According to the report of hydrologic modeling study, from a quantitative point of view, a lumped model is more efficient than a distributed model. A distributed model has to simplify geospatial characteristics for the shake of restricted application on computer calculation and field observation. In this reason, a distributed model can not help having some errors of water quantity modelling. However, considering a distribution of rainfall-runoff reflected spatial characteristics, a distributed model is more efficient to simulate a flow of surface water, The purpose of this study is modeling of spatial rainfall-runoff of surface water using grid based distributed model, which is consisted of storage function model and essential basin-channel parameters( slope, flow direction & accumulation), and that procedure is able to be executed at a personal computer. The prototype of this model is developed in Heongseong Multipunose Dam basin and adapted in Hapchon Multipurpose Dam basin, which is larger than the former about five times. The efficiency coefficients in result of two dam basin simulations are more than about 0.9, but ones at the upstream water level gauge station meet with bad result owing to overestimated rating curves in high water level. As a result of this study, it is easily implemented that spatially distributed rainfall-runoff model using GIS, and geophysical characteristics of the catchment, hereafter it is anticipated that this model is easily able to apply rainfall data by real time.
The objective of this study is to develop a continuous rainfall-runoff model for flood prediction on a large-scale basin. For this study, the hourly surface runoff estimation method based on the variable retention parameter and runoff curve number is developed. This model is composed that the soil moisture to continuous rainfall can be simulated with applying the hydrologic components to the continuous equation for soil moisture. The runoff can be simulated by linking the hydrologic components with the storage function model continuously. The runoff simulation to large basins can be performed by using channel storage function model. Nakdong river basin is selected as the study area. The model accuracy is evaluated at the 8 measurement sites during flood season in 2006 (calibration period) and 2007~2008 (verification period). The calibrated model simulations are well fitted to the observations. Nash and Sutcliffe model efficiencies in the calibration and verification periods exist in the range of 0.81 to 0.95 and 0.70 to 0.94, respectively. The behavior of soil moisture depending on the rainfall and the annual loadings of simulated hydrologic components are rational. From this results, continuous rainfall-runoff model developed in this study can be used to predict the discharge on large basins.
A Transient Storage Model (TSM) is one of the most widely used model accounting for complex solute transport in natural river to understanding natural river properties with four TSM key parameters. The TSM parameters are estimated via inverse modeling. Parameter estimation of the TSM is carried out by solving optimization problem about finding best fitted simulation curve with measured curve obtained from tracer test. Several studies have reported uncertainty in parameter estimation from non-convexity of the problem. In this study, we assessed best combination of optimization method and objective function for TSM parameter estimation using Cheong-mi Creek tracer test data. In order to find best optimization setting guaranteeing convergence and speed, Evolutionary Algorithm (EA) based global optimization methods, such as CCE of SCE-UA and MCCE of SP-UCI, and error based objective functions were compared, using Shuffled Complex-Self Adaptive Hybrid EvoLution (SC-SAHEL). Overall results showed that multi-EA SC-SAHEL with Percent Mean Squared Error (PMSE) objective function is the best optimization setting which is fastest and stable method in convergence.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.923-948
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2013
The main concern in mobile peer-to-peer (P2P) networks is security because jamming or eavesdropping on a wireless link is much easier than on a wired one and such damage can be incurred without physical access or contact. In particular, authentication has increasingly become a requirement in mobile P2P environments. This paper presents a new mutual authentication mechanism which requires less storage space and maintains a high level of security in mobile P2P networks. The proposed mechanism improves efficiency by avoiding the use of centralized entities and is designed to be agile in terms of both reliability and low-cost implementation. The mechanism suggested in the simulation evaluates the function costs occurring in authentication between the devices under mobile P2P network environment comparing to existing method in terms of basic operation costs, traffic costs, communications costs, storage costs and scalability. The simulation results show that the proposed mechanism provides high authentication with low cryptography processing overhead.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.5
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pp.1-9
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2017
Recently, flash memory has been in a great demand from embedded system sectors for storage devices. However, program/erase (P/E) cycles per block are limited on flash memory. For the limited number of P/E cycles, many wear leveling techniques are studied. They prolonged the life time of flash memory using information tables. As one of the techniques, block erase table (BET) method using a bit array table was studied for embedded devices. However, it has a disadvantage in that performance of wear leveling is sharply low, when the consumption of memory is reduced. To solve this problem, we propose a novel wear leveling technique using Sampling-based Block Erase Table (SBET). SBET relates one bit of the bit array table to each block by using exclusive OR operation with round robin function. Accordingly, SBET enhances accuracy of cold block information and can prevent to decrease the performance of wear leveling. In our experiment, SBET prolongs life time of flash memory by up to 88%, compared with previous techniques which use a bit array table.
