Nowadays, studies on the fusion of Semantic Web technologies are being carried out to promote the interoperability and value of sensor data in an IoT environment. To accomplish this, the semantic translation of sensor data is essential for convergence with service domain knowledge. The existing semantic translation technique, however, involves translating from static metadata into semantic data(RDF), and cannot properly process real-time and large-scale features in an IoT environment. Therefore, in this paper, we propose a technique for translating large-scale streaming sensor data generated in an IoT environment into semantic data, using real-time and parallel processing. In this technique, we define rules for semantic translation and store them in the semantic repository. The sensor data is translated in real-time with parallel processing using these pre-defined rules and an ontology-based semantic model. To improve the performance, we use the Apache Storm, a real-time big data analysis framework for parallel processing. The proposed technique was subjected to performance testing with the AWS observation data of the Meteorological Administration, which are large-scale streaming sensor data for demonstration purposes.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.19
no.5
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pp.92-103
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2015
Box-Wilson experimental design method, known as central composite design, is the design of any information-gathering exercises where variation is present. This method was devised to gather as much data as possible in spite of the low design cost. This method was employed to model the effect of mixing factors on several performances of 60 MPa high strength self compacting concrete and to numerically calculate the optimal mix proportion. The nonlinear relations between factors and responses of HSSCC were approximated in the form of second order polynomial equation. In order to characterize five performances like compressive strength, passing ability, segregation resistance, manufacturing cost and density depending on five factors like water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content, the experiments were made at the total 52 experimental points composed of 32 factorial points, 10 axial points and 10 center points. The study results showed that Box-Wilson experimental design was really effective in designing the experiments and analyzing the relation between factor and response.
Most of cervical abrasion and erosion lesions show gingival margin where the cavosurface angle is on cementum or dentin. Composite resin restoration of cervical lesion shrink toward enamel margin due to polymerization contraction. This shrinkage has clinical problem such as microleakage and secondary caries. Several methods to diminish contraction stress of composite resin restoration, such as modifying cavity form and building up restorations in several increments have been attempted. The purpose of this study was to compare polymerization contraction stress of composite resin in Class V cavity subjected to cavity forms and placement methods. In this study, finite element model of 5 types of Class V cavity was developed on computer tomogram of maxillary central incisor. The types are : 1) Box cavity 2) Box cavity with incisal bevel 3) V shape cavity 4) V shape cavity with incisal bevel 5) Saucer shape cavity. The placement methods are 1) Incisal first oblique incremental curing 2) Bulk curing. An FEM based program for light activated polymerization is not available. For simulation of curing dynamics, time dependent transient thermal conduction analysis was conducted on each cavity and each placement method. For simulation of polymerization shrinkage, thermal stress analysis was performed with each cavity and each placement method. The time-temperature dependent volume shrinkage rate, elastic modulus, and Poisson's ratio were determined in thermal conduction data. The results were as follows : 1. With all five Class V cavifies, the highest Von Mises stress at the composite-tooth interface occurred at gingival margin. 2. With box cavity, V shape cavity and saucer cavity, Von Mises stress at gingival margin of V shape cavity was lower than the others. And that of box cavity was lower than that of saucer cavity. 3. Preparing bevel at incisal cavosurface margin decreased the rate of stress development in early polymerization stage. 4. Preparing bevel at incisal cavosurface margin of V shape cavity increased the Von Mises stress at gingival margin, but decreased at incisal margin. 5. At incisal margin, stress development by bulk curing method was rapid at early stage. Stress development by first increment of incremental curing method was also rapid but lower than that by bulk curing method, however after second increment curing final stress was the same for two placement methods. 6. At gingival margin, stress development by incremental curing method was suddenly rapid at early stage of second increment curing, but final stress was the same for two placement methods.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.555-562
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2016
Semantic Role Labeling (SRL) is to determine the semantic relation of a predicate and its argu-ments in a sentence. But Korean semantic role labeling has faced on difficulty due to its different language structure compared to English, which makes it very hard to use appropriate approaches developed so far. That means that methods proposed so far could not show a satisfied perfor-mance, compared to English and Chinese. To complement these problems, we focus on suffix information analysis, such as josa (case suffix) and eomi (verbal ending) analysis. Korean lan-guage is one of the agglutinative languages, such as Japanese, which have well defined suffix structure in their words. The agglutinative languages could have free word order due to its de-veloped suffix structure. Also arguments with a single morpheme are then labeled with statistics. In addition, machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Condi-tional Random Fields (CRF) are used to model SRL problem on arguments that are not labeled at the suffix analysis phase. The proposed method is intended to reduce the range of argument instances to which machine learning approaches should be applied, resulting in uncertain and inaccurate role labeling. In experiments, we use 15,224 arguments and we are able to obtain approximately 83.24% f1-score, increased about 4.85% points compared to the state-of-the-art Korean SRL research.
In this paper, Using an automatic tracking system, behavior of an aquatic insect, Chironomus sp. (Chironomidae), was observed in semi-natural conditions in response to sub-lethal treament of a carbamate insecticide, carbofuran. The fourth instar larvae were placed in an observation cage $(6cm\times{7cm}\times{2.5cm)}$ at temperature of $18^\circ{C}$ and the light condition of 10 time (light) : 14 time (dark). The tracking system was devised to detect the instant, partial movement of the insect body. Individual movement was traced after the treatment of carbofuran (0.1ppm) for four days 2days : before treatment, 2 days : after treatment). Along with the other irregular behaviors, "ventilation activity", appearing as a shape of "compressed zig-zag", was more frequently observed after the treatment of the insecticide. The activity of the test individuals was also generally depressed after the chemical treatment. In order to detect behavioral changes of the treated specimens, wavelet analysis was implemented to characterize different movement patterns. The extracted parameters based on Discrete Wavelet Transforms (DWT) were subsequently provided to artificial neural networks to be trained to represent different patterns of the movement tracks before and after treatments of the insecticide. This combined model of wavelets and artificial neural networks was able to point out the occurrence of characteristic movement patterns, and could be an alternative tool for automatically detecting presences of toxic chemicals for water quality monitoring. quality monitoring.
