KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3551-3567
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2016
The Low Earth Orbit satellite network has the unique characteristics of the non-uniform and time-variant traffic load distribution, which often causes severe link congestion and thus results in poor performance for delay-sensitive flows, especially when the network is heavily loaded. To solve this problem, a novel adaptive routing algorithm, referred to as the delay-oriented adaptive routing algorithm (DOAR), is proposed. Different from current reactive schemes, DOAR employs Destination-Sequenced Distance-Vector (DSDV) routing algorithm, which is a proactive scheme. DSDV is extended to a multipath QoS version to generate alternative routes in active with real-time delay metric, which leads to two significant advantages. First, the flows can be timely and accurately detected for route adjustment. Second, it enables fast, flexible, and optimized QoS matching between the alternative routes and adjustment requiring flows and meanwhile avoids delay growth caused by increased hop number and diffused congestion range. In addition, a retrospective route adjustment requesting scheme is designed in DOAR to enlarge the alternative routes set in the severe congestion state in a large area. Simulation result suggests that DOAR performs better than typical adaptive routing algorithms in terms of the throughput and the delay in a variety of traffic intensity.
KIM, Hyun-A;SEO, Yong-Il;CHA, Hyung Kee;KANG, Hee-Joong;ZHANG, Chang-Ik
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.54
no.1
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pp.38-53
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2018
The purpose of this study is to estimate potential yield (PY) for Korean west coast fisheries using the holistic production method (HPM). HPM involves the use of surplus production models to apply input data of catch and standardized fishing efforts. HPM compared the estimated parameters of the surplus production from four different models: the Fox model, CYP model, ASPIC model, and maximum entropy model. The PY estimates ranged from 174,232 metric tons (mt) using the CYP model to 238,088 mt using the maximum entropy model. The highest coefficient of determination ($R^2$), the lowest root mean square error (RMSE), and the lowest Theil's U statistic (U) for Korean west coast fisheries were obtained from the maximum entropy model. The maximum entropy model showed relatively better fits of data, indicating that the maximum entropy model is statistically more stable and accurate than other models. The estimate from the maximum entropy model is regarded as a more reasonable estimate of PY. The quality of input data should be improved for the future study of PY to obtain more reliable estimates.
In a power system that has a high wind penetration, the output power fluctuation of a large-scale wind turbine generator (WTG) caused by the varying wind speed increases the maximum frequency deviation, which is an important metric to assess the quality of electricity, because of the reduced system inertia. This paper proposes a stable power-smoothing scheme of a doubly-fed induction generator (DFIG) that can suppress the maximum frequency deviation, particularly for a power system with a high wind penetration. To do this, the proposed scheme employs an additional control loop relying on the system frequency deviation that operates in combination with the maximum power point tracking control loop. To improve the power-smoothing capability while guaranteeing the stable operation of a DFIG, the gain of the additional loop is modified with the rotor speed and frequency deviation. The gain is set to be high if the rotor speed and/or frequency deviation is large. The simulation results based on the IEEE 14-bus system demonstrate that the proposed scheme significantly lessens the output power fluctuation of a WTG under various scenarios by modifying the gain with the rotor speed and frequency deviation, and thereby it can regulate the frequency deviation within a narrow range.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.05a
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pp.92-101
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2003
The accessibility evaluation of ten web-based loaming content in Korea was performed with the following procedure : (1) A primitive metric of the compliance of those contents to the WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) 1.0 was obtained using Bobby, a widely used accessibility checker. (2) SGML validation test was carried out. (3) The contents were rendered with various browsers including a text-mode browser. (4) They were manually checked as to whether they satisfy the accessibility criteria proposed by W3C. Most of the tested contents scored low marks in all the test categories partly because they were apparently developed with little attention paid to web standard conformance, browser compatibility, and device-independence. They also put heavy emphasis on audio-visual effects catering only to the best-equipped users and offering no alternate access route for those in restricted environment. As more information and learning materials are delivered through the Internet, these low accessible contents would lead to a deeper information divide. The accessibility needs to be regarded as an important factor in evaluating the quality of loaming content.
