According to the increase of organizational complexity and the change of rapid information technology environment, many firms have shifted their information technology(IT) strategy from developing information systems in-house to purchasing application software such as Enterprise Resource Planning(ERP) Systems. Marketing and Sales functions within a Korean automotive part company include developing new assembly products, determining pricing, taking customer's orders, and shipping assembly products to customers. Marketing and Sales Information System(MSIS) in ERP system plays an important role in next Production Planning process. MSIS also makes management reporting and decision making faster and more uniform throughout an organization. MSIS promotes thinking about corporate goals, as opposed to thinking only about the goals of a single department or functional area. This paper intends to design and implement a MSIS in ERP systems for Korean automotive part company using object-oriented methodology In order to accomplish the implementation of MSIS in ERP system, we employed UML as its standard modeling language. In this study, four diagramming techniques such as use case diagram, sequence diagram, class diagram, component diagram among eight modeling techniques are used for analyzing hierarchical business process. In traditional marketing and sales function, a company with an unintegrated information system can have marketing and sales data that is data redundant or inaccurate. MSIS integrated in ERP system can solve the sales forecast problem, which minimizes the total costs of production, inventory, and transportation under constraints of production capacity. Also, the use of UML methodology makes S/W programmers shorten the phase of analysis and design in the implementation of MSIS system, and increase the reuse of software and the interoperability with corporate internal Information system.
As the techniques of electronic and information are advancing, the computing power of a smart phone is becoming more powerful and the storage capacity of a smart phone is becoming larger. As the result, various new useful services are becoming available on smart phones. The context-aware service and mobile augmented reality have recently been the most popular research topics. For those newly developed services, identifying the object in the picture taken by the camera on the phone performs an extremely important role. So, many researches of identifying pictures have been published and most of them are based on the time consuming image recognition techniques. On the contrary, this paper introduces a very fast and effective method of identifying the objects on the photo making use of the sensor data obtained from the smart phone and electronic maps. Our method estimates the line of sight of the camera with the location and orientation information provided by the smart phone. Then it finds any element of the map which intersects the line of sight. By investigating those intersecting elements, our method identifies the objects on the photo.
KIM, HYEONMIN;LEE, SANG-HWAN;PARK, JUN-SEOK;KIM, HYUNGDAE;CHANG, YOON-SUK;HEO, GYUNYOUNG
Nuclear Engineering and Technology
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v.47
no.2
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pp.204-211
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2015
Probabilistic safety assessment (PSA) has had a significant role in quantitative decision-making by finding design and operational vulnerabilities and evaluating cost-benefit in improving such weak points. In particular, it has been widely used as the core methodology for risk-informed applications (RIAs). Even though the nature of PSA seeks realistic results, there are still "conservative" aspects. One of the sources for the conservatism is the assumptions of safety analysis and the estimation of failure frequency. Surveillance, diagnosis, and prognosis (SDP), utilizing massive databases and information technology, is worth highlighting in terms of its capability for alleviating the conservatism in conventional PSA. This article provides enabling techniques to solidify a method to provide time- and condition-dependent risks by integrating a conventional PSA model with condition monitoring and prognostics techniques. We will discuss how to integrate the results with frequency of initiating events (IEs) and probability of basic events (BEs). Two illustrative examples will be introduced: (1) how the failure probability of a passive system can be evaluated under different plant conditions and (2) how the IE frequency for a steam generator tube rupture (SGTR) can be updated in terms of operating time. We expect that the proposed model can take a role of annunciator to show the variation of core damage frequency (CDF) depending on operational conditions.
