Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.896-897
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2013
In recent years, logistics tracking Device using GSM & WCDMA to improve logistics efficiency are being extensively researched. The purpose of this paper is to examine the performance development antenna usable cargo container security transport. Antenna developed by study were optimized to match logistics environment apply to GSM & WCDMA dual frequency for monitering system. The measure of antenna have confirmation VSWR is 3:1 measured in return loss -10dB. Reliability of this antenna has been verified about GSM & WCDMA through test-operation between the south korea and Russia.
Recently, studies on Korean spelling correction have been actively conducted based on machine translation and automatic noise generation. These methods generate noise and use as train and data set. This has limitation in that it is difficult to accurately measure performance because it is unlikely that noise other than the noise used for learning is included in the test set In addition, there is no practical error type standard, so the type of error used in each study is different, making qualitative analysis difficult. This paper proposes new 'error type classification' for deep learning-based Korean spelling correction research, and error analysis perform on existing commercialized Korean spelling correctors (System A, B, C). As a result of analysis, it was found the three correction systems did not perform well in correcting other error types presented in this paper other than spacing, and hardly recognized errors in word order or tense.
Due to the ever expanding nature of the Web, separating more valuable information from the noisy data is getting more important. Although recommendation systems are widely used for addressing the information overloading issue, their performance does not seem meaningfully improved in currently suggested approaches. Hence, to investigate the issues, this study discusses different characteristics of popular, existing recommendation approaches, and proposes a new profiling technique that uses collaborative tags and test whether it successfully compensates the limitations of the existing approaches. In addition, the study also empirically evaluates rating/tagging patterns of users in various recommendation approaches, which include the proposed approach, to learn whether those patterns can be used as effective cues for improving the recommendations accuracy. Through the sensitivity analyses, this study also suggests the potential associated with a single recommendation system that applies multiple approaches for different users or items depending upon the types and contexts of recommendations.
While machines can replace general industries, it is impossible to do so in service industries in which require various contacts with clients. As automated system would not work in service industries, it requires more of reliance to human resources than other industries. The services done here for customers are consequently reflected to the level of customers' satisfaction and business performance. Thus, highly qualified services are important factors for the success in the industry, but the problem here is that there is not enough care for employees providing those services. Therefore, this study analyzes employees' personalities and shows how those affect to job satisfaction and organizational commitment. It also aims at showing present problems in companies. MBTI, a test showing one's character, has been applied for the analysis, and surveys have been provided to employees to see how their personalities affect to job satisfaction and organizational commitment. Through this process, job satisfaction in accordance with one's character and organizational commitment is partially similar, and the hypothesis assuming that there is interrelationship between job satisfaction and organizational commitment was proved.
Port operation is largely divided into gate operation, yard operation and berth operation. Operation strategy and optimal resource allocation for three parts are important in the productivity of the port operation.. Especially the resource allocation planning in berth operation needs optimization, because it is directly connected with the processing time in shipping. Berth planning is not independent on recourse allocation but interrelated with yard stacking area allocation. Therefore, we design the optimized module of berth planning and give priority to interrelationship with yard space allocation, while existing studies design independent resource allocation in berth planning. We suggest constraints by mathematical method, and they are related to yard stacking area allocation with existing constraints. Then we look for solutions, use tabu search to optimize them, and design optimized the berth planning module. In the performance test of optimized module design of berth planning, we find that the berth planning with yard stacking area allocation takes less processing time than without yard stacking area allocation.
One of the popular methods used for pattern classification is the MBR (Memory-Based Reasoning) algorithm. Since it simply computes distances between a test pattern and training patterns or hyperplanes stored in memory, and then assigns the class of the nearest training pattern, it is notorious for memory usage and can't learn additional information from new data. In order to overcome this problem, we propose an incremental learning algorithm (iMPA). iMPA divides the entire pattern space into fixed number partitions, and generates representatives from each partition. Also, due to the fact that it can not learn additional information from new data, we present iMPA which can learn additional information from new data and not require access to the original data, used to train. Proposed methods have been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.
Yan, X.;Tachibana, Y.;Ohashi, H.;Sato, H.;Tazawa, Y.;Kunitomi, K.
Nuclear Engineering and Technology
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v.45
no.3
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pp.401-414
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2013
HTR50S is a small modular reactor system based on HTGR. It is designed for a triad of applications to be implemented in successive stages. In the first stage, a base plant for heat and power is constructed of the fuel proven in JAEA's $950^{\circ}C$, 30MWt test reactor HTTR and a conventional steam turbine to minimize development risk. While the outlet temperature is lowered to $750^{\circ}C$ for the steam turbine, thermal power is raised to 50MWt by enabling 40% greater power density in 20% taller core than the HTTR. However the fuel temperature limit and reactor pressure vessel diameter are kept. In second stage, a new fuel that is currently under development at JAEA will allow the core outlet temperature to be raised to $900^{\circ}C$ for the purpose of demonstrating more efficient gas turbine power generation and high temperature heat supply. The third stage adds a demonstration of nuclear-heated hydrogen production by a thermochemical process. A licensing approach to coupling high temperature industrial process to nuclear reactor will be developed. The low initial risk and the high longer-term potential for performance expansion attract development of the HTR50S as a multipurpose industrial or distributed energy source.
In this paper, we introduce a virtual reality interface for scientific visualization applications. Our VR interface is based on an open-source framework called VR Juggler. Although VR Juggler has its own advantages, it lacks some of the important functionalities needed for practical applications - event handling, synchronization and data sharing among cluster nodes, to name a few. We explain how these issues are resolved while developing the VR interface. Also, a new interface with a smart device, which replaces the virtual reality input device, is introduced. Finally, system usability test results are provided to prove the effectiveness of the proposed interfaces.
Performance of the mobile devices greatly depends on the efficient resource management because they are usually resource-restricted. In particular, the dynamic storage allocation algorithms very important part of the mobile device's operating system and OS-like software platform. The existing dynamic storage allocation algorithms did not consider application's execution style and the type, life-time, and characteristics of memory objects that the application uses. Those algorithms, as a result, could not manage memory efficiently Therefore, this Paper analyzes the mobile application's execution characteristics and proposes anew dynamic storage allocation algorithm which saves the memory space and improves mobile application's execution speed. The test result shows that the proposed algorithm works 6.5 times faster than the linked-list algorithm[11], 2.5 times faster better than the Doug. Lea's algorithm[12] and 10.5 times faster than the Brent algorithm[14].
It is very difficult to make complex 3 dimensional curved-shape composite laminates using the advanced unidirectional composite prepregs. This study shows development process of subscale composite parabolic antenna reflector using unidirectional AS4/PEEK prepreg tapes. The AS4/PEEK thermoplastic composite materials are known to have good thermal and chemical stabilities in addition to their high specific strength and modulus. Various lamination methods were investigated through finite element analyses to make up the laminate design of the reflector. The automated fiber placement method was used to fabricate the reflector. The thermal expansion test using full-bridge strain gage circuits was done to verity the performance of the composite product.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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