Provenance means the meta data that represents the history or lineage of a data in collaboration storage environments. Therefore, as provenance has been accruing over time, it takes several ten times as large as the original data. The schemes for effciently compressing huge amounts of provenance are required. In this paper, we propose a provenance compression scheme considering the RDF graph patterns. The proposed scheme represents provenance based on a standard PROV model and encodes provenance in numeric data through the text encoding. We compress provenance and RDF data using the graph patterns. Unlike conventional provenance compression techniques, we compress provenance by considering RDF documents on the semantic web. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme in terms of compression ratio and the processing time.
Kim, Young-Jun;An, Kyo-Jin;Lee, Kwon-Hee;Park, Young-Chul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.1652-1657
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2015
Recently the improvement in vehicle performance trend to increase in accordance with the weight of this part. Outer tie rod is small when compared to the other vehicle part by weight, but there is a need to reduce the weight of the outer tie rod in order to improve fuel efficiency of the vehicle. Therefore, from previous studies, a model of outer die rod is proposed using Design of Experiments and Meta model satisfying the buckling performance. Outer tie rod are manufactured through forging process, in this study, we compare the size of the forming load in accordance with the change in the moving speed through the die forging analysis of the outer tie rod on the basis of the actual molding process.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.23-29
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2012
Existing pedestrian and evacuation models generally seek to find locally optimal solutions for the shortest or the least time paths to exits from individual locations considering pedestrian's characteristics (eg. speed, direction, sex, age, weight and size). These models are not designed to produce globally optimal solutions that reduce the total evacuation time of the entire pedestrians in a building when all of them evacuate at the same time. In this study, we suggest a globally optimal model for indoor pedestrian evacuation to minimize the total evacuation time of occupants in a building considering different distributions of them. We used the genetic algorithm, one of meta-heuristic techniques because minimizing the total evacuation time can not be easily solved by polynomial expressions. We found near-optimal evacuation path and time by expressing varying pedestrians distributions using chromosomes and repeatedly filtering solutions. In order to express and experiment our suggested algorithm, we used CA(cellular automata)-based simulator and applied to different indoor distributions and presented the results.
Purpose: The purpose of this study was to determine whether psychological distress is an independent risk factor for recurrent cardiac events in patients with coronary artery disease (CAD). Methods: A prospective cohort of studies that measured psychological distress and the incidence of recurrent cardiac events in the adult population were included. Three computerized databases were assessed (PubMed, CINAHL, and PSYCINFO). Meta-analysis was conducted using a random-effects model to determine summary estimates of risks of major recurrent cardiac events associated with each psychological distress. Of 506 publications identified, 33 met inclusion criteria, and 24 studies were used to estimate effect size of psychological distress on recurrent cardiac events. Results: Mean number in the research sample was 736 and mean time of follow-up was 4.0 years. Depression, anxiety, anger, and hostility as psychological factors were studied. According to estimation of effect size using random model effect, depression (OR=1.39, 95% CI: 1.22-1.57), anxiety (OR=1.22, 95% CI: 0.96-1.56), and anger/hostility (OR=1.29, 95% CI: 1.07-1.57) CAD patients in significantly increased risk for recurrent cardiac events. Conclusion: Finding suggests that psychological distress in forms of depression, anxiety, anger, and hostility impact unfavorably on recurrent cardiac events in CAD patients.
Depending on the increase amongst various cloud services, the technology of the Cloud Service Broker (CSB) to find the most appropriate services to meet the needs of cloud service consumers has emerged. In order to advance for cloud services to be used through the CSB, it is important to ensure the quality level that meets the demands of consumers through a negotiation process based on the Service Level Agreement (SLA). However, quality metrics of cloud services are different from each other based on the measurement scale, which represents the quality level, and the calculation for each type of cloud services. Therefore, it is necessary to analyze the variability of the quality of cloud services and establish a SLA model for ensuring and improving the level of quality. In this paper, we analyze the quality metrics for the specific type of cloud services by applying the cross-cutting concept and propose a Virtual SLA (VSLA) meta-model.