Numerical inverstigation of heat transfer in phase-change energy storage devices was performed in order to aid In the design process for a finned Phase-Change Material( PCM). A simplified model based on a quasi-linear, transient, thin fin equation, which predicts the fraction of melted phase-change material, and the shape of liquid-solid interface as a function of time, is used. The model is solved by using Finite Volume Method(FVM), and the numerical results have showed good agreement with experimental data.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.165-170
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1998
This paper presents a new prediction method RBP region-based prediction model where the context used for prediction contains regions instead of individual pixels. There is a meaningful property that RBP can partition a cartoon image into two distinctive types of regions, one containing full-color backgrounds and the other containing boundaries, edges and home-chromatic areas. With the development of computer techniques, synthetic images created with CG (computer graphics) becomes attactive. Like the demand on data compression, it is imperative to efficiently compress synthetic images such as cartoon animation generated with CG for storage of finite capacity and transmission of narrow bandwidth. This paper a lossy compression method to full-color regions and a lossless compression method to homo-chromatic and boundaries regions. Two criteria for partitioning are described, constant criterion and variable criterion. The latter criterion, in form of a linear function, gives the different threshold for classification in terms of contents of the image of interest. We carry out experiments by applying our method to a sequence of cartoon animation. We carry out experiments by applying our method to a sequence of cartoon animation. Compared with the available image compression standard MPEG-1, our method gives the superior results in both compression ratio and complexity.
In existing public parcel locker, if there is not an empty storage box, it is not used. In existing private parcel locker, because it is a lock-based locker, there is strong weak point in security. To prevent these drawbacks, the proposed private parcel locker has a menu-driven remote control application which is operated on smartphone. The lock release and the security number change by the security number which is stored in the Electrically erasable read-only memory, are possible. As a result, the proposed method has better advantages than the existing methods in terms of unnecessariness of empty storage box check and security by the security number accumulation function and the automatic SMS transmission representing parcel locker operation result.
This study attempts to develop a stochastic-dynamic real-time flow forecasting model for an event-orient watershed storage function model (SFM), which has been used as an official flood computation model in Korea, and to evaluate its performance for real-time flow forecast. The study area is the 747.5$\textrm{km}^2$ Hwecheon basin with outlet at Gaejin and the 8 single flow events during 1983-1986 are selected for comparison and verification of model parameter and model performance. The used model parameters in this study are the same values on field work. It is shown that results from the existing model highly depend on the events, but those from the developed model are stable and well predict the flows for the selected flood events. The coefficient of model efficiency between observed and predicted flows for the events was above 0.90. It is concluded that the developed model that can consider model and observation uncertainties during a flood event is feasible and produces reliable real-time flow forecasts on the area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.635-642
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2003
Reinforcement learning got successful results in a lot of applications such as control and scheduling. Various function approximation methods have been studied in order to improve the learning speed and to solve the shortage of storage in the standard reinforcement learning algorithm of Q-Learning. Most function approximation methods remove some special quality of reinforcement learning and need prior knowledge and preprocessing. Fuzzy Q-Learning needs preprocessing to define fuzzy variables and Local Weighted Regression uses training examples. In this paper, we propose a function approximation method, Fuzzy Q-Map that is based on on-line fuzzy clustering. Fuzzy Q-Map classifies a query state and predicts a suitable action according to the membership degree. We applied the Fuzzy Q-Map, CMAC and LWR to the mountain car problem. Fuzzy Q-Map reached the optimal prediction rate faster than CMAC and the lower prediction rate was seen than LWR that uses training example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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