This paper proposes a multi-level product modeling framework for long-term lifecycle products. The framework can help engineers to define product models and relate them to physical instances. The framework is defined in three levels; data, design model, modeling language. The data level represents real-world products, The model level describes design models of real-world products. The modeling language level defines concepts and relationships to describe product design models. The concepts and relationships in the modeling language level enable engineers to express the semantics of product models in an engineering-friendly way. The interactions between these three levels are explained to show how the framework can manage long-term lifecycle product information. A prototype system is provided for further understanding of the framework.
In this paper, we propose a hierarchical RAM simulation model framework which are used to analyze the RAM specifications on the concept refinement phase. The hierarchical RAM simulation model framework consists of RAM simulation models, class library and each model's input and output data lists. The hierarchical RAM simulation models are co-operated with 3 kinds of model - type I, II, III. Type I, II models are used to analyze the target operational availability and Type III is used to establish the initial RAM specifications. Each model's input and output data lists are defined by considering each model's purpose of RAM analysis. The class library is arranged with each model's classes for implementing the hierarchical simulation models. The proposed framework may be applied for executing the RAM activities effectively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.180-186
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2021
In cloud computing service it is important to share the system resource among multiple instances according to user requirements. In particular, the issue of efficiently distributing I/O resources across multiple instances is paid attention due to the rise of emerging data-centric technologies such as big data and deep learning. However, it is difficult to evaluate the I/O resource distribution of a Linux container, which is one of the core technologies of cloud computing, since conventional I/O benchmarks does not support features related to container management. In this paper, we propose a new I/O performance benchmarking framework that can easily evaluate the resource distribution of Linux containers using existing I/O benchmarks by supporting container-related features and integrated user interface. According to the performance evaluation result with trace-replay benchmark, the proposed benchmark framework has induced negligible performance overhead while providing convenience in evaluating the I/O performance of multiple Linux containers.
우리나라의 국가지리정보체계(NGIS) 제1단계 기본지리정보 구축사업은 권역별 수정주기가 5년인 1/5,000 수치지도를 사용하여 권역별 최신성이 결여 되었으며, 이는 기본지리정보 데이터베이스의 활용에 저해되는 주요 요인으로 지적되었다. 따라서 본 연구에서는 기본지리정보의 효율적인 갱신을 위하여 위치기반의 객체 기반의 데이터 관리 방법 및 시스템을 구현하는 기술적인 방법을 제시하였다. 주요 내용으로는 첫째, 위치 기반 지형지물 식별자(UFID: Unique Feature IDentifier)를 이용한 객체 기반의 데이터모델과 데이터베이스를 설계하고, 둘째, UML(Unified Modeling Language)을 적용하여 위치 기반의 UFID 생성, 입 출력, 공간 및 속성 편집, 객체 기반의 데이터 처리를 하는 갱신시스템을 개발하였으며, 셋째, 시범지역을 선정하여 시스템을 적용하여 품질검수에서 정확도 99%의 우수한 양질의 데이터를 생산하였고, 기존 방법보다 35%의 인건비 절감 효과가 있음을 도출하게 되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자 요구에 만족하는 최신의 기본지리정보 데이터베이스를 제공하여 민간 GIS 및 생활 GIS의 활용극대화를 창출하고, 국가 기본지리정보의 유지관리와 GIS 시장의 활성화 촉진에 기여할 것이며, 또한 객체 기반의 데이터 관리로 지형지물 변화 모델링과 지형지물 모니터링 방법도 가능할 것으로 기대된다.
In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
Quality performance information has been regarded as a significant step toward managing public performance. Although a correlation between the quality of information and its actual usage among managers in high-accountability policy areas has been found, quality performance information has not been properly provided to practitioners. This study takes an Institutional Analysis and Development approach to assess an appropriate institutional framework that facilitates state agencies and academics to coproduce this information. Based on a conceptual framework, we analyze a public information system of the Workforce Data Quality Initiative in Ohio and carry out a content analysis with NVIVO. It is found that arrangements that can manage the incentive dynamic in this process may help to align heterogeneous stakeholders in a mutually supportive fashion. Also, the research agenda and information resulted from being coproduced for management and academic purposes, simultaneously. This use of administrative data sheds light on how quality performance information can be coproduced under an appropriate institutional arrangement between administration and research communities. It is suggested that accessibility to the information system among various stakeholders should be improved.
