As multi-application smart cards have become very attractive mobile devices, card users are able to add and to remove card-applets after card issuance. However, because of constrained memory on a smart card, it is necessary to manage card-resident applets. In this paper, we propose an adaptive applet management algorithm in order to recommend card-resident applets which can be removed. This algorithm's goal is to select card-resident applets in a way minimizes the number of applet downloads. To serve this purpose, our algorithm identifies the applets that are most likely to be executed again, and based on that, decides which should be kept in the memorY and which can be discarded.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.57
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pp.93-102
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2000
The objective of this paper is to introduce to development of resource planning system of footwear manufacturing. The system development is to be done separately by module and each of which makes interface possible. And the final goal of the system development is to combine those modules to be ERP system covering all works from order to make, shipment, accounting. First, in this case study, introduce analysis of existing business flow and design of standard business process for development of systems. Second, describe in and out of the standard business process for shoes production and information management. Third, basic structure and design of the total system flow, configuration of completed 6 sub-systems of developing total 13 sub-system are presented. Fourth, function of software modules and principal algorithm and basic data structuring techniques o the 6 sub-systems are explained. Finally, hereafter implementation and development plans are presented.
Source separation is a statistical method, the goal of which is to separate the linear instantaneous mixtures of statistically independent sources without resorting to any prior knowledge. This paper addresses a source separation algorithm which is able to separate the mixtures of sub- and super-Gaussian sources. The nonlinear function in the proposed algorithm is derived from the generalized Gaussian distribution that is a set of distributions parameterized by a real positive number (Gaussian exponent). Based on the relationship between the kurtosis and the Gaussian exponent, we present a simple and efficient way of selecting proper nonlinear functions for source separation. Useful behavior of the proposed method is demonstrated by computer simulations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.1B
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pp.42-48
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2002
In broadband wireless networks, the effective meeting of the QoS guarantees may strongly depend on the Contention Resolution Algorithm used in the uplink contention period. The time it takes a station to transmit a successful request to the base station, or request delay, must be kept low even during periods of high contention. If a request suffers many collisions, it cannot rely on the preemptive scheduler to receive low access delays. However, the conventional collision resolution algorithm has a problem that all collided stations are treated equally regardless of their delay from previous contention periods. Some requests may have very long request delay caused by continuous collisions. In this paper, we propose an adaptive collision resolution algorithm for fast random access in broadband wireless networks. The design goal is to provide quick access to the request with a high number of collisions. To do this, the proposed algorithm separates the whole contention region into multiple sub regions and permits access through each sub region only to the requests with equal number of collisions. The sub region is adaptively created according to the feedback information of previous random access. By simulation, the proposed algorithm can improve the performance in terms of throughput, random delay and complementary distribution of random delay by its ability to isolate higher priorities from lower ones. We can notice the algorithm provides efficiency and random access delay in random access environment.
This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.2
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pp.95-115
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2022
The purpose of this study is to transform the sub-categorization terms of the National Science and Technology Standards Classification System into technical keywords by applying a machine learning algorithm. For this purpose, AttentionMeSH was used as a learning algorithm suitable for topic word recommendation. For source data, four-year research status files from 2017 to 2020, refined by the Korea Institute of Science and Technology Planning and Evaluation, were used. For learning, four attributes that well express the research content were used: task name, research goal, research abstract, and expected effect. As a result, it was confirmed that the result of MiF 0.6377 was derived when the threshold was 0.5. In order to utilize machine learning in actual work in the future and to secure technical keywords, it is expected that it will be necessary to establish a term management system and secure data of various attributes.
Purpose: The purpose of this study is to design the curriculum of Basic College Software Programming to develop creative and logical-thinking. This course is guided by algorithmic thinking and logical thinking that can be solved by computing for problem-solving, and it helps to develop by software through basic programming education. Through the stage of problem analysis, abstraction, algorithm, data structure, and algorithm implementation, the curriculum is designed to help learners experience algorithm problem-solving in various areas to develop diffusion thinking. For Learners aim to achieve the balanced development of divergent and convergent-thinking needed in their creative problem-solving skills. Research design, data and methodology: This study is to design a basic software education for improving algorithm-thinking for non-major. The curriculum designed in this paper is necessary to non-majors students who have completed the 'Creative Thinking and Coding Course' Design Thinking based are targeted. For this, contents were extracted through advanced research analysis at home and abroad, and experts in computer education, computer engineering, SW education, and education were surveyed in the form of quasi-openness. Results: In this study, based on ADD Thinking's algorithm thinking, we divided the unit college majors into five groups so that students of each major could accomplish the goal of "the ability to internalize their own ideas into computing," and extracted and designed different content areas, content elements and sub-components from each group. Through three expert surveys, we established a strategy for characterization by demand analysis and major/textbook category and verified the appropriateness of the design direction to ensure that the subjects and contents of the curriculum are appropriate for each family in order to improve algorithm-thinking. Conclusions: This study helps develop software by enhancing the ability of students who practice various subjects and exercises to explore creative expressions in various areas, such as 'how to think like a computer' that can implement and execute their ideas in computing. And it helps increase the ability to think logical and algorithmic computing based on creative solutions, improving problem-solving ability based on computing thinking and fundamental understanding of computer coding and development of logical thinking ability through programming.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.1-9
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2020
In this paper, we propose Dynamic Rank Subsetting (DRAS) technique that enhances the energy-efficiency and the performance of memory system through the data compression. The goal of this technique is to enable a partial chip access by storing data in a compressed format within a subset of DRAM chips. To this end, a memory rank is dynamically configured to two independent sub-ranks. When writing a data block, it is compressed with a data compression algorithm and stored in one of the two sub-ranks. To service a memory request for the compressed data, only a sub-rank is accessed, whereas, for a memory request for the uncompressed data, two sub-ranks are accessed as done in the conventional memory systems. Since DRAS technique requires minimal hardware modification, it can be used in the conventional memory systems with low hardware overheads. Through experimental evaluation with a memory simulator, we show that the proposed technique improves the performance of the memory system by 12% on average and reduces the power consumption of memory system by 24% on average.
Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
Since the commencement of the fuel cell business in 2007, POSCO POWER has been the major supplier of the MCFC (Molten Carbonate Fuel Cell), which is the most commercialized stationary fuel cell system in the world. With its quite, yet active movement, more than 20MW MCFC systems have been installed and are operating in Korea. While trying to localize the components and set up a firm supply chain in Korea to provide more reliable and cost-competitive products to its customers, POSCO POWER is also devoting itself to developing new MCFC application products. One such product is a back-up power system, in which a back-up algorithm is embedded to the present system so that the product can work as a back-up generator in case of grid failure. The technology to enhance load following capability of a stack module is also being developed with the back-up algorithm. Another example is a building application, the goal being to make the present Sub-MW product suitable for urban area. For this, downsizing and modularization are the main R&D scope. The project for developing ship service fuel cell for APU application will launch soon as well. In the project, a system which can operate in marine environment, and reforming technology for liquid logistic fuel will be developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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