Innovations from current researches on cloud computing such as applying bio-inspired computing techniques have brought new level solutions in offloading mechanisms. With the growing trend of mobile devices, mobile cloud computing can also benefit from applying bio-inspired techniques. Energy-efficient offloading mechanisms on mobile cloud systems are needed to reduce the total energy consumption but previous works did not consider energy consumption in the decision-making of task distribution. This paper proposes the Particle Swarm Optimization (PSO) as an offloading strategy of cloudlet to data centers where each task is represented as a particle during the process. The collected tasks are classified using K-means clustering on the cloudlet before applying PSO in order to minimize the number of particles and to locate the best data center for a specific task, instead of considering all tasks during the PSO process. Simulation results show that the proposed PSO excels in choosing data centers with respect to energy consumption, while it has accumulated a little more processing time compared to the other approaches.
This paper presents the application of multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) techniques for developing the models to predict the unconfined compressive strength (UCS) and Brazilian tensile strength (BTS) of the fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes. UCS and BTS is a highly nonlinear function of its constituents, thereby, making its modeling and prediction a difficult task. To establish relationship between the independent and dependent variables, a computational technique like ANN is employed which provides an efficient and easy approach to model the complex and nonlinear relationship. The data generated in the laboratory through systematic experimental programme for evaluating UCS and BTS of fiber reinforced cement fly ash mixes with respect to 7, 14 and 28 days' curing is used for development of the MLR and ANN model. The data used in the models is arranged in the format of four input parameters that cover the contents of cement and fibers along with maximum dry density (MDD) and optimum moisture contents (OMC), respectively and one dependent variable as unconfined compressive as well as Brazilian tensile strength. ANN models are trained and tested for various combinations of input and output data sets. Performance of networks is checked with the statistical error criteria of correlation coefficient (R), mean square error (MSE) and mean absolute error (MAE). It is observed that the ANN model predicts both, the unconfined compressive and Brazilian tensile, strength quite well in the form of R, RMSE and MAE. This study shows that as an alternative to classical modeling techniques, ANN approach can be used accurately for predicting the unconfined compressive strength and Brazilian tensile strength of fiber reinforced cement stabilized fly ash mixes.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.44
no.1
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pp.3-11
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2018
Objectives: The unilateral cleft lip (UCL) repair technique has evolved extensively over the past century into its modern form and has been identified as an important determinant of treatment outcome. The aim of this study was to evaluate and compare treatment outcomes following repair of UCL using either the Tennison-Randall (triangular) technique or the Millard rotation-advancement technique. Materials and Methods: This was a prospective randomized controlled study conducted at the Lagos University Teaching Hospital between January 2013 and July 2014. A total of 48 subjects with UCL presenting for primary surgery and who satisfied the inclusion criteria were recruited for the study. The subjects were randomly allocated into two surgical groups through balloting. Group A underwent cleft repair with the Tennison-Randall technique, while group B underwent cleft repair with the Millard rotation-advancement technique. Surgical outcome was assessed quantitatively according to anthropometric measurements, using a method described by Cutting and Dayan (2003). Results: Our 48 enrolled subjects were evenly divided into the two surgery groups (n=24 for both group A and group B). Twenty-seven subjects were male (56.3%) and 21 were female (43.8%), making a sex ratio of 1.3:1. The Millard group showed a greater increase in postoperative horizontal length and vertical lip height and a greater reduction in nasal width and total nasal width. Meanwhile, the Tennison-Randall group showed better reduction of Cupid's-bow width and better philtral height. Conclusion: We did not find any significant differences in the surgical outcomes from the two techniques. The expertise of the surgeon and individual patient preferences are the main factors to consider when selecting the technique for unilateral cleft repair.
