Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05b
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pp.795-801
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1998
Metallic fatigue of Pressurized Water Reactor(PWR) materials is a generic safety issue for commercial nuclear power plants. It is very important to obtain the fatigue usage factor for component integrity and life extension. In this paper, fatigue usage was obtained at the inside surface of Kori unit 2, 3 and 4 RCP casing weld, based on the design transient. And it was intended to establish the procedure and the detailed method of fatigue evaluation in accordance with ASME Section III Code. According to this code rule, two methods to determine the stress cycle and the number of cycles could be applied. One method is the superposition of cycles of various design transients and the other is based on the assumption that a stress cycle correspond to only one design transient. Both method showed almost same fatigue usage in the RCP casing weld.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.342-351
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2002
A personalized product recommendation is an enabling mechanism to overcome information overload occurred when shopping in an Internet marketplace. Collaborative filtering has been known to be one of the most successful recommendation methods, but its application to e-commerce has exposed well-known limitations such as sparsity and scalability, which would lead to poor recommendations. This paper suggests a personalized recommendation methodology by which we are able to get further effectiveness and quality of recommendations when applied to an Internet shopping mall. The suggested methodology is based on a variety of data mining techniques such as web usage mining, decision tree induction, association rule mining and the product taxonomy. For the evaluation of the methodology, we implement a recommender system using intelligent agent and data warehousing technologies.
Outbound market is a rapidly growing global industry, and has evolved into a 11 trillion won trade. A lot of recommender systems, which are based on collaborative and content filtering, target the existing purchase log or rely on studies based on similarity of products. These researches are not highly efficient as data was not obtained in advance, and acquiring the overwhelming amount of data has been relatively slow. The characteristics of an outbound product are that it should be purchased at least twice in a year, and its pricing should be in the higher category. Since the repetitive purchase of a product is rare for the outbound market, the old recommender system which profiles the existing customers is lacking, and has some limitations. Therefore, due to the scarcity of data, we suggest an improved customer-profiling method using web usage mining, algorithm of association rule, and rule-based algorithm, for faster recommender system of outbound product.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.5
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pp.905-912
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2012
We are dealing with the Bayes' rule education tool with Excel Macro and its usage example. When an event occurs, we are interested in whether it does under certain conditions or not. In this case, we use the Bayes' rule to calculate the probability. Bayes' rule is very useful in making decision based on newly obtained statistical information. We introduce an efficient self-teaching educational tool developed to help the learners understand the Bayes' rule through intermediate steps and descriptions. The concept and examples of intermediate steps such as conditional probability, multiplication rule, law of total probability, prior probability and posterior probability could be acquired through step-by-step learning. All the processes leading to result are given with diagrams and detailed descriptions. By just clicking the execution button, users could get the results in one screen.
Most of the previous automatic word spacing systems are not suitable to use for mobile devices with relatively low computing powers because they require many system resources. We propose an automatic word spacing system that requires reasonable memory usage and simple numerical computations for mobile devices with low computing powers. The proposed system is a two step model that consists of a statistical system and a rule-based system. To reduce the memory usage, the statistical system first corrects word spacing errors by using a modified hidden Markov model based on character unigrams. Then, to increase the accuracy, the rule-based system re-corrects miscorrected word spaces by using lexical rules based on character bigrams or more. In the experiments, the proposed system showed relatively high accuracy of 94.14% in spite of small memory usage of about 1MB.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.3
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pp.429-453
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2016
This study analyzes circulation patterns of books with checkout transaction count by 11 subject areas, 5 positions, and 5 divisions with a Use Factor developed by Bonn in an Academic Library. 20% of the loan books occupies more than half of circulation and these are regarded as core collection. It proposes a 'Loan books 20/50 rule' that 20% core collection accounts for 50% of its circulation. It analyzes the proportion of core collection from the aspect of each subject area with a use factor, monthly change trend and loan period. It also defines 'book usage' considering checkout frequency of each title and loan period. Circulation patterns of core collection are compared and analyzed in terms of both checkout frequency and book usage. Core collection occupies about more than half of both total checkout transactions and total book usages and they all show a Power Law distribution.
Various methods of differentiating and servicing digital content for individual users have been studied. Searching for association rules is a very useful way to discover individual preferences in digital content services. The Apriori algorithm is useful as an association rule extractor using frequent itemsets. However, the Apriori algorithm is not suitable for application to an actual content service because it considers only the reference count of each content. In this paper, we propose a new algorithm based on the Apriori that searches association rules by using purchase history and usage-time for each item. The proposed algorithm utilizes the usage time with the weight value according to purchase items. Thus, it is possible to extract the exact preference of the actual user. We implement the proposed algorithm and verify the performance through the actual data presented in the actual content service system.
The total tug capacity needed for berthing/unberthing operations of a ship may vary depending on the ship's type, size, loading conditions, and environmental circumstances. Traditionally, total tug capacity is determined based on the local guidelines of port authorities or on the rule of thumb. However, the social demands for the enhancement of ship safety at harbor and the economical demands for the cost-effectiveness of tug usage makes it necessary for port authorities to develop more reasonable and detailed guidelines on tug usage which takes various conditions into account. In this paper, the method to estimate the optimum tug capacity of VLCC is suggested by considering various ship conditions such as its size, loading conditions, and environmental circumstances including wind, wave, tidal currents, and geographical characteristics of a terminal. This method is applied to the VLCC terminal located in Gwang-Yang harbor of Korea and the results are compared with the local guidelines of the harbor, which shows that there may be a room for the amendment of local guidelines on tug usage.
According to rapid growth of a web environment, usage-centered design is being highlighted. This paper suggests the development step and algorithm to generate a user interface prototype automatically on the basis of usage-centered design. For this purpose, The transition object of the user interface is modeled from requirement analysis, and an modeling rule as well as algorithms of business events are made for the creation of the user interface. Through these processes, visual cohesions of business events become strong and unskilled designers can develop the qualified user interface prototypes. A user's understanding of business tasks can also be improved and prototype iterations reduced.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.08a
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pp.3-13
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2004
The total tug capacity needed for berthing/de-berthing operations of a ship may vary depending on the ship type, size, loading conditions, and environmental circumstances. Traditionally, total tug capacity is determined based on the local guidelines of port authorities or on the rule of thumb. However, the social demands for the enhancement of ship safety at harbor and the economical demands for the cost-effectiveness of tug usage makes it necessary for port authorities to develop more reasonable and detailed guidelines on tug usage which takes various conditions into account. In this paper, the method to estimate the optimum tug capacity of VLCC is suggested by considering various ship conditions such as its size, loading conditions, and environmental circumstances such as wind, wave, tidal currents, and geographical characteristics of a terminal. This method is applied to a VLCC terminal located in Gwang-Yang Harbor of Korea and the results are compared with the local guidelines of the harbor, which shows that there may be a room for the amendment of local guidelines on tug usage.
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