XML has the characteristics of self-describing and uses DTD or XML schema in order to constraint its structure. Even though the XML schema is only at the stage of recommendation yet, it will be prevalently used because DTD is not itself XML and has the limitation on the expression power. The structure defined by the XML schema as well as the data of the XML documents can vary due to complex reasons. Those reasons are errors in the XML schema design, new requirements due to new applications, etc. Thus, we propose XML schema evolution operators that are extracted from the analysis of the XML schema updates. These schema evolution operators enable the XML schema updates that would have been impossible without supporting tools if there are a large number of XML documents complying the U schema. In addition, these operators includes the function of automatically finding the update place in the XML documents which are registered to the XSE system, and maintaining the XML documents valid to the XML schema rather than merely well-formed. This paper is the first attempt to update XML schemas of the XML documents and provides the comprehensive set of schema updating operations. Our work is necessary for the XML application development and maintenance in that it helps to update the structure of the XML documents as well as the data in the easy and precise manner.
With the growing interest in the 4th industrial revolution and big data, various policies are being developed for facilitating the use of public open big data, which are leading to a wide range of added values created from use of such data. Despite the expanded requirements for public data disclosure and the legal system improvement, however, the use of public open big data is still limited. According to the literature review, there are studies on policy proposals for the government guiding directions for public open big data, but there is a lack of studies that handle the issue from the users' viewpoint. Therefore, this study aims to analyze the public open data ecosystem in Korea and to analyze public open big data through interviews with the providers (the government and public institutions) and users (private sector companies and citizens). This way, the study finds inhibition factors and facilitation factors, draws out issues and suggests solutions through a causal relationship analysis between each factor. Being a research on finding measures for facilitating both public big data release and use, this study has theoretical implications. In the meanwhile, the derived issues and alternatives provide practical implications also for stakeholders who are planning to facilitate release and use of public open big data.
Park, Han-Jo;Shim, Soo-Dong;Min, Sang-Gi;Lee, Seung-Ju
Food Science of Animal Resources
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v.29
no.3
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pp.349-355
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2009
The temperature dependence of time temperature integrator (TTI) was investigated in terms of the Arrhenius activation energy (Ea) to determine TTI requirements to accurately predict meat quality during storage. Mathematical simulation was conducted using a numerical analysis. First, using Euler's method and MS Excel VBA, the TTI color change was kinetically modeled and numerically calculated under several storage conditions. From the TTI color variable profiles calculated from the storage time-temperature profiles, $T_{eff}$, which is a constant temperature representing the whole temperature profiles, was calculated. Upon predicting Pseudomonas spp. concentrations (one of the meat qualities) from $T_{eff}$, it was found that if $Ea_{microbial\;spoilage}=Ea_{TTI}$ be true, then Pseudomonas concentrations were calculated to be constant with the same TTI color values, regardless of time-temperature profiles, whereas if $Ea_{microbial\;spoilage}{\neq}Ea_{TTI}$ then Pseudomonas concentrations varied even with the same TTI color values. This indicates that each TTI color value represents its own fixed degree of meat quality, only if $Ea_{meat\;qualities}=Ea_{TTI}$.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.725-731
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2016
This study numerically investigates the thermal performance of a 2.0-kW butane-based combustion heating system for an electric vehicle under cold conditions. The system is used for cabin space heating and coolant-based battery thermal management. ANSYS CFX 17 software was used for parametric analysis. The mass flow rates of cold air and coolant were varied, and their effects were compared. The numerical results were validated with theoretical studies, which showed an error of 0.15%. As the outside air mass flow rates were increased to 0.005, 0.01, and 0.015 kg/s, the cabin supply air temperature decreased continuously while the coolant outlet temperature increased. When the coolant mass flow rates were increased to 0.005, 0.01 and 0.015 kg/s, the air temperature increased while the coolant outlet temperatures decreased. The optimal mass flow rates are discussed in a consideration of the requirements for high cabin heating capacity and efficient battery thermal management.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.300-309
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2016
Curved beams are increasingly used in buildings, vehicles, ships, and aircraft, which has resulted in considerable effort towards developing an accurate method for analyzing the dynamic behavior of such structures. The stability behavior of elastic curved beams has been the subject of many investigations. Solutions to the relevant differential equations have traditionally been obtained by the standard finite difference or finite element methods. However, these techniques require a great deal of computer time for a large number of discrete nodes with conditions of complex geometry and loading. One efficient procedure for the solution of partial differential equations is the differential quadrature method (DQM). This method has been applied to many cases to overcome the difficulties of complex algorithms and high storage requirements for complex geometry and loading conditions. Out-of-plane buckling of curved beams with rotatory inertia were analyzed using DQM under uniformly distributed radial loads. Critical loads were calculated for the member with various parameter ratios, boundary conditions, and opening angles. The results were compared with exact results from other methods for available cases. The DQM used only a limited number of grid points and shows very good agreement with the exact results (less than 0.3% error). New results according to diverse variation are also suggested, which show important roles in the buckling behavior of curved beams and can be used for comparisons with other numerical solutions or experimental test data.
