This study examined social relation of cyber sports supporter's community and social capital as time passes. This study selected spectator sports supporters of cyber sports community based on number of number and history of cyber sports supporter. This community is a representative supporter's club of spectator sports. This study utilized 1,848 members accumulated during three month. To analyze data, Netminer 4.0 and social network analysis were used. The conclusion is following: First, social relation of cyber sports supporter's community showed up dynamic change. Second, social capital of cyber sports supporter's community shows Sports events and training schedules, player transfer, manager, record, game watching and TV watching, cheering, cheering uniform and tools, players, teams and clubs, game photos and video, etc. This is the poor-get-poorer and the rich-get-richer phenomenon.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.7
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pp.685-692
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2016
A cutting head is an attachment on the front of an excavator that cuts or grinds rocks. Cutting tools, called pick cutters, are arranged on the surface of the cutting head. The exact arrangement and configuration of pick cutters is one of the most important factors in determining grinding efficiency. This study focuses on the problem of automation for pick arrangement design, in order to make the design process more efficient and convenient. Design automation was carried out using RecurDyn/ProcessNet, and it was composed of three parts: 'Drum set', 'Pick load', and 'Pick arrangement' sections. The presented method helps to decrease costs attributed to designing cutting heads and can be used to generate a wide range of attachment mechanisms.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.12
no.1
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pp.28-36
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2010
Some context is characterized by a single event in computing environment, but many other contexts are determined by a lot of things which occur with a space and a time. The Realtime Sensor Network context-awareness service that interacts with the physical space can have property such as time. A methodology that is specified the relationship between the contexts and the service needs to be developed to Realtime context-awareness deal with spatio-temporal. In this paper, we propose an approach which should include spatio-temporal property in the context model, and verify its effectiveness using enhanced Petri-Net. The context-awareness service modeling of Realtime Sensor Network is discussed the properties of model such as basic Petri-Net, patterned Petri-Net, or Spatio-temporal Petri-Net. The proposed methodology demonstrated using an example that is SAEMANGUEM warming watching system. The use of Spatio-temporal Petri-Net will contribute not only to develop the application but also to model the spatio-temporal context awareness.
Park, Woon-Yong;Park, Cheol-Ung;Hong, Yun-Gi;Choi, Sung-Soo;Lee, Won-Cheol
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.4A
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pp.352-360
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2008
Recently Task Group (TG) 4 of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.15a has been recommended a system with ranging capability in existence of multiple Simultaneous operating piconets (SOPs) as well as low-cost, low-power. According to the ranging service, coherent and non-coherent based ranging schemes using ternary code have been adopted as a standard. However it is hard to estimate an accurate time of arrival (TOA) in case of using direct sequence based TOA estimation method because pulse repetition interval (PRI) offered by TG is more limited than the maximum excess delay (MED) of channel. To mitigate inter pulse interference (IPI) problem, this paper proposes a non-coherent TOA estimation scheme using non-periodic transmission (NPT) pattern. The proposed receiver is based on a non-coherent energy detection considering with motivation of low rate wireless personal area network (LR-WPAN). TOA information is estimated via proper comparison with a prescribed threshold after the sliding correlation and search back window (SBW) process for reducing TOA error. To verify the performance of proposed ranging scheme, two distinct channel models approved by IEEE 802.15.4a TG are considered. According to the simulation results, we could conclude that the proposed scheme have performed better performance than the conventional method on the existence of multiple SOPs.
Recent advancements in computing-in-memory (CIM) have enabled substantial energy efficiency by leveraging charge-domain operations and multi-bit input mechanisms. However, earlier designs still suffer from elevated power consumption and often compromise computation signal-to-noise ratio (SNR) to enhance energy efficiency. In this study, we introduce a CIM processor optimized for energy efficiency and accuracy in multi-bit input/weight-parallel operations, featuring four main innovations: (1) a 10T2C sign-magnitude cell that utilizes voltage-capacitance-ratio (VCR) decoding for 5-bit analog inputs with only two supply voltage levels, (2) a charge reuse technique for the computation word line (CWL) to lower input driver power requirements, (3) a signal-amplifying noise-canceling voltage-to-time converter (SANC-VTC) to boost SNR, and (4) a distribution-aware time-to-digital converter (DA-TDC) aimed at reducing ADC power consumption. The proposed CIM processor, implemented in 28 nm CMOS technology with a 1.25 mm2 footprint, achieves a power consumption of 4.44 mW and an energy efficiency of 332 TOPS/W, reaching a benchmark accuracy of 72.43% (tested on ImageNet with ResNet50, 5-bit input/5-bit weight).