This study aims at considering and analyzing the stature of denim clothing as an ornament as well ai how aesthetic meaning and human being's mental side indwell in the development of denims. which will be proceeded in the future, from the view of contemporary culture of dressing. It is found that the stylishness expressed through denim clothing is formed on the basis of the cultures of party, drawing and disorganization, and the result of the study was as follows. Firstly, the culture of party became the source of for decoration of denim clothing, and denim clothing more glamorize women as a party-look which makes the most use of its advantage to be comfortable and able to display in various ways with splendid artificial jewelry, patchwork, dyed pattern which is elaborately embroidered. Secondly, Such culture of drawing is applied to denim clothing so that denims are expressed to make people feel more human being's warmth as being free from the existing stereotype and formality. Thirdly, the most outstanding feature of denim clothing showed in the culture of disorganization is to make the most use of vintage style as it is. This reflects an image of the culture of disorganization under postmodernism, which is free from the traditional conception of the existing dressing by destroying the original form, in the way of slashing, making a hole and tearing. That is, people can sufficiently express not only free sense of release based on postmodernism by wearing denim clothing, but also human being's intrinsic desire for restoration of humanism or human warmth with splendid decoration or various techniques such as handicraft. It can be recognized these features as the reasons, that make denim clothing place themselves as an original fashion item, by giving denim clothing technical decoration in recent years.
An early detection of structural damages is critical for the decision making of repair and replacement maintenance in order to guarantee a specified structural reliability. Consequently, the structural damage detection, based on vibration data measured from the structural health monitoring (SHM) system, has received considerable attention recently. The traditional time-domain analysis techniques, such as the least square estimation (LSE) method and the extended Kalman filter (EKF) approach, require that all the external excitations (inputs) be available, which may not be the case for some SHM systems. Recently, these two approaches have been extended to cover the general case where some of the external excitations (inputs) are not measured, referred to as the adaptive LSE with unknown inputs (ALSE-UI) and the adaptive EKF with unknown inputs (AEKF-UI). Also, new analysis methods, referred to as the adaptive sequential non-linear least-square estimation with unknown inputs and unknown outputs (ASNLSE-UI-UO) and the adaptive quadratic sum-squares error with unknown inputs (AQSSE-UI), have been proposed for the damage tracking of structures when some of the acceleration responses are not measured and the external excitations are not available. In this paper, these newly proposed analysis methods will be compared in terms of accuracy, convergence and efficiency, for damage identification of structures based on experimental data obtained through a series of laboratory tests using a scaled 3-story building model with white noise excitations. The capability of the ALSE-UI, AEKF-UI, ASNLSE-UI-UO and AQSSE-UI approaches in tracking the structural damages will be demonstrated and compared.
To enhance productivity and provide high quality production material in a GMA welding process, weld quality, productivity and cost reduction affects the number of process variables. In addition, a reliable welding process and conditions must be implemented to reduce weld structure failure. In various industries the welding process mathematical model is not fully formulated for the process parameter and on the welding conditions, therefore only partial variables can be predicted. The research investigates the interaction between the welding parameters (welding speed, distance between electrodes, and flow rate of shielding gas) and bead geometry for predicting the weld bead geometry (bead width, bead height). Taguchi techniques are applied to bead shape to develope curve equation for predicting the optimized process parameters and quality characteristics by analyzing the S/N ratio. The experimental results and measured error is within the range of 10% presenting satisfactory accuracy. The curve equation was developed in such a way that you can predict the bead geometry of constructed machinery that can be used for making tandem welding process.
Hwang, Seung-Yeon;An, Yoon-Bin;Shin, Dong-Jin;Oh, Jae-Kon;Moon, Jin Yong;Kim, Jeong-Joon
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.5
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pp.207-214
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2020
Nowadays, the use of smart phones and various electronic devices is increasing, the Internet and SNS are activated, and we live in the flood of information. The amount of information has grown exponentially, making it difficult to look at a lot of information, and more and more people want to see only key keywords in a document, and the importance of research to extract topics that are the core of information is increasing. In addition, it is also an important issue to extract the topic and compare it with the past to infer the current trend. Topic modeling techniques can be used to extract topics from a large volume of documents, and these extracted topics can be used in various fields such as trend prediction and data analysis. In this paper, we inquire the topic of the three-year papers of 2016, 2017, and 2018 in the field of computing using the LDA algorithm, one of Probabilistic Topic Model Techniques, in order to analyze the rapidly changing trends and keep pace with the times. Then we analyze trends and flows of research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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