The multi-dimensional two-phase flow models were developed for analyze the multi-dimensional behaviors or nuclear systems. To verify the simple turbulence model, The single phase mixing problem in a rectangular slab was calculated and compared with the commercial CFD code results. That result shows a good agreement with the CFD result. And the RPI Air-water experiments were simulated to assess the two-phase turbulence model in the multi-dimensional component. The first calculated distribution or void-fraction is highly dispersed and diffusive. It was revealed that the main reason is undesirable stratification force in a horizontal stratified flow regimes. Therefore the horizontally stratified flow regime is deleted because the stratified flow regime is not expected in multi-dimensional flow. With the modification of the flow regime, the predicted flow patterns and void fraction profiles are in good agreement with the measured data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6A
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pp.870-884
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2000
Among OLAP(On-Line Analytical Processing) approaches, ROLAP(Relational OLAP) based on the star, snowflake schema which offer the multidimensional analytical method has performance problem and MOLAP (Multidimensional OLAP) based on Multidimensional Database System has scalability problem. In this paper, to solve the limitaions of previous approaches, design and implementation of multidimensional data model based on Object-Relation DBMS was proposed. With the extensibility of Object-Relation DBMS, it is possible to advent multidimensional data model which more expressively define multidimensional concept and analysis functions that are optimized for the defined multidimensional data model. In addition, through the hierarchy between data objects supported by Object-Relation DBMS, the aggregated data model which is inherited from the super-table, multidimensional data model, was designed. One these data models and functions are defined, they behave just like a built-in function, w th the full performance characteristics of Object-Relation DBMS engine.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.821-823
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2016
본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.
Through opinion mining, we can analyze the degree of positive or negative sentiments that customers feel about important entities or attributes in online customer reviews. But, the limit of the opinion mining techniques is to provide only simple functions in analyzing the reviews. In this paper, we proposed novel techniques that can analyze the online customer reviews multi-dimensionally. The novel technique is to modify the existing OLAP techniques so that they can be applied to text data. The novel technique, that is, multi-dimensional analytic model consists of noun, adjective and document axes which are converted into four relational tables in relational database. The multi-dimensional analysis model would be new framework which can converge the existing opinion mining, information summarization and clustering algorithms. In this paper, we implemented the multi-dimensional analysis model and algorithms. we recognized that the system would enable us to analyze the online customer reviews more complexly.
포지셔닝맵은 마케팅전략의 핵심인 STP전략을 세우는데 유용한 도구이나 포지셔닝맵을 그리기 위해서는 여러 가지 분석도구를 혼합하여 사용하여야 하였다. 본 논문에서는 완벽하지 않은 소비자 pick any/N자료와 상표의 특성자료를 이용하여, 세분시장을 모델 내에서 구분하고, 이들의 이상점을 찾아주고, 나아가서 시간의 흐름에 따라 이상점의 변화를 찾아주면서 포지셔닝맵을 그려주는 새로운 external 다차원척도모형을 제시하고 있다. 모델의 성과를 확인하기 위해서 차원의 변화, 세분시장변화, 상표구성의 변화 및 소비자표본의 변화를 임의로 만들어서 가상의 자료를 통해서 검증하였다. 실제로 사용해 보려면 저자의 홈페이지에서 프로그램을 다운 받을 수도 있다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.12a
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pp.249-257
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2005
본 연구는 e-marketplace에 대해 기업이 지각하는 만족이 신뢰, 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고 이를 실증 분석하였다. 전체적으로 제안모델은 수용할만한 자료적합도를 보여 주었으며, 제시한 4개의 가설 모두가 유의한 것으로 나타났다. 그리고 간접효과를 분석한 결과 만족이 신뢰를 통해서 다차원적 관계몰입(감정적몰입, 지속적몰입, 규범적몰입)에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.526-528
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2014
본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
There have been increasing incidents of natural and social disasters that claimed many lives and caused financial calamities worldwide, which call for an attention to mental health issues affecting disaster victims. This study reviewed the findings of the empirical research on the effects of disaster on the victims, the prevalence and determinants of the mental health problems. The disaster tends to disproportionately affect the socio-economically disadvantaged population and their mental health problems and recovery seemed to be heavily influenced by post-disaster experiences such as restoration of physical environment, prospect of economic recovery and resumption of normalcy in their lives, opportunities for participation in decision-making that affect their lives. Such findings suggest that the disaster mental health should shift from its traditional approach that focuses on short-term clinical interventions to alleviate acute mental distress for the victims to a public health approach that involve medical, social and economic interventions as well as community empowerment to prevent chronicity of the mental health problems and to improve the general quality of life of the individuals and the community adversely affected by the disaster. Implications for the social work research, policy making, education and practice were discussed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.190-192
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2002
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.
다차원 온라인 분석처리(Multidimensional On-Line Analytical Processing: MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열 구조를 기반으로 한 파일 구조에 대해서 연구되어 왔다. 이러한 파일 구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 집계 알고리즘을 제안한다. 먼저, 새로운 분리-포함 분할이라는 개념을 사용한 집계 연산 처리 모델을 제안한다. 집계 연산 처리에서 분리-포함 분할 개념을 사용하면 페이지들의 액세스 순서를 미리 알아 낼 수 있다는 특징을 가진다. 그리고, 제안한 모델에 기반하여 원-패스 버퍼 크기(one-pass buffer size)를 사용하여 집계 연산을 처리하는 원-패스 집계 알고리즘을 제안한다. 원-패스 버퍼 크기란 페이지 당 한 번의 디스크 액세스를 보장하기 위해 필요한 최소 버퍼 크기이다. 또한, 제안한 집계 연산 처리 모델 하에서 제안된 알고리즘이 최소의 원-패스 버퍼 크기를 갖는다는 것을 증명한다. 마지막으로, 많은 실험을 통하여 이론적으로 구한 원-패스 버퍼 크기가 실제 환경에서 정확히 동작함을 실험적으로 확인하였다. 리 알고리즘은 미리 알려진 페이지 액세스 순서를 이용하는 버퍼 교체 정책을 사용함으로써 최적의 원-패스 버퍼 크기를 달성한다. 제안하는 알고리즘을 여 러 집계 질의가 동시에 요청되는 다사용자 환경에서 특히 유용하다. 이는 이 알고리즘이 정규화 된 디스크 액세스 횟수를 1.0으로 유지하기 위해 반드시 필요한 크기의 버퍼만을 사용하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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