The earth has been warming due to $CO_2$ gas emissions from fossil fuel cars and a ship. So the hydrogen fuel cell vehicle(FCV) using hydrogen as a fossil fuel alternative energy is in the spotlight. Hyundai Motor Company of Korea and a car companies of the US, Japan, Germany is developing a FCV a competitive. Obtained hydrogen as a by-product of the coke plant, oil refineries, chemical plants of steel mill, coal is reacted with steam at high temperatures, methane gas, manufacture of high purity hydrogen Methane Steam Reforming and hydrogen detachable reforming method using the Pressure Swing Adsorption or Membrane Reforming technical or decomposition of water to produce electricity. Hydrogen is the electronic industry, metal and chemical industries, which are used as rocket fuel, etc. are used in factories, hospitals, home of the fuel Ene.Farm system or FCV. And a method of storing hydrogen is to store liquid hydrogen and a method for compressing normal hydrogen to the hydrogen container, by storing the latest hydride or Organic chemical hydride method is used to carry the hydrogen station. Korea is currently 13 hydrogen stations in place and in operation, plans to install a further 43 places.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.7
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pp.170-178
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1994
The nearest neighbor classification rule is widely used because it is not only simple but the error rate is asymptotically less than twice Bayes theoretical minimum error. But the method basically use the whole training patterns as the reference vectors. so that both storage and classification time increase as the number of training patterns increases. LVQ(Learning Vector Quantization) resolved this problem by training the reference vectors instead of just storing the whole training patterns. But it is a heuristic algorithm which has no theoretic background there is no terminating condition and it requires a lot of iterations to get to meaningful result. This paper is to propose a new training method of the reference vectors. which minimize the given error function. The nearest neighbor network,the network version of the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule and the reference vectors are represented by the weights between the nodes. The network is trained to minimize the error function with respect to the weights by the steepest descent method. The learning algorithm is derived and it is shown that the proposed method can adjust more reference vectors than LVQ in each iteration. Experiment showed that the proposed method requires less iterations and the error rate is smaller than that of LVQ2.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.30-33
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2001
The number of hidden neurons of the feed-forward neural networks is generally decided on the basis of experience. The method usually results in the lack or redundancy of hidden neurons, and causes the shortage of capacity for storing information of learning overmuch. This research proposes a new method for optimizing the number of hidden neurons bases on information entropy, Firstly, an initial neural network with enough hidden neurons should be trained by a set of training samples. Second, the activation values of hidden neurons should be calculated by inputting the training samples that can be identified correctly by the trained neural network. Third, all kinds of partitions should be tried and its information gain should be calculated, and then a decision-tree correctly dividing the whole sample space can be constructed. Finally, the important and related hidden neurons that are included in the tree can be found by searching the whole tree, and other redundant hidden neurons can be deleted. Thus, the number of hidden neurons can be decided. In the case of building a neural network with the best number of hidden units for tea quality evaluation, the proposed method is applied. And the result shows that the method is effective
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.2
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pp.85-90
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2017
Various mobile devices are spreading in recent developments in mobile computing environments. Especially the popularity of mobile devices equipped with GPS has become widespread, and various application services utilizing location information are born. In this paper, we propose a system model for storing and managing the trajectory of moving objects, which is the set of location information of moving objects acquired in continuous time, and the UDF (User-Defined Functions) based trajectory index method which can quickly query the large data set of moving object and the Pre-Materialized table method. Then we compare and evaluate the performance of each method through experiments. Experimental results show that the Pre-Materialized table method is about 1.2 times faster than the UDF based trajectory index method on execution time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.5
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pp.1168-1173
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2013
This paper proposes a new visualization method based on cloud technique which uses internal relationship of user correlation and external relation of social network to visualize user relationship hierarchy. The visualization method of this paper can well represent user-focused relationship hierarchy on social networks by a correlation matrix. The importance of a access node reflects into user relationship hierarchy by exploiting external relation of social network. Users of the method can well understand user relationships on account of representing user relationship hierarchy from social networks. In addition, the method use hadoop and hive for distribution storing and parallel processing which the result of calculation visualizes hierarchy graph using D3.
As XML documents become popular in the World Wide Web, a lot of research is being done on XML storage systems that store and manage XML documents using existing DBMSS. However, most of them have been done in the context of relational DBMSS rather than object-relational DBMSS, which have more powerful modeling capability than relational ones. In this paper, we design and implement an XML storage system, ODYSSEUS/XMLStore, for the ODYSSEUS object-relational DBMS that has been under development at KAIST. First, we analyze the mapping from the structure of XML documents to the relational or object-relational database schema. Second, we propose a method for describing the mapping analyzed using a standard language, XML Schema. Third, we propose a storage structure for storing the mapping information specified by the users in the database. Fourth, we propose detailed algorithms for storing XML documents in the relational or object-relational database based on the mapping information provided by the users.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.1
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pp.77-82
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2014
SD memory cards are widely used in portable digital devices, and most of them exploit NAND flash memory as their storage, so that they have a feature of storing users' important data safely with low costs. In case of using NAND flash memory as storage, however, there is no method to store users' data if memory capacity is insufficient when transferring a large volume of data. This paper proposes a virtual SD memory card system. It used a SD memory card device driver to process data requested from a host by exploiting external storage rather than by exploiting flash memory as a memory core for storing data to the SD memory card. For experiment, it used the FPGA-based SD card slave controller IP on the SMC controller with a S3C2450 ARM CPU to test.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.84-88
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2007
In a general tendency that DBMS is used as a tool for storing large size of triple knowledge, it still remains in issue that which DBMS schema should be designed for storing, managing, inferring, and querying the triple knowledge efficiently. In this paper, we present, in the view point of efficient query process, a method that processes a query using Expanded Class-Property Views (ECPV) and, as a result, improvement in response time. The response time of DBMS-based inference systems is proportioned to table size and the number of table join operations. The more query is complex, the more join operations it requires, and the longer response time it requires. ECPV is a table obtained by processing possible join operations before queries. To use ECPV in the query process, SPARQL queries should be converted into corresponding ECPV-based SQL queries. This paper describes the conversion process and shows the improvement in response time by experiments.
The Resource Description Framework(RDF), which emerged with the semantic web, is settling down as a standard for representing information about the resources in the World Wide Web Hence, a lot of research on storing and query processing RDF documents has been done and several RDF storage systems, such as Sesame and Jena, have been developed. But the research on updating RDF documents is still insufficient. When a RDF document is changed, data in the RDF triple store also needs to be updated. However, current RDF triple stores don't support incremental update. So updating can be peformed only by deleting the old version and then storing the new document. This updating method is very inefficient because RDF documents are steadily updated. Furthermore, it makes worse when several RDF documents are stored in the same database. In this paper, we propose an incremental update algorithm on RDF, documents in triple stores. We use a text matching technique for two versions of a RDF document and compensate for the text matching result to find the right target triples to be updated. We show that our approach efficiently update RDF documents through experiments with real-life RDF datasets.
Since W3C proposed XML in 1996, XML documents have been widely spreaded in many internet documents. Because of this, needs for research related with XML is increasing. Especially, it is being well performed to study XML management system for storage, retrieval, and management with XML Documents. Among these studies, XRel is a representative study for XML management and has been become a comparative study. In this study, we suggest XML documents management system based on Relational DataBase Management System. This system is stored not all possible path expressions such as XRel, but filtered path expression which has text value or attribute value. And by giving each node Node Expression Identifier, we try to match given Node Expression Identifier. Finally, to prove efficiency of the suggested technique, this paper shows the result of experiment that compares XPath query processing performance between suggested study and existing technique, XRel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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