Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.1055-1060
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2009
In this paper, we design an e-Learning system for the Driver's License Teste studying through the Internet. The proposed system make users to be arrived at the goal for the license in a shorter time by offering learning contents and items according to the item-responses made by the users based on the Item Response Theory. Moreover we design the scheme to give the optimum items and the most necessary content to the user during the learning procedure in the form of concept-based objects. All the items in the problem bank DB maintain their difficulties, discriminations, and guessing parameters as is the case of 3-parameter logistic model. In addition user profile DB stores users' status informations, item responses, and ability parameters. Using these structures and combining agents, we can offer the optimum learning process or dynamic personalized studying structure to the user. We can construct interface agent and content selection and feedback agent with the DB's described above. User can study without any awareness of system operations or personal fitting scheme.
In this paper, we introduce a novel Climate & Environment Database System (CEDS). The CEDS is developed by the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS) to provide easy and efficient user interfaces and storage management of climate model data, so improves work efficiency. In uploading the data/files, the CEDS provides an option to automatically operate the international standard data conversion (CMORization) and the quality assurance (QA) processes for submission of CMIP6 variable data. This option increases the system performance, removes the user mistakes, and increases the level of reliability as it eliminates user operation for the CMORization and QA processes. The uploaded raw files are saved in a NAS storage and the Cassandra database stores the metadata that will be used for efficient data access and storage management. The Metadata is automatically generated when uploading a file, or by the user inputs. With the Metadata, the CEDS supports effective storage management by categorizing data/files. This effective storage management allows easy and fast data access with a higher level of data reliability when requesting with the simple search words by a novice. Moreover, the CEDS supports parallel and distributed computing for increasing overall system performance and balancing the load. This supports the high level of availability as multiple users can use it at the same time with fast system-response. Additionally, it deduplicates redundant data and reduces storage space.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.2
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pp.303-330
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2021
The coronavirus infection-19 (hereinafter referred to as Corona 19) that occurred last year has not been ended until now. There have also been major changes in the library environment. This study focuses on changes in the library environment due to prolonged infectious diseases. In addition, it aims to derive implications for library services in the New Normal era by analyzing changes in user needs over time. For this purpose, we have comprehensively summarized the response activities of libraries due to the spread of Corona 19 in 2020, and analyzed changes in user needs that appeared on social media. Key terms were selected by collecting 496,741 tweets related to libraries in 2019 and 2020, and analysis by year and period by operation type was conducted. Through the analysis, the needs of library users in 2020 were classified into four issues, and the implications for each issue were derived.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
The effective probability-based tile pre-fetching algorithm and the collaborative cache replacement algorithm are able to reduce the response time for user's requests by transferring tiles which will be used in advance and determining tiles which should be removed from the restrictive cache space of a client based on the future access probabilities in Web GISs(Geographical Information Systems). The Web GISs have multi-level abstracted data for the quick response time when zoom-in and zoom-out queries are requested. But, the previous pre-fetching algorithm is applied on only two-dimensional pre-fetching space, and doesn't consider expanded pre-fetching space for multi-level abstracted data in Web GISs. In this thesis, a probability-based pre-fetching algorithm for multi-level abstracted in Web GISs was proposed. This algorithm expanded the previous two-dimensional pre-fetching space into three-dimensional one for pre-fetching tiles of the upper levels or lower levels. Moreover, we evaluated the effect of the proposed pre-fetching algorithm by using a simulation method. Through the experimental results, the response time for user requests was improved 1.8%∼21.6% on the average. Consequently, in Web GISs with multi-level abstracted data, the proposed pre-fetching algorithm and the collaborative cache replacement algorithm can reduce the response time for user requests substantially.
