Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.35-41
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2002
This research introduces the development of a project-level cash flow forecasting model in construction stage based on the planned earned value and the cost from a general contractors view on a jobsite. Most previous models have been developed to assist contractors in their pre-tendering or planning stage cash flow forecasts. The critical key to cash flow forecasting at the project level is how to build a cash-out model. The basic concept is to use moving weights of cost categories in a budget over project duration. The cost categories are classified to compile resources with almost the same time lags that are based on contracting payment conditions and credit times given by suppliers or venders. For cash-in, net planned monthly-earned values are simply transferred to the cash-in forecast, to be applied there with billing time and retention money. Validation of the model involves applying data from on-going 4 projects in progress for 12 months. Based on the results of the comparative analyses through the simulation of the proposed model and the existing models, the proposed model is more accurate, flexible and simpler than traditional models to the employee of construction jobsite who is not oriented financial knowledge.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.2
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pp.301-314
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2016
Juels and Sudan's fuzzy vault scheme has been applied to various researches due to its error-tolerance property. However, the fuzzy vault scheme does not consider the difference between people's preferences, even though the authors instantiated movie lover' case in their paper. On the other hand, to make secure and high performance face authentication system, Nyang and Lee introduced a face authentication system, so-called fuzzy face vault, that has a specially designed association structure between face features and ordinary fuzzy vault in order to let each face feature have different weight. However, because of optimizing intra/inter class difference of underlying feature extraction methods, we can easily expect that the face authentication system does not successfully decrease the face authentication failure. In this paper, for ensuring the flexible use of the fuzzy vault scheme, we introduce the bucket structure, which differently implements the weighting idea of Nyang and Lee's face authentication system, and three distribution functions, which formalize the relation between user's weight of preferences and system implementation. In addition, we suggest a matchmaker scheme based on them and confirm its computational performance through the movie database.
A new architecture called SAN(Storage Area Network) was developed in response to the requirements of high availability of data, scalable growth, and system performance. In order to use SAN more efficiently, most of SAN operating softwares support storage virtualization concepts that allow users to view physical storage devices attached to SAN as a large volume virtually h logical volume manager plays a key role in storage virtualization. It realizes the storage virtualization by mapping logical addresses to physical addresses. A logical volume manager also supports a snapshot that preserves a volume image at certain time and on-line reorganization to allow users to add/remove storage devices to/from SAN even while the system is running. To support the snapshot and the on-line reorganization, most logical volume managers have used table based mapping methods. However, it is very difficult to manage mapping table because the mapping table is large in proportion to a storage capacity. In this paper, we design and implement an efficient and flexible hybrid mapping method based on mathematical equations. The mapping method in this paper supports a snapshot and on-line reorganization. The proposed snapshot and on-line reorganization are performed on the reserved area which is separated from data area of a volume. Due to this strategy normal I/O operations are not affected by snapshot and reorganization. Finally, we show the superiority of our proposed mapping method through various experiments.
Sport industry creates value-added by production and distribution of product or service related with sports or sports. Because this industry shows promise in becoming a major industry area, the government is making an effort to bring up or develop it. The financing to firms of sport industry area(sporting goods industry, sport facility industry, sport service industry) with low interest rate and long-term repayment period on the basis of sports promotion fund is excellent scheme to promote sport industry. Nevertheless, Because many people indicate operational inefficiency of it, it is necessary to check operational efficiency through investigation for loan system of sports promotion fund. The purposes of this paper are to present some directions for the improvement of efficiency by the analysis to public loan system using funds of other government organization and to the current status of loan system of sports promotion fund. The result of this study are as follows. First, we propose enlargement of loan size and range. Second, it is necessary to use mortgages loan to technology in case of sporting goods industry and sport service industry. Third, we suggest the mitigation of loan disproportion and flexible application among loam amount of sport industry areas. Fourth, we suggest the construction of loan practical committee. Finally we propose the establishment of selection criteria to firms and ex-post evaluation system related with loan system of sports promotion fund.