Light Naphtha is distillated from crude oil unit and separated into the methane, ethylene and propylene by boiling point difference in sequence. This separation is conducted using a series of binary-like columns. This separation method is known that the energy consumed in the reboiler is used to separate the heaviest components and most of this energy is discarded as vapor condensation in the overhead cooler. In this study, the first two columns of the separation process are replaced with the Petlyuk column. A structural design was exercised by the stage computation with ideal tray efficiency in equilibrium condition. Compared with the performance of a conventional system of 3-column model, The design outcome shows that the procedure is simple and efficient because the composition of the liquid component in the column tray was designed to be similar to the equilibrium distillation curve. The performance of the new process indicates that an energy saving of 12.1% is obtained and the cost savings of 44 million won per day based on gross domestic product is reduced under same total number of trays and the initial investment cost is saved.
This study presents a methodology of history matching to evaluate the productivity of shale gas reservoir with high reliability and predict future production rate in the Horn-River basin, Canada. Sensitivity analysis was performed to analyze the effect of physical properties of shale gas reservoir on productivity. Based on the results, reservoir properties were classified into 4 cases and history matching were performed considering the classified 4 cases as objective function. The blind test was conducted using additional field production data for 3 years after the history matching period. The error of gas production rate in Case 1(all reservoir parameters), Case 2(influenced parameters for productivity), Case 3(controllable parameters), and Case 4(uncontrollable parameters) were 7.67%, 7.13%, 17.54%, and 10.04%, respectively. This means that it seems to be effective to consider all reservoir parameters in early period for 4 years but Case 2 which considered influenced parameters for productivity shows the highest reliability in predicting future production. The estimated ultimate recovery (EUR) of production well predicted using the Case 2 model was estimated to be 17.24 Bcf by December 2030 and the recovery factor compared to original gas in place (OGIP) was 32.2%.
With the current move towards adopting mechanistic-empirical concepts in the design of pavement structures, state-of-the-art mechanistic analysis methodologies are needed to determine accurate pavement responses, such as stress, strain, and deformation. Previous laboratory studies of pavement foundation geomaterials, i.e., unbound granular materials used in base/subbase layers and fine-grained soils of a prepared subgrade, have shown that the resilient responses followed by nonlinear, stress-dependent behavior under repeated wheel loading. This nonlinear behavior is commonly characterized by stress-dependent resilient modulus material models that need to be incorporated into finite element (FE) based mechanistic pavement analysis methods to predict more realistically predict pavement responses for a mechanistic pavement analysis. Developed user material subroutine using aforementioned resilient model with nonlinear solution technique and convergence scheme with proven performance were successfully employed in general-purpose FE program, ABAQUS. This numerical analysis was investigated in predicted critical responses and domain selection with specific mesh generation was implemented to evaluate better prediction of pavement responses. Results obtained from both axisymmetric and three-dimensional (3D) nonlinear FE analyses were compared and remarkable findings were described for nonlinear FE analysis. The UMAT subroutine performance was also validated with the instrumented full scale pavement test section study results from the Federal Aviation Administration's National Airport Pavement Test Facility (FAA's NAPTF).
In this study, standard model of medical radiation dosage quality control system will be suggested and the useful of this system in clinical field will be reviewed. Radiation dosage information of modalities are gathered from digital imaging and communications in medicine(DICOM) standard data(such as DICOM dose SR and DICOM header) and stored in database. One CT scan, two digital radiography modalities and two mammography modalities in one health promotion center in Seoul are used to derive clinical data for one month. After 1 months research with 703 CT scans, the study shows CT $357.9mGy{\cdot}cm$ in abdomen and pelvic CT, $572.4mGy{\cdot}cm$ in brain without CT, $55.9mGy{\cdot}cm$ in calcium score/heart CT, screening CT at $54mGy{\cdot}cm$ in chest screening CT(low dose screening CT scan), $284.99mGy{\cdot}cm$ in C-spine CT and $341.85mGy{\cdot}cm$ in L-spine CT as health promotion center reference level of each exam. And with 1955 digital radiography cases, it shows $274.0mGy{\cdot}cm2$ and for mammography 6.09 mGy is shown based on 536 cases. The use of medical radiation shall comply with the principles of justification and optimization. This quality management of medical radiation exposure must be performed in order to follow the principle. And the procedure to reduce the radiation exposure of patients and staff can be achieved through this. The results of this study can be applied as a useful tool to perform the quality control of medical radiation exposure.
Till now, applications of many kinds of satellite images have been accentuated in the datacentric scientific studies, researches regarding system development and concerned technologies for them are on the un-matured stage. Especially, satellite image processing requires large volume data handling and specific analysis functionalities, so that practical necessity of base study for system development is emphasized on. In the view of information system, various edged trends such as web standards, cloud computing, or web framework are utilized owing to their application benefits proven and business needs. Considered these aspects, a testing implementation was carried out using OpenStack cloud computing environment and e-government framework. As for the processing functions, WPS in GeoServer, as one of OGC web standards, was applied to perform interoperable data processing scheme between two or more remote servers. Working with the server implemented, client-side was also developed using several open sources such as HTML 5, jQuery, and OpenLayers. If it is that completed further experiments onsite applications with actual multi-data sets and extension of on-demand functionalities with the result of this study, it will be referred as an example case model for complicated and complex system design and implementation which needs cloud computing, geo-spatial web standards and web framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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