In the age where the Internet changes everything, even the earth has become flat. The boarders between nations, locations, times, and industries are not meaningful, and no single company can do the whole process well. Therefore, various types of 'Value network' and 'Relation web' emerge for moving first and learning fast. Both the relationship maturity model (RMM) proposed and the partnership management initiatives at SKT demonstrate that the concept is important, and that the final goal can be reached only through a series of critical outcome at each phase. In particular, recognizing as core infrastructures various online/offline channels, deep trust, and rich communications is an important finding for a successful relationship management. Also, related literatures suggest the following key factors to be influential in more than two phases: professionalism including expertise, similarity, channel infrastructure, trustful/trustworthy, and absorptive capacity. Based on these findings, future efforts need to be put on the research & development of related measurement and management tools. It is hoped that more dance with their partners through these efforts.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
In AC railway feeding system, three phase received from the network is changed to two phase power sources with different phases. The main circuit breaker installed train is automatically open by track signal when the train passes the neutral section. In order to continuously supply power source to train, the changeover system was used in Japan. Therefore, the train is able to operate under powering condition when it was passing through the neutral section. We investigated the control method to reduce the inrush current flowing main transformer in train. To examine the inrush current and operate the static semiconductor switch such as thyristor, we manufactured the small scale the changeover system and carried out performance tests.
Sung-Wook Hong;Deokgi Mun;Se-Yun Kim;Tong-Seok Han
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.2
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pp.143-149
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2024
Segmentation of material phases through image analysis is essential for analyzing the microstructure of materials. Micro-CT images exhibit variations in grayscale values depending on the phases constituting the material. Phase segmentation is generally achieved by comparing the grayscale values in the images. In the case of waste concrete used as a recycled aggregate, it is challenging to distinguish between hydrated cement paste and natural aggregates, as these components exhibit similar grayscale values in micro-CT images. In this study, we propose a method for automatically separating the aggregates in concrete, in micro-CT images. Utilizing the Unet-VGG16 deep-learning network, we introduce a technique for segmenting the 2D aggregate images and stacking them to obtain 3D aggregate images. Image filtering is employed to separate aggregate particles from the selected 3D aggregate images. The performance of aggregate segmentation is validated through accuracy, precision, recall, and F1-score assessments.
Map/Reduce is the programing model which can implement the Cloud Computing recently has been noticed. The model operates an application program processing amount of data using a lot of computers. It is important to plan the mechanism of separating the data in proper size and distributing that to a cluster consisted of computing node in efficient for using the computing nodes very well. Besides that, planning a process of Map phases and Reduce phases also influences the performance of Map/Reduce. This paper suggests the effectively distributing scheme that separates a huge data and operates Map task in the considering the performance of computing node and network status. And we make the Reduce task can be processed quickly through the tuning the mechanism of Map and Reduce task operation. Using the two Map/Reduce sample application, we experimented the suggestion and we evaluate suggestion considered it in how impact the Map/Reduce performance.
Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1883-1890
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2009
Existing MAC protocol can not show good performance in WMN environment. New MAC protocols is proposed because of Mobile Point's mobility, entire distributed environment, heavy traffic problems. This thesis proposes new channel contention method fur Mesh DCF. Mesh DCF uses ACH phase in TDMA frame to perform selection and elimination. Prioritized phases's count m and Fair Elimination phases's count n is determine contention level and make string probability to only one win the contention. Contention Number group's count K to determine the contention level in Fair Elimination Phase gives Fairness but make low probability to only one win the contention. It is sure that enough size of n and K can improve entire performance as result.
The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.172-178
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2023
When the mobile device moves from the coverage of one access point to the radio coverage of another access point it needs to maintain its connection with the current access point before it successfully discovers the new access point, this process is known as handoff. During handoff the acceptable delay a voice over IP application can bear is of 50ms whereas the delay on medium access control layer is high enough that goes up to 350-500ms. This research provides a suitable methodology on medium access control layer of the IEEE 802.11 network. The medium access control layer comprises of three phases, namely discovery, reauthentication and re-association. The discovery phase on medium access control layer takes up to 90% of the total handoff latency. The objective is to effectively reduce the delay for discovery phase to ensure a seamless handoff. The research proposes a scheme that reduces the handoff latency effectively by scanning channels prior to the actual handoff process starts and scans only the neighboring access points. Further, the proposed scheme enables the mobile device to scan first the channel on which it is currently operating so that the mobile device has to perform minimum number of channel switches. The results show that the mobile device finds out the new potential access point prior to the handoff execution hence the delay during discovery of a new access point is minimized effectively.
Kim, Myoung-Hee;Lee, Jun;Moo, Soo-Yong;Kim, Jong-Hyun;Ko, Young Chun;Woo, Hee-Gweon
Journal of Integrative Natural Science
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v.3
no.1
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pp.1-6
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2010
Bis(silyl)alkylbenzenes such as bis(1-sila-sec-butyl)benzene (1) and 2-phenyl-1,3-disilapropane (2) were synthesized in high yields by the reduction of the corresponding chlorosilanes with $LiAlH_4$ in diethyl ether. The dehydrocoupling of 1 and 2 was performed using group IV metallocene complexes generated in situ from $Cp_2MCl_2$/Red-Al and $Cp_2MCl_2$/n-BuLi (M = Ti, Hf), producing two phases of polymers. The TGA residue yields of the insoluble polymers were in the range of 64-74%. The molecular weights of the soluble polymers produced ranged from 700 to 5000 ($M_w$ vs polystyrene using GPC) and from 500 to 900 ($M_w$ vs polystyrene using GPC). The dehydropolymerization of 1 and 2 seemed to initially produce a low-molecular-weight polymer, which then underwent an extensive cross-linking reaction of backbone Si-H bonds, leading to an insoluble network polymer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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