We study the antecedents to tie formation on an (Facebook-like) enterprise social media platform implemented to support cross-boundary connections. Research has produced mixed findings regarding the role of social media in cultivating bridging vs. closed networks. We examine the tie formation patterns of 1,386 enterprise social media users over a two-year period. Specifically, we observe who became (or chose not s become) "friends" with whom at the dyadic level and relate the decisions to various mechanisms that affect one's network to expand, constrain, or bridge. Using logistic and OLS regressions, we find that users tend to form ties via reciprocity and transitivity (with friends of friends), both of which help expand one's network. We also find strong networking tendency toward functional and hierarchical homophily (same business unit and same rank, respectively), which is likely to constrain one's network (closed network structure). We find that one's participation in various online interest groups is likely to open one's network (bridging network structure) while no evidence found for preferential attachment. Overall, we find that enterprise social media offers features, some of which are likely to foster bridging while others foster closed networks via different mechanisms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.846-864
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2017
Software Defined Network (SDN) realizes management and control over the underlying forwarding device, along with acquisition and analysis of network topology and flow characters through south bridge protocol. Data path Identification (DPID) is the unique identity for managing the underlying device, so forged DPID can be used to attack the link of underlying forwarding devices, as well as carry out DoS over the upper-level controller. This paper proposes a dynamic defense method based on Client-Puzzle model, in which the controller achieves dynamic management over requests from forwarding devices through generating questions with multi-level difficulty. This method can rapidly reduce network load, and at the same time separate attack flow from legal flow, enabling the controller to provide continuous service for legal visit. We conduct experiments on open-source SDN controllers like Fluid and Ryu, the result of which verifies feasibility of this defense method. The experimental result also shows that when cost of controller and forwarding device increases by about 2%-5%, the cost of attacker's CPU increases by near 90%, which greatly raises the attack difficulty for attackers.
Multifunctional weirs constructed through the Four Major Rivers Restoration Project are operated as management water levels. The purpose of this study was to evaluate the effect of water level in the main stem on the tributary water level according to multifunctional weir operation, because the operation of multifunctional weirs for water level management influences the drainage of tributaries. In this study, water level pressure gauges were installed and spatial and temporal water quality was observed. The LOcally Weighted Scatterplot Smoothing (LOWESS) technique was applied to the Nakdong River and the Baekcheon Junction, both upstream of the Gangjeong-Goryeong weir, in order to analyze water quality trends. When considering the overall analysis and observations, it was found that the water quality forecasting point located at the Baekcheon estuary point should be transferred to the Dosung Bridge, which is located upstream of the Sunwon Bridge.
이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.
최근 사회기반시설물에 대한 공공투자는 신규건설에 대한 지출이 감소하고 유지관리분야에 대한 지출이 점진적으로 늘어나는 추세로 변화되고 있다. 이에 따라 해외 도로시설물에 대한 유지관리분야에서도 선진 개념인 자산관리 방법론이 접목되고 있으며, 보다 근본적인 시스템 개선이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소규모 도로관리주체에서 사용할 수 있는 자산관리개념의 유지관리 프로그램을 개발하여 예산편성의 효율성을 높이고, 도로망 전체를 고려한 네트워크 방식의 합리적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 또한, 향후 다수의 시설물을 통합적으로 관리할 수 있는 체계 및 방법론을 정립하였다.
Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.
The Differential Power Processing (DPP) converter is a promising multi-module photovoltaic inverter architecture recently proposed for photovoltaic systems. In this paper, a DPP converter architecture, in which each PV-panel has its own DPP converter in shunt, performs distributed maximum power point tracking (DMPPT) control. It maintains a high energy conversion efficiency, even under partial shading conditions. The system architecture only deals with the power differences among the PV panels, which reduces the power capacity of the converters. Therefore, the DPP systems can easily overcome the conventional disadvantages of PCS such as centralized, string, and module integrated converter (MIC) topologies. Among the various types of the DPP systems, the feed-forward method has been selected for both its voltage balancing and power transfer to a modified H-bridge inverter that needs charge balancing of the input capacitors. The modified H-bridge multi-level inverter had some advantages such as a low part count and cost competitiveness when compared to conventional multi-level inverters. Therefore, it is frequently used in photovoltaic (PV) power conditioning system (PCS). However, its simplified switching network draws input current asymmetrically. Therefore, input capacitors in series suffer from a problem due to a charge imbalance. This paper validates the operating principle and feasibility of the proposed topology through the simulation and experimental results. They show that the input-capacitor voltages maintain the voltage balance with the PV MPPT control operating with a 140-W hardware prototype.
최근 공사관리의 효율성을 제고하기 위하여 CM제도의 도입, EVMS기법의 도입 등이 추진되고 있으며 제도적, 효율적인 공정관리를 위해서 필수적인 공정관리의 운영실태와 공정관리 수행을 저해하는 전반적인 문제점과 개선방안을 모색, WBS를 포함한 기존의 건설분야 정보분류시스템들이 토목부분의 적용에 문제점을 갖고 있는 점을 고려하여 새로운 정보분류체계의 개발 둥에 대한 연구 둥이 이루어지고 있으며, 국내 건설환경에 적합한 EVMS에 의한 공정-공사비 통합관리 프로세스모델이나 건축공사 등에서 적용사례 분석을 중심으로 공정-비용 통합관리 실용화를 위한 통합모델 개선방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 공정 공사비 통합관리를 효율적으로 할 수 있도록 교량의 예시를 통하여 WBS(Work Breakdown Structure) 및 Activity를 구축하고, 공정관리 전산프로그램을 이용하여 성과분석을 수행하여 유사공사의 계획수립에 일조하고자 한다.
Wet porous media representing agronomic soil that contains variable water content with variable electrolyte concentration was measured to study the shape of the curves of the electric double layer capacitance versus frequency (from 10 KHz to 10 MHz. This was done in an attempt to find the lowest practical operating frequency for developing low cost dielectric constant soil moisture probes. Cellulose sponge was used as the porous media. A high frequency electronic bridge circuit was developed for measuring the equivalent network parallel resistance and capacitance of porous media. It appears that the effects of the electric double layer component of the total parallel network capacitance essentially disappear at operating frequencies greater than approximately 25 MHz at low electrolyte concentrations but are still important at 50 MHz at higher concentrations. At these frequencies, the double layer capacitance masks the diffusion region capacitance where true water content capacitance values reside. The general shape of the curve of volumetric water content versus porous media dielectric constant is presented, with an empirical equation representing data for this type of curve. It was concluded that the lowest frequency where dielectric constant values which represent true water content information will most likely be found is between 30 and 50 MHz at low electrolyte concentrations but may be above 50 MHz when the total electrolyte concentration is near the upper level required for most mesophyte plant nutrition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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