Background: Underground mines have several hazards that could lead to serious consequences if they come into effect. Acquiring, evaluating, and using the real-time data from the atmospheric monitoring system and miner's positional information is crucial in deciding the best course of action. Methods: A graphical user interface-based software is developed that uses an AutoCAD-based mine map, real-time atmospheric monitoring system, and miners' positional information to guide on the shortest route to mine exit and other locations within the mine, including the refuge chamber. Several algorithms are implemented to enhance the visualization of the program and guide the miners through the shortest routes. The information relayed by the sensors and communicated by other personnel are collected, evaluated, and used by the program in proposing the best course of action. Results: The program was evaluated using two case studies involving rescue relating to elevated carbon monoxide levels and increased temperature simulating fire scenarios. The program proposed the shortest path from the miner's current location to the exit of the mine, nearest refuge chamber, and the phone location. The real-time sensor information relayed by all the sensors was collected in a comma-separated value file. Conclusion: This program presents an important tool that aggregates information relayed by sensors to propose the best rescue strategy. The visualization capability of the program allows the operator to observe all the information on a screen and monitor the rescue in real time. This program permits the incorporation of additional sensors and algorithms to further customize the tool.
In video-on-demand(VOD) systems it is important to minimize initial latency and memory requirements. The minimization of initial latency enables the system to provide services with short response time, and the minimization of memory requirements enables the system to service more concurrent user requests with the same amount of memory. In VOD systems, since initial latency and memory requirement increase according to the increment of buffer size allocated to user requests, the buffer size allocated to user requests must be minimized. The existing static buffer allocation scheme, however, determines the buffer size based on the assumption that thy system is in fully loaded state. Thus, when the system is in partially loaded state, the scheme allocates user requests unnecessarily large buffers. This paper proposes a dynamics buffer allocation scheme that allocates user requests the minimum buffer size in fully loaded state as well as a partially loaded state. This scheme dynamically determines the buffer size based on the number of user requests in service and the number of user requests arriving while servicing current requests. In addition, through analyses and simulations, this paper validates that the dynamics buffer allocation outperforms the statics buffer allocation in initial latency and the number of concurrent user requests that can be supported. Our simulation results show that, in proportion to the static buffer allocation scheme, the dynamic buffer allocation scheme reduces the average initial latency by 29%~65%, and in a systems having several disks. increases the average number of concurrent user requests by 48%~68%. Our results show that the dynamic buffer allocation scheme significantly improves the performance and reduce the capacity requirements of VOD systems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.3
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pp.243-249
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2015
In direct vehicle teleoperation, a human operator drives a vehicle at a distance through a pair of master and slave device. However, if there is time delay, it is difficult to remotely drive the vehicle due to slow response. In order to address this problem, we introduced a novel methodology of shared vehicle teleoperation using a virtual driving interface. The methodology was developed with four components: 1) virtual driving environment, 2) interface for virtual driving environment, 3) path generator based on virtual driving trajectory, 4) path following controller. Experimental results showed the effectiveness of the proposed approach in simple and cluttered driving environment as well. In the experiments, we compared two sampling methods, fixed sampling time and user defined instant, and finally merged method showed best remote driving performance in term of completion time and number of collision.
Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.
Noh, Seung Joon;Kang, Dong Hyun;Kim, Junghan;Kim, Inhyeok;Eom, Young Ik
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.12
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pp.786-791
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2015
The environment of Internet of Things (IoT) wherein various devices are connected through the Internet with value-added network functions, is currently a subject of active study. Accordingly, the existing computing environment based on desktop or mobile systems is being expanded into a computing environment of more diverse devices. Because the response of program launching is important in terms of User Experience (UX) in IoT environments, the technology for guaranteeing rapid response of program launching in IoT devices is getting the focus of much current research. In this paper we analyze the Zygote technique, which is being used for faster program execution in Android systems, and, based on our results, we propose an address space maintaining scheme for the rapid launching of programs for use in Linux-based systems. Our scheme utilizes the Copy on Write (CoW) technique in Linux systems as well as the Zygote technique of Android systems. In order to evaluate the proposed scheme, we implemented our scheme on Linux systems and performed several experiments. The experimental results show that the proposed scheme shortens the launching time up to 99%, compared to the existing technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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