In Mobile IP, several types of messages - binding update, binding request and binding acknowledgement - are used to support user mobility. It is necessary to exchange those messages frequently for seamless mobility but it incurs both the increase of network overhead and poor usage of mobile node battery power Thus, we need a mechanism that the server detects users location and also copes with the problems effectively, which is our main concern in this paper Each user records all moving logs locally and periodically makes out profile based on them in HMIPv6. By using profile, estimated resident time can be computed whenever he enters an area and the time is set up as the binding update message lifetime. Of course, the more correct lifetime nay be obtained IP arrival time as well as average resident time Is considered in profile. Through extensive experiments, we measure the bandwidth usage for binding update messages by comparing the proposed schemes with that in HMIPv6. From the results, Gain gets over $80\%$ when mobile node stays more than 13 minutes in a subnet. Namely, we come to know that our schemes improve network usage and energy usage in mobile node by decreasing the number of messages while they also manage users locations like that in HMIPv6.
Information systems are today becoming larger and mostly broadband-networked. This exposes them at a higher risk of intrusions and hacking than ever before. Of the technologies developed to meet information system security needs, risk analysis is currently one of the most actively researched areas. Meanwhile, due to the extreme diversity of assets and complexity of network structure, there is a limit to the level of accuracy which can be achieved by an analysis tool in the assessment of risk run by an information system. Also, the results of a risk assessment are most oftennot up-to-date due to the changing nature of security threats. By the time an evaluation and associated set of solutions are ready, the nature and level of vulnerabilities and threats have evolved and increased, making them obsolete. Accordingly, what is needed is a risk analysis tool capable of assessing threats and propagation of damage, at the same time as security solutions are being identified. To do that, the information system must be simplified, and intrusion data must be diagrammed using a modeling technique this paper, we propose a modeling technique information systems to enable security risk analysis, using SPICE and Petri-net, and conduct simulations of risk analysis on a number of case studies.
In this paper, we propose a MapReduce-supported clustering technique for collecting and classifying distributed workflow enactment event logs as a preprocessing tool. Especially, we would call the distributed workflow enactment event logs as Workflow BIG-Logs, because they are satisfied with as well as well-fitted to the 5V properties of BIG-Data like Volume, Velocity, Variety, Veracity and Value. The clustering technique we develop in this paper is intentionally devised for the preprocessing phase of a specific workflow process mining and analysis algorithm based upon the workflow BIG-Logs. In other words, It uses the Map-Reduce framework as a Workflow BIG-Logs processing platform, it supports the IEEE XES standard data format, and it is eventually dedicated for the preprocessing phase of the ${\rho}$-Algorithm that is a typical workflow process mining algorithm based on the structured information control nets. More precisely, The Workflow BIG-Logs can be classified into two types: of activity-based clustering patterns and performer-based clustering patterns, and we try to implement an activity-based clustering pattern algorithm based upon the Map-Reduce framework. Finally, we try to verify the proposed clustering technique by carrying out an experimental study on the workflow enactment event log dataset released by the BPI Challenges.
Kim, Dae-Jun;Kang, DaeGyoon;Park, Joo-Hyeon;Kim, Jin-Hee;Kim, Yongseok
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.424-433
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2021
Recent climate change has caused abnormal weather phenomena all over the world and a lot of damage in many fields of society. Particularly, a lot of recent damages were due to extreme precipitation, such as torrential downpour or drought. The objective of this study was to analyze the temporal and spatial changes in the precipitation pattern in South Korea. To achieve this objective, this study selected some of the precipitation indices suggested in previous studies to compare the temporal characteristics of precipitation induced by climate change. This study selected ten ASOS observatories of the Korea Meteorological Administration to understand the change over time for each location with considering regional distribution. This study also collected daily cumulative precipitation from 1951 to 2020 for each point. Additionally, this study generated high-resolution national daily precipitation distribution maps using an orographic precipitation model from 1981 to 2020 and analyzed them. Temporal analysis showed that although annual cumulative precipitation revealed an increasing trend from the past to the present. The number of precipitation days showed a decreasing trend at most observation points, but the number of torrential downpour days revealed an increasing trend. Spatially, the number of precipitation days and the number of torrential downpour days decreased in many areas over time, and this pattern was prominent in the central region. The precipitation pattern of South Korea can be summarized as the fewer precipitation days and larger daily precipitation over time.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.50
no.5
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pp.90-102
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2022
In recent years, as interest in healing increases, outdoor spaces with the concept of healing have been created. For more professional and in-depth planning and design, the perception and characteristics of outdoor healing places through social media posts were analyzed using NER. Text mining was conducted using 88,155 blog posts, and frequency analysis and clique cohesion analysis were conducted. Six elements were derived through a literature review, and two elements were added to analyze the perception and the characteristics of healing places. As a result, visitors considered place elements, date and time, social elements, and activity elements more important than personnel, psychological elements, plants and color, and form and shape when visiting healing places. The analysis allowed the derivation of perceptions and characteristics of healing places through keywords. From the results of the Clique, keywords, such as places, date and time, and relationship, were clustered, so it was possible to know where, when, what time, and with whom people were visiting places for healing. Through the study, the perception and characteristics of healing places were derived by analyzing large-scale data written by visitors. It was confirmed that specific elements could be used in planning and marketing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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