The emergence of online media and their data has enabled data-driven methods to solve challenging and complex tasks such as rumor classification problems. Recently, deep learning based models have been shown as one of the fastest and the most accurate algorithms to solve such problems. These new models, however, either rely on complete data or several days-worth of data, limiting their applicability in real time. In this study, we go beyond this limit and test the possibility of super early rumor detection via recurrent neural networks (RNNs). Our model takes in social media streams as time series input, along with basic meta-information about the rumongers including the follower count and the psycholinguistic traits of rumor content itself. Based on analyzing millions of social media posts on 498 real rumors and 494 non-rumor events, our RNN-based model detected rumors with only 30 initial posts (i.e., within a few hours of rumor circulation) with remarkable F1 score of 0.74. This finding widens the scope of new possibilities for building a fast and efficient rumor detection system.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.4
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pp.367-376
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2006
This study determines the optimum polynomial of exterior orientation parameters(EOPs) as a function of line number of linear array scanner. To estimate priori EOPs, meta data of IKONOS scene and ground control points are used. We select a first order polynomial and a constant for position elements modeling and rotation elements modeling. Positioning accuracy of the determined EOPs is compared with that of RPCs bias-corrected by the least squares adjustment. There is almost no difference between accuracies of the two methods. To obtain digital elevation model(DEM), matching line is established by the EOPs. The DEM is compared with DEM generated by ERDAS IMAGINE software, which utilizes the bias-corrected RPCs. Height differences of DEMs by the two methods are ranged within a allowable standard deviation. The produced DEM, therefore, shows accuracy similar to the verified method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5260-5266
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2015
To develop weapon system, Concurrent Spare Parts(CSP) is one of the important somethings in terms of Intergrated Logistics System(ILS). CSP is very important to improve the availability of weapon system, and various research about CSP are performed. However, most of the research does not consider the effects between sub-item's failure and weapon system's multiple function. In other words, if sub-item's failure does not seriously influence weapon system's specific function, the point, not necessarily to replace sub-item, is not considered. Therefore, the method to calculate CSP based on above consideration is written by failure-function matrix in this paper. The study follows the procedure below. First, it's to define the operation and maintenance procedure of weapon system. Second, failure-function matrix is developed. Third, simulation model is desinged by input data. Finally, The quantity of CSP is calculated by simulation and evolution strategy, meta-model. This study suggests new research direction to calculate CSP.
Yang, Soon Shin;Kang, Yeon Chul;Son, Jae Yeon;Oh, Min Hwan;Kim, Jeong Ho;Cho, Jin Yeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.4
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pp.284-290
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2014
To successfully explore the moon by lunar lander, it is essential to guarantee the safe landing of lunar lander. Therefore, efficient shock absorption system of lunar lander should be designed in order to reduce landing impact force. Also, for more practical design of lunar lander, it is important to consider the effect of lunar regolith. In the line of thought, finite element model of lunar lander considering the effect of lunar regolith is developed. To reduce landing impact force, optimization of shock absorption system for lunar lander has been carried out. In optimization, sequential approximate optimization method based on meta-model is used. Through the result of optimization, it is verified that landing impact force on lunar lander can be efficiently reduced by the present optimization procedure.
Existing system analysis models suggest various ideas to present entity relations and event flows for consistency between analysis and design paradigms. However, they are preferred to derive and arrange related entities on system flow than to identify entities. To identify entities systematically is a basic and important work of software development, and identified entities can be major assets of business system. In case of business systems the business rules or the computed or derived information like attendance lists of lecture system can be the most important system assets. The management information or meta data are also. In this paper, we suggest a business system analysis models to derive and present entities. System is identified entities, interfaces and event or behaviors through this model then entities are extended to independent entities, dependent entities, which are dependent to independent entities, constraint shows the physical and administrative notices. Various entity identification can reduce the incompleteness of entity analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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