Purpose: The aim of this study was to design optimized food intake patterns that meet the nutritional recommendations with minimal changes from the current food intake patterns among Korean adults using linear programming. Methods: Data of a one day 24-hour dietary recall from the 2010 ~ 2014 Korea National Health and Nutrition Survey were used to quantify the food items that Korean adults usually consumed. These food items were categorized into seven groups and 24 subgroups. The mean intakes and intake distributions of the food groups and the food subgroups were calculated for eight age (19 ~ 29, 30 ~ 49, 50 ~ 64, and over 65 years old) and gender (male and female) groups. A linear programming model was constructed to minimize the difference between the optimized and mean intakes of the food subgroups while meeting the Dietary Reference Intakes for Koreans (KDRIs) for energy and 13 nutrients, and not exceeding the typical quantities of each food subgroup consumed by the respective age and gender groups. Results: The optimized food intake patterns, which were a set of quantities of 24 food subgroups, were obtained mathematically for eight age and gender groups. Overall, major modifications of current diet were required to increase the intake of vegetables and milk/dairy products and decrease the Kimchi intake. The optimized intake of seasonings, including salt, was calculated to be 0 g for all the age and gender groups. Conclusion: The optimized food intake patterns designed using linear programming in this study lack feasibility because they suggest a seasoning consumption of 0 g. Modification of intake goal for sodium is needed to obtain optimized food intake patterns with improved feasibility.
In 97hu2200, the Supreme Court of Korea suggested five requirements to apply the doctrine of equivalents, i.e. identity of problem-solving principles, interchangeability, ease of interchangeability, exception of known arts and file-wrapper estoppel. There have been arguments on whether the standard of ease of interchangeability could be regarded as the same as the obviousness standard in deciding patentability. The side who thinks that they are different (hereinafter, the side of difference) considers that the standard of ease of interchangeability is narrower than the obviousness standard. This side criticizes the side who thinks that they are the same each other (hereinafter, the side of the same) on the reason that doctrine of equivalents can be overly expanded. On the other hand, 'the side of the same' argues that every accused invention having no inventive step from the perspective of the patented invention should be considered to infringe. 'The side of the same' points that if the standard of ease of interchangeability is considered as narrower than the obviousness standard, 'grey area' should exist where the patent law cannot work. The difference between the two side may cause contradictory results in the decision of infringement under the doctrine of equivalents. Because 'the side of difference' construes claims narrowly than 'the side of the same,' an accused invention in the grey area is not regarded to infringe. 'The side of the same,' however, considers the accused invention to fall into the scope of the patent under the doctrine of equivalents. This paper concludes that the standard of ease of interchangeability should be regarded as the same as the obviousness standard from the perspective of economics of innovation.
The purpose of this study is to establish shipping companies' selection factors related to a classification society and to explore the relative importance of each factor using the analytical hierarchy process(AHP) technique. Insufficient research exists on the hierarchial structure of shipping companies' factors of selecting a classification society. The factors are identified and classified into two tiers of major and detailed factors, by referring to the related industrial linkages, prior research related to the determinants, and the process and service delivery of the classification society's activities. The empirical analysis of this study is based on the relative importance of determinants when selecting a classification society, and experts engaged with shipping companies were surveyed using questionnaires. The results of the AHP methodology on the main factors of shipping companies in selecting a classification society are as follows. The relative importance of the main factors was 0.373 for technical and survey services, 0.284 for recognized organizations(RO) functions, 0.177 for cost and 0.167 for market(related industry) expectations. The relative importance of the detailed factors is 0.144 for the ability to respond to a port state control(PSC) inspection, 0.143 for technical services, 0.090 for the requirements of financial institutions/ shippers/shipyards, 0.087 for class maintenance costs, 0.086 for the survey network, 0.085 for surveyor competency, 0.072 for cooperation with IMO and government authorities, 0.067 for recognition for RO, 0.058 for the business power of the classification society, 0.052 for the initial inspection costs, 0.040 for reputation and trustworthiness, 0.038 for the costs related to the class, and 0.037 for connections to related industries.
The purpose of this study is to suggest educational directions by exploring the stories of changes and expectations experienced by Christian children during the COVID-19 pandemic. For this purpose, nine third- to fourth-grade elementary school children attending the church, were interviewed about their changes and expectations regarding COVID-19. The results identified five areas of experience: daily life changes, school life changes, interpersonal relationship changes, religious life changes, and emotional changes during the COVID-19 period. Daily changes included infection prevention, missing play, leisurely routine, and lethargy. Changes in school life included loss of face-to-face classes and various rule requirements. Interpersonal relationship changes included the difficulties in forming relationships with friends, teachers, parents, and siblings, and religious life changes included loss of face-to-face worship and the restoration of family worship. Various negative emotions were expressed. Analysis of the participants' expectations showed in daily life they wanted to travel and play, return to pre-corona school life, return to face-to-face worship, restore retreats, and develop fun programs as religious life expectations. Based on these children's experiences and wishes, the study suggests that educators need to recognize children's efforts during the COVID-19 period, read their hurt feelings, and develop church programs that include communication, community, and fun elements.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.10
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pp.391-398
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2021
Since the leased line is a structure that exclusively uses two connected areas for data transmission, a stable quality level and security are ensured, and despite the rapid increase in the number of switched lines, it is a line method that is continuously used a lot in companies. However, because the cost is relatively high, one of the important roles of the network operator in the enterprise is to maintain the optimal state by properly arranging and utilizing the resources of the network leased line. In other words, in order to properly support business service requirements, it is essential to properly manage bandwidth resources of leased lines from the viewpoint of data transmission, and properly predicting and managing leased line usage becomes a key factor. Therefore, in this study, various prediction models were applied and performance was evaluated based on the actual usage rate data of leased lines used in corporate networks. In general, the performance of each prediction was measured and compared by applying the smoothing model and ARIMA model, which are widely used as statistical methods, and the representative models of deep learning based on artificial neural networks, which are being studied a lot these days. In addition, based on the experimental results, we proposed the items to be considered in order for each model to achieve good performance for prediction from the viewpoint of effective operation of leased line resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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