Background: Pleural drainage following video-assisted thoracic surgery has traditionally been achieved with largebore, semi-rigid chest tubes. Recent trends in thoracic surgery have been toward less invasive approaches for a variety of diseases. The purpose of this study was to evaluate the safety and efficacy of drainage by means of small, soft, and flexible 14Fr Blake drains. Material and Method: Between December 2007 and March 2008, 14Fr silastic Blake drains were used for drainage of the pleural cavity in 37 patients who underwent a variety of video-assisted thoracic surgical procedures at our institution. Result: The average postoperative length of hospital stay was 3.26 days (range, 2~12 days), Blake drains were left in the pleural space for an average of 3.15 days (range, 1~7 days), and the average amount of drainage was 43.8 ml/day. The maximal amount of blood removed daily by a Brake drain was as much as 290 mL. There were no drain-related complications. Blake drains seemed to cause less pain while in place, and particularly at the time of removal. Conclusion: The use of a Blake drain following minor thoracic surgery appeared to be safe and effective in drainage of fluid or air in the pleural space, and were associated with minimal discomfort.
Indium oxide ($In_2O_3$) single layer and $In_2O_3$/copper (Cu) bi-layer films were prepared on glass substrates by RF and DC magnetron sputtering without intentional substrate heating. In order to determine the effect of the Cu bottom layer on the optical, electrical and structural properties of $In_2O_3$ films, 3-nm-thick Cu film was deposited on the glass substrate prior to deposition of the $In_2O_3$ films. As-deposited $In_2O_3$ films had an optical transmittance of 79% in the visible wavelength region and a sheet resistance of 2,300 ${\Omega}/{\square}$, while the $In_2O_3$/Cu film had optical and electrical properties that were influenced by the Cu bottom layer. $In_2O_3$/Cu films had a lower sheet resistance of 110 ${\Omega}/{\square}$ and an optical transmittance of 71%. Based on the figure of merit, it can be concluded that the Cu bottom layer effectively increases the performance of $In_2O_3$ films for use as transparent conducting oxides in flexible display applications.
Different from other ontology languages, TopicMap is capable of integrating numerous amount of heterogenous information resources using the locational information without any information transformation. Although many conventional editors have been developed for topic maps, they are standalone-type only for writing XTM documents. As a result, these tools request too much time for handling large-scale data and provoke practical problems to integrate with legacy systems which are mostly based on relational database. In this paper, we model a large-scale topic map structure based on XTM 1.0 into RDB structure to minimize the processing time and build up the ontology in legacy systems. We implement a topic map platform called X-TOP that can enhance the efficiency of ontology construction and provide interoperability between XTM documents and database. Moreover, we can use conventional SQL tools and other application development tools for topic map construction in X-TOP. The X-TOP is implemented to have 3-tier architecture to support flexible user interfaces and diverse DBMS. This paper shows the usability of X-TOP by means of the comparison with conventional tools and the application to healthcare cancer ontology management.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.3
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pp.25-50
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2020
Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.
It's an important part to calculate the weights between criterions and to aggregate the decision inputs in a MCDM(Multi criterion decision making) This paper presents a method for aggregation cf decision inputs and application to the MCDM. We incorporate the fuzzy set theory and the basic nature of subjectivity due to ambiguity to achieve a flexible decision approach suitable for uncertain and fuzzy environments. To obtain the scoring that corresponds to the best alternative or the ranking of the alternatives, we need to use a total order for the fuzzy numbers involved in the problem. In this article, we consider a definition of such a total order, which is based on two subjective aspects: the degree of optimism/pessimism reflected with the ordered weighted averaging(OWA) oprators. A numerical example, expecially location analysis for anchorage area, is given to illustrate the approach.
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless these algorithms can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. In this paper we use the AMMQL algorithn as a learning method for dynamic positioning of the robot soccer agent, and implement a robot soccer agent system called Cogitoniks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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