The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.16
no.7
s.98
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pp.732-739
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2005
In this paper, the design and implementation of the Ka-band(20/30 GHz) waveguide diplexer with an E-plane T-junction are described. The waveguide diplexer consists of a transmit filter and a receive filter combined to the antenna port via an E-plane T-junction. The reason why the E-plane T-junction structure was selected is to reduce PIM(Passive Intermodulation) level as the split-plane is located in the low electrical current zone. The optimization was performed using the equivalent circuit so that the computation time might reduce. The structure of the diplexer was designed to handle high power and the multipaction analysis was performed. The multipaction margin was greater than 12 dB and satisfied with ESA/ESTEC recommendation. The manufactured diplexer shows minimum return loss of 22 dB, maximum insertion loss of 0.20 dB and maximum isolation of -40 dB for both transmitted receive bands. Those mean the analysis results of the waveguide diplexer were well agreed with the electrical performance test.
Most of those studies use frequency, the number of times a pattern appears in a transaction database, as the key measure for pattern interestingness. It prerequisites that any interesting pattern should occupy a maximum portion of the transactions it appears. But in our real world scenarios the completeness of any pattern is more likely to become various in transactions. Hence, we should also consider the problem of finding the qualified patterns with the significant values of the weighted support by completeness in order to reduce the loss of information within any pattern in transaction. In these pattern recommendation applications, patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher completeness may lead to higher recall while patterns with higher frequency lead to higher precision. In this paper, we propose a measure of weighted support and completeness and an algorithm WSCFPM(weigted support and completeness frequent pattern mining). Our algorithm handles the invalidation of the monotone or anti-monotone property which does not hold on completeness. Extensive performance analysis show that our algorithm is very efficient and scalable for word pattern mining.
In OSPF, the larger and more unstable the area, the greater the likelihood for performance problems associated with routing protocol recalculation. Generally, an area should have no more than 50 routers. Areas with unstable links should be smaller. Military tactical data network is used for military operations during war-time. It consists of wireless network for mobility of node. Thus, it has low-bandwidth and unstable property. In addition, it is expected that many kinds of router-failure, Link-failure and recovery at emergency period. However, Military tactical data network is designed with about one and half times the number of recommendation. This paper proves that the traffic is limited by the increase of re-calculation of area.
Linked Data allows structured data to be published in a standard way that datasets from various domains can be interlinked. With the rapid evolution of Linked Open Data(LOD), researchers are exploiting it to solve particular problems such as semantic similarity assessment. In this paper, we propose a method, on top of the basic concept of Linked Data Semantic Distance (LDSD), for calculating the Linked Data semantic distance between resources that can be used in the LOD-based recommender system. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a similarity measurement that combines the LOD-based semantic distance and a new link weight using TF-IDF, which is well known in the field of information retrieval. In order to verify the effectiveness of this paper's approach, performance was evaluated in the context of an LOD-based recommendation system using mixed data of DBpedia and MovieLens. Experimental results show that the proposed method shows higher accuracy compared to other similar methods. In addition, it contributed to the improvement of the accuracy of the recommender system by expanding the range of semantic distance calculation.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.7
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pp.550-559
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2017
In order to maintain communication while the vehicle is moving, satellite azimuth angle and elevation angle correction are needed in real time. The elevation angle correction affects the system G/T according to the variation of the external noise temperature flowing into the antenna. G/T is expressed as a ratio of power gain G to noise temperature T and is an important performance function required for antenna gain design. This paper aims to G/T analysis considering elevation angle change and the establishment of an antenna design procedure. For this purpose, the relationship between elevation angle and brightness temperature including rain attenuation was analyzed according to recommendation ITU-R P.372 radio noise. Next, an antenna was designed based on the analysis results and design procedure was verified by G/T measurement. Through this experiment, G/T according to elevation angle was confirmed, and the minimum antenna gain analysis and design procedure required in the system could be established.