A framework of multi layered database is proposed for the integrated operation of civil infrastructure information in this study. The multi-layered database is a logically integrated database composed of standardized information layers. The framework of multi-layered database is defined by three axes, national assets, lifetime, and data levels. The axis of national assets indicates civil infrastructures such as bridges, dams, tunnels and power plants that can be considered as national key structures. The axes of lifetime and data levels indicate the standardized information layers generated from the life-phase of civil infrastructure and the priority of data in the information layers, respectively. The standardized information layers are basically composed of reusable data sets defined by information models. A prototype of standard database for steel bridges is constructed based on the framework as a proof of concept. Demonstration examples such as data consistency check and automatic generation of a FEA model show that the proposed concept can assure the sustainable interoperability of civil infrastructure information as well as design information of steel bridges.
Majumdar, Abhishek;Biswas, Arpita;Baishnab, Krishna Lal;Sood, Sandeep K.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3794-3820
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2019
In recent years, a cloud environment with the ability to detect illegal behaviours along with a secured data storage capability is much needed. This study presents a cloud storage framework, wherein a 128-bit encryption key has been generated by combining deoxyribonucleic acid (DNA) cryptography and the Hill Cipher algorithm to make the framework unbreakable and ensure a better and secured distributed cloud storage environment. Moreover, the study proposes a DNA-based encryption technique, followed by a 256-bit secure socket layer (SSL) to secure data storage. The 256-bit SSL provides secured connections during data transmission. The data herein are classified based on different qualitative security parameters obtained using a specialized fuzzy-based classification technique. The model also has an additional advantage of being able to decide on selecting suitable storage servers from an existing pool of storage servers. A fuzzy-based technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) multi-criteria decision-making (MCDM) model has been employed for this, which can decide on the set of suitable storage servers on which the data must be stored and results in a reduction in execution time by keeping up the level of security to an improved grade.
본 연구는 시설물분야 기본지리정보의 데이터모델 표준화에 대한 연구로 시설물 데이터베이스는 물론, 시설물 관련 응용분야에서도 활용이 가능한 주제중심의 시설물분야 기본지리정보 데이터모델를 표준화하는데 초점을 맞추고 있다. 시설물분야 기본지리정보의 범위를 정하기 위해 먼저 기본지리정보관련 선행연구인 기본지리정보 구축 연구 및 시범사업에서 정한 시설물분야 기본지리정보인 건물, 문화재를 검토하고 국내 외 표준 또는 데이터 모델 사례를 분석하여 대상항목을 도출하였다. 또한 전문가 면담과 관련연구를 바탕으로 요구사항을 도출하여 시설물분야 기본지리정보 범위선정 기준을 정하고 이 기준에 따라 시설물분야 기본지리정보 데이터모델의 대상이 되는 최종항목을 선정하였으며, 본 연구의 결과, 시설물분야 기본지리정보의 범위 및 데이터모델을 개발 할 수 있었다.
The purpose of this study was to review the conceptual framework of social constructionism and critical social constructionism in the research area of multi-cultural family homes, using a literature review. Fopp argued that social constructionism had an objectivation problem that only considered the actor side as a policy object; therefore he suggested a weaker social constructionist perspective with moderate relativism and the application of feminist epistemology to marginal life for maximizing objectivity. This article explores a conceptual framework for studying the reality of housing of multi-cultural families in Korea in the light of constructionist ideas and presents a review of empirical positivist data to support the framework. Based on results, using the social constructionist framework, five contexts (structural, institutional, organizational, operational, and intersubjective) were reviewed and ideas were suggested to develop an appropriate future situation for multi-cultural family homes. For a weaker social constructionist framework, three National Survey of Multi-Cultural Family Homes data sets were reviewed to determine the real condition of multi-cultural family homes. Further, from a feminist perspective, the empirical data of marginalized multi-cultural family homes were reviewed from the perspectives of gender inequality of decision making, cultural adaptation, and differentiation in housing related areas. In conclusion, two perspectives were useful for understanding multi-cultural family housing in Korea but must be compensated with substantial empirical data for a holistic approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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