempts to test the classifying performance of a neural network and thereby examine its applicability to the signals distorted in a shallow water environment. Linear frequency modulated(LFM) signals are simulated by using an acoustic model and also measured through sea experiment. The network is constructed to have three layers and trained on both data sets. To get normalized power spectra as feature vectors, the study considers the three transforms : shot-time Fourier transform (STFT), wavelet transform (WT) and pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD). After trained on the simulated signals over water depth, the network gives over 95% performance with the signal to noise ratio (SNR) being up to-10 dB. Among the transforms, the PWVD presents the best performance particularly in a highly noisy condition. The network performs worse with the summer sound speed profile than with the winter profile. It is also expected to present much different performance by the variation of bottom property. When the network is trained on the measured signals, it gives a little better results than that trained on the simulated data. In conclusion, the simulated signals are successfully applied to training a network, and the trained network performs well in classifying the signals distorted by a surrounding environment and corrupted by noise.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.3
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pp.387-397
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2013
This paper proposes an approach to big data analytics for phon call data. The analytical models for phon call data is composed of the PVPF (Parallel Variable-length Phrase Finding) algorithm for identifying verbal phrases of natural language and the word count algorithm for measuring the usage frequency of keywords. In the proposed model, we identify words using the PVPF algorithm, and measure the usage frequency of the identified words using word count algorithm in MapReduce. The results can be interpreted from various viewpoints. We design and implement the model based HDFS (Hadoop Distributed File System), verify the proposed approach through a case study of phon call data. So we extract useful results through analysis of keyword correlation and usage frequency.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.34
no.5
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pp.677-686
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2018
An intensive measurement was conducted to study the mass and number concentrations of atmospheric aerosols in Anheung ($36.679^{\circ}N$, $126.186^{\circ}E$), the west coastal measurement site of Korea during December 2017~April 2018. To evaluate relationships between the aerosols and meteorological parameters, comparisons of Optical Particle Counter (OPC) measured data and Auto Weather System (AWS) data were performed. Measured PM mass concentrations are $PM_{10}=42.814{\pm}30.103{\mu}g/m^3$, $PM_{2.5}=29.674{\pm}25.063{\mu}g/m^3$, $PM_1=28.958{\pm}24.658{\mu}g/m^3$, respectively. The PM ratios showed that the $PM_{10}$ concentrations contained about 67.8% of $PM_{2.5}$, while most part of $PM_{2.5}$ was $PM_1$ (about 97.1%). Timely collocation with AWS data were performed, exploring relations with the PM concentrations. PM concentrations can be explained by wind direction and relative humidity conditions. The significant reductions of fine particles in mass and number concentrations may attribute to actions on particle growth and wet removal. In these results, we suppose that the aerosol concentrations and size distributions are affected by inflow direction and air mass sources from the origin.
Purpose: Government quality assurance (QA) activities in Korea, which is carried out by the Defense Agency for Technology and Quality, is not effective due to 1) the obscureness of the QA implementation method, 2) the gap between QA activities of provisions and those conducted in the fields, and 3) the variation in subjective judgement among the QA personnel. The purpose of this paper is to propose some suggestions to enhance the effectiveness of government QA activities for military supplies in the production stage. Methods: QA activities for military supplies are investigated and problematic aspects are deduced for the production stage. To secure the effectiveness of the QA activities, Defense Contract Management Agency of the United Sates is benchmarked and five improvement methods are presented. Results: Five improvement aspects are 1) reflecting special terms and conditions of government mandatory inspection in contract, 2) classifying QA personnel, 3) making use of data collection and analysis template compulsory, 4) providing checklist for process review, and 5) establishing guidelines for sampling plans for product examination. Conclusion: Suggestions of this paper can lead to consistency and balance in government QA activities, reducing military suppliers' complaints and enhancing the effectiveness of QA effort, and ultimately contributing to the quality improvement of military supplies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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