To injection mould polymers, designing mould is a key task involving several critical decisions with direct implications to yield quality, productivity and frugality. One prominent decision among them is specifying sprue-bush conduit expansion as it significantly influences overall injection moulding; abstruseness anguish in its design criteria deceives direct determination. Intuitively designers decide it wisely and then exasperate by optimising or manipulating processing parameters. To overwhelm that anomaly this research aims at proposing an ideal design criteria holistically for all polymeric materials also tend as a functional assessment metric towards perfection i.e., criteria to specify sprue conduit size before mould development. Accordingly, a priori analytical criterion was deduced quantitatively as expansion ratio from ubiquitous empirical relationships specifically a.k.a an exclusive expansion angle imperatively configured for injectant properties. Its computational intelligence advantage was leveraged to augment functionality of perfectly injecting into an impression gap, while synchronising both injector capacity and desired moulding features. For comprehensiveness, it was continuously sensitised over infinite scale as an explicit factor dependent on in-situ spatio-temporal injectant state perplexity with discrete slope and altitude for each polymeric character. In which congregant ranges of apparent viscosity and shear thinning index were conceived to characteristically assort most thermoplastics. Thereon results accorded aggressive conduit expansion widening for viscous incrust, while a very aggressive narrowing for shear thinning encrust; among them apparent viscosity had relative dominance. This important rationale would certainly form a priori design basis as well diagnose filling issues causing several defects. Like this the proposed generic design criteria, being simple would immensely benefit mould designers besides serve as an inexpensive preventive cliché to moulders. Its adaption ease to practice manifests a hope of injection moulding extremely alluring polymers. Therefore, we concluded that appreciating injectant's polymeric character to design exclusive sprue bush offers a definite a priori advantage.
This paper describes a quantitative approach to the BIM-enabled assessment of building circulation by using quantitative data and applying its weight. Assessment of building circulation plays an important role before construction stage because of related requirements regulated by design guide, building codes, etc. and design decision making as well. In this paper, Qualitative issue is mainly dealt with that are usually excluded from rule checking objects due to their implicit definition such as 'comfortable circulation'. A weighting framework is suggested using weighted data of circulation properties such as 1) metric distance, 2) number of passing spaces, 3) number of turning spaces, 4) window area of passing space, etc.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.11
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pp.135-142
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2010
QoS in the proxy system are under heavy influence from interferences such as congestion, latency, and retransmission. Also, multi-level streaming services affects from temporal synchronization, which lead to degrade the service quality. This paper proposes a new segment-based buffer management mechanism which reduces performance degradation of streaming services and enhances throughput of streaming due to drawbacks of the proxy system. The proposed paper optimizes streaming services by: 1) Use of segment-based buffer management mechanism, 2) Minimization of overhead due to congestion and interference, and 3) Minimization of retransmission due to disconnection and delay. This paper utilizes fuzzy value $\mu$ and cost weight $\omega$ to process the result. The simulation result shows that the proposed mechanism has better performance in buffer cache control rate, average packet loss rate, and delay saving rate with stream relevance metric than the other existing methods of fixed segmentation method, pyramid segmentation method, and skyscraper segmentation method.
We here performed a systematic review of PBIC literature using terms analysis in a hope of both identifying potential trends and patterns and exploring methods leveraging traditional literature reviews in this specific area. Articles meeting inclusion criteria were retrieved from PUBMED and translated into dichotomized article records representing presence or non-presence of MeSH terms and a metric consisting of numbers of times of co-occurrence between all pairs of terms identified using a self-designed program. The occurrence of and relations among the terms were calculated and visualized using Excel2007 and UCINET respectively. A total of 1,742 terms were identified from 997 articles retrieved. Put in a descending order, the lines representing the times of term occurrence formed a typical hyperbolic curve; when plotted along the x-axis of whole MESH terms, the lines clustered within four specific regions. Comparison of term occurrence between 2002 and 2011 revealed priority changes in population and subjects (from general groups to priority groups), intervention approaches (from medicine to exercise and psychotherapy), methodology and techniques (from cohort studies to randomized controlled trials) and outcomes (from health and mental health to quality of life, depression etc.). Networks of the terms featured a number of closely linked groups of topics including method and questionnaires, therapy and outcomes, survival management, psychological assessment and intervention, behavioral intervention (individual and community oriented). Terms analysis revealed interesting trends and patterns about PBIC publications and both the analysis methods and findings have implications for future research and literature reviews.
Nowadays, due to the rapidly increasing number of package software products, quality test has been emphasized for package software products. When testing software products, one of the most important factors is to select metrics which form the bases for tests. In this paper, the types of package software are represented as characteristic vectors having probabilistic relationships with metrics. The characteristic vectors could be regarded as indicators of software type. To assign the metrics for each software type, the past test metrics are collected and analyzed. Using Bayesian belief network, the dependency relationship network of the characteristic vectors and metrics is constructed. The dependency relationship network is then used to find the proper metrics for the test of new package software products.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.53-60
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2012
Nearest-neighbor classification predicts the class of an input data with the most frequent class among the near training data of the input data. Even though nearest-neighbor classification doesn't have a training stage, all of the training data are necessary in a predictive stage and the generalization performance depends on the quality of training data. Therefore, as the training data size increase, a nearest-neighbor classification requires the large amount of memory and the large computation time in prediction. In this paper, we propose a prototype selection algorithm that predicts the class of test data with the new set of prototypes which are near-boundary training data. Based on Tomek links and distance metric, the proposed algorithm selects boundary data and decides whether the selected data is added to the set of prototypes by considering classes and distance relationships. In the experiments, the number of prototypes is much smaller than the size of original training data and we takes advantages of storage reduction and fast prediction in a nearest-neighbor classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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