There have been lots of researches for providing a personalized service to a customer using one-to-one marketing and collaborative filtering techniques in E-Commerce. However, there are technical difficulties for providing the recommendation of products far users, which often involve high complexity of computation. In this paper, we have presented an integrated method of classification problem solving method and constraint based configuration techniques. This method can reduce a complexity of computation by classifying a solution domain space that has a higher complexity of composition. Thereafter, we have modeled customers constraints and the components of products to configure a complete system by passing it to constraint processing module in Constraint Satisfaction Problems. Constraint-based configuration uses the constraint propagation using the constraints of buyers and the constraints among PC components to configure a proper product for a customer. We have transformed and applied vector space modeling method in the field of information retrieval to consider a customer satisfaction in addition to the CSP. Finally, we have applied our system to test data fur evaluating a customers satisfaction and performance of the proposed system.
One hundred-fifty lactating, multiparous cow at post-peak of lactation were used to examine the effect of dietary yeast supplementation on milk production, milk composition and ruminal fermentation. The cows were randomly allocated to three groups of fifty cows each: a control group fed on a basal diet without yeast supplementation and two groups fed on basal diets supplemented with one of two commercial sources of yeast cultures, given at the rates of 15 g/head/d ($YC_1$) and 50 g/head/d ($YC_2$), respectively, as per manufacturers' recommendation. Daily milk production was recorded for all cows, while milk samples were taken randomly from ten cows per group for two consecutive days at two-week intervals for chemical analysis of the milk. Rumen fluids were also analyzed for ammonia nitrogen and volatile fatty acids. The results indicated that cows consuming diets supplemented with yeast culture tended to decrease their dry matter intake and to increase their milk yield. Cows fed $YC_2$ supplemented diet produced more milk and 4% fat corrected milk than those fed either $YC_1$-supplemented diet or the control. The highest milk fat percentage was obtained in cows fed $YC_2$ supplemented diet while the highest percentages of protein, lactose, total solids and solids not fat were recorded in cows fed $YC_1$. Rumen ammonia nitrogen concentration decreased significantly after yeast culture supplementation. Molar proportion of volatile fatty acids did not change significantly with yeast supplementation.
With rapid growth of Internet, the amount of information in the Web is increasing exponentially. However, information on the current Web is understandable only for human, and thus it makes the exact information retrieval difficult. For solving this problem, the Semantic Web is suggested and we must use ontology languages that can endow data to semantics for implementing it. One of the representative ontology languages is OWL(Web Ontology Language) adopted as a recommendation by the World-Wide Web Consortium. OWL has richer expression power and formal semantics than other ontology languages such as RDF and RDF-S. In addition, OWL includes hierarchical structure information between classes or properties. Therefore, an efficient OWL storage model considering hierarchical structure for effective information retrieval on the Semantic Web is required. In this paper, we suggest the XPOS(XPath-based OWL Storage) model including hierarchy information between classes or properties as XPath form and enabling intuitive and effective information retrieval. Also, we show the comparative evaluation results on the performance of XPOS model, Sesame, and the XML storage-based storage model regarding query processing.
Given the local traders with pattern-based multi-predictors of stock prices, we study a method of dynamic asset allocation to maximize the trading performance. To optimize the proportion of asset allocated to each recommendation of the predictors, we design an asset allocation strategy called meta policy in the reinforcement teaming framework. We utilize both the information of each predictor's recommendations and the ratio of the stock fund over the total asset to efficiently describe the state space. The experimental results on Korean stock market show that the trading system with the proposed meta policy outperforms other systems with fixed asset allocation methods. This means that reinforcement learning can bring synergy effects to the decision making problem through exploiting supervised-learned predictors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2167-2175
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2017
In recent years, an IoT is dramatically developing according to the enhancement of AI, the increase of connected devices, and the high-performance cloud systems. Huge data produced by many devices and sensors is expanding the scope of services, such as an intelligent diagnostics, a recommendation service, as well as a smart monitoring service. The studies of edge computing are limited as a role of small server system with high quality HW resources. However, there are specialized requirements in a smart factory domain needed edge computing. The edges are needed to pre-process containing tiny filtering, pre-formatting, as well as merging of group contexts and manage the regional rules. So, in this paper, we extract the features and requirements in a scope of efficiency and robustness. Our edge offers to decrease a network resource consumption and update rules and learning models. Moreover, we propose architecture of edge computing based on learning factors sharing with a cloud system in a smart factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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