Hub-and-spoke transportation network is a powerful and useful network structure that takes full advantage of economies of scale on routes between hubs. In recent studies, the network structure is extended to hybrid hub-andspoke that allows direct transportation between spokes. In this study, we considered more extended network structure which is called hybrid multiple hub-and-spoke that has multiple hubs and allows direct transportation between spokes. We developed a mathematical optimization model for automotive service parts transportation planning under hybrid multiple hub-and-spoke network structure. The model suggests a long-term transportation route planning and a short-term vehicle assignment planning. The model is verified by simulation and validated in real world application to Hyundai Mobis automotive service parts transportation planning. From the simulation result, the model reduced the transportation cost about 24.7%, the total distance about 6.8% and the CO2 emissions about 8.8%. In real world application for 6 months from July to December 2010, the model reduced the transportation cost about 9.1% by changing the long-term transportation route without daily vehicle assignment planning.
As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
In this study, we developed the Field-Experiential Learning Framework Using the Location Based Mobil-learning System (LBMS) and it is mobile Augmented Reality (AR) for smart learning system which is advanced e-learning. AR is technology that seamlessly overlays computer graphics on the real world. LBMS-AR has become widely available because of mobile AR. Mobile AR is possible to get information from real world anytime, anywhere. Nowadays, there are various areas using AR such as entertainment, marketing, location-based AR. We analysed the result of survey and implemented the functions. Also, for survey about application's effectiveness, we have focus group interview (FGI). Then we demonstrated and explained the application to them. The result of survey about application's effectiveness shows that application have higher utilization in education area. One of the most promising areas is education. AR in education shows lifelike images to users for realism. It's a good way for improving concentration and attention. We utilize only a beacone for image-based AR without other sensor.
Objective: To examine the drug use (prescribing) pattern of serious drug-drug interactions (DDIs, contraindicated drug interactions) using real world data. Prescription patterns were examined in terms of dispensing types. Method: Retrospective drug utilization review (DUR) study was performed. One hundred and six datasets of serious DDIs (DDI pairs) were determined among DDI datasets that Ministry of Health & Welfare announced for the DUR system from 2004 to 2005. Electronically transacted ambulatory patients' prescription database to Health Insurance Assessment and Review Services (HIRA) from July, 2005 to June, 2006 was collected with personal information deidentified and analyzed in terms of types of dispensing as a contributing factor. Results: After prescription data analysis per each patient, total number of DDI cases using 95 DDI pairs was 5,511, which accounted for 2.6 cases per patients. DDI cases between two drugs from each of community pharmacy dispensing- type prescription were considerable (63% vs. 24% in those from each of in-institutional dispensing-type prescription and vs. 13% in those from a community pharmacy dispensing-type prescription and an in-institutional dispensingtype prescription). Conclusions: DDI cases from different prescribers were found to be significant. Thus, the concurrent DUR process between prescriptions from different physicians and institutions should be implemented for the safe drug use.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.1
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pp.1-9
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2004
Until comparatively lately the use of vector data is the main current in GIS fields. Vector data have many advantages such as easy of scale change, small data volume and so on. But it also has some weak point that can't apply real world. The other hand the satellite images have strong point that can apply real world actually. Recently rapid progress of computer capacity and processing velocity is the current trend of the times. Therefore in this study I intend to develop GIS application based on satellite images with vector data and raster data altogether. This system is developed by using Visual C++ in the personal computer and MS Access's MDB far database management. The LANDSAT, KOMPSAT and IKONOS satellite image database were used in this study. Also, we are studied to set up scale for screen display according to spatial resolution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.6
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pp.977-991
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2008
This study is about the k-nearest neighbor-based approach for the estimation of mutual information when the type of target variable is categorical and continuous. The results of Monte-Carlo simulation and experiments with real-world data show that k=1 is preferable. In practical application with real world data, our study shows that jittering and bootstrapping is needed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.2
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pp.533-540
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2016
It is important to establish the environment for cyber warrior training, testing support and effectiveness analysis in order to cope with sharply increasing cyber threat. However, those practices cannot be easily performed in real world and are followed with many constraints. In this paper, we propose a live/virtual M&S-based system for training/testing and constructive M&S-based system for effectiveness analysis to provide an environment similar to real world. These can be utilized to strengthen the capability to carry out cyber war and analyze the impact of cyber threat under the large-scale networks.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.3
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pp.416-420
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2002
Traditional queueing analyses are very useful for designing a network's capacity and predicting there performances, however most of the predicted results from the queueing analyses are quite different from the realistic measured performance. And recent empirical studies on LAN, WAN and VBR traffic characteristics have indicated that the models used in the traditional Poisson assumption can't properly predict the real traffic properties due to under estimation of the long range dependence of network traffic and self-similarity In this parer self-similar characteristics over statistical approaches and real time network traffic measurements are estimated It is also shown that the self- similar traffic reflects network traffic characteristics by comparing source model.
Resource constrained project scheduling problem with multiple resource constraints as well as precedence constraints is well-known as one of the NP-hard problem. Since these problems can't be solved by the deterministic method during reasonable time, the heuristics are generally used for getting a sub-optimal during reasonable time. In this paper, we introduce an efficient genetic algorithm for resource constrained project scheduling problem using crossover which is applying schema theory and real world tournament selection strategy. Experimental results showed that the proposed algorithm is superior to conventional algorithm.
A basic role of sound is to give realism to the expressions on the screen or to highlight the images using exaggerated effect as a supporting role. In that way, sound effect makes it possible for audiences to naturally understand realistic images. However, the sound effect in movies is not real 'sound' in fact. Rather, sound effect is a separate cinematic tool that needs a separate direction to manipulate sounds in order to create appropriate effects for particular intention in the movie. While watching the movie, the audiences go through unique experience where they comprehend the manipulated world as the real world. Therefore, direction for sound effect must help deliver realism to the images by auditory factors. Thus, effective sound direction shall have precise and independent design for identification, reason and eurythmical match with the screen and occurred sounds shall be designed based on the subjective listening point to see who is actually listening.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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