Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.502-507
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2016
The transition from a carbon economy based on fossil fuels to a hydrogen economy is necessary to ensure energy security and to combat climate change. In order to pursue the transition to a hydrogen economy while achieving sustainable economic growth, a preliminary study into the establishment of the necessary infrastructure for the future hydrogen economy needs to be carried out. This study addresses the economic and environmental interactions in a dynamic computable general equilibrium (CGE) model focusing on the economic effects of the introduction of renewable energy into the Korean energy system. Firstly, the introduction of hydrogen results in an increase in the investment in hydrogen production and the reduction of the production cost, ultimately leading to GDP growth. Secondly, the mandatory introduction of renewable energy and associated government subsidies bring about a reduction in total demand. Additionally, the mandatory introduction of hydrogen energy into the power sector helps to reduce CO2 emissions through the transition from a carbon economy-based on fossil energy to a hydrogen economy. This means that hydrogen energy needs to come from non-fossil fuel sources in order for greenhouse gases to be effectively reduced. Therefore, it seems necessary for policy support to be strengthened substantially and for additional studies to be conducted into the production of hydrogen energy from renewable sources.
The problem of finding an optimal alignment between sequence A and B can be solved by dynamic programming algorithm(DPA) efficiently. But, if the length of string was longer, the problem might not be solvable because it requires O(m*n) time and space complexity.(where, $m={\mid}A{\mid},\;n={\mid}B{\mid}$) For space, Hirschberg developed a linear space and quadratic time algorithm, so computer memory was no longer a limiting factor for long sequences. As computers's processor and memory become faster and larger, a method is needed to speed processing up, although which uses more space. For this purpose, we present an algorithm which will solve the problem in quadratic time and linear space. By using division method, It computes optimal alignment faster than LSA, although requires more memory. We generalized the algorithm about division problem for not being divided into integer and pruned additional space by entry/exit node concept. Through the proofness and experiment, we identified that our algorithm uses d*(m+n) space and a little more (m*n) time faster than LSA.
In molecular biology, approximate subsequence search is one of the most important operations. In this paper, we propose an accurate and efficient method for approximate subsequence search in large DNA databases. The proposed method basically adopts a binary trie as its primary structure and stores all the window subsequences extracted from a DNA sequence. For approximate subsequence search, it traverses the binary trie in a breadth-first fashion and retrieves all the matched subsequences from the traversed path within the trie by a dynamic programming technique. However, the proposed method stores only window subsequences of the pre-determined length, and thus suffers from large post-processing time in case of long query sequences. To overcome this problem, we divide a query sequence into shorter pieces, perform searching for those subsequences, and then merge their results. To verify the superiority of the proposed method, we conducted performance evaluation via a series of experiments. The results reveal that the proposed method, which requires smaller storage space, achieves 4 to 17 times improvement in performance over the suffix tree based method. Even when the length of a query sequence is large, our method is more than an order of magnitude faster than the suffix tree based method and the Smith-Waterman algorithm.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.7
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pp.219-230
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2014
In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.4
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pp.172-179
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2014
HEVC (High Efficiency Video Coding) fine-tuned many existing coding tools and adopted also many new coding techniques. As a result, HEVC has accomplished about 2 times of compression efficiency enhancement compared to the existing video coding standard of H.264/AVC. One of the newly adopted tools in HEVC is the transform skip scheme which performs quantization without transform. This technique improves coding efficiency especially with computer-generated images. However, the unavailability of global or local properties of general video signals demands encoder to decide whether performing transform or not for each TU (Transform Unit). The necessity of computing rate-distortion costs for this decision is one reason to increase encoder complexity. In this paper, a fast transform skip mode decision method is proposed, which is based on the fast decision of rate-distortion cost calculation for transform skip mode, by considering frequency characteristics of residual signal. The proposed method can reduce $4{\times}4$ TU encoding time by about 27.1% with only about 0.03% consequential decrement in BDBR.
This paper proposes a biological iridescence BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function) compression and rendering method. In the graphics technology, iridescence sometimes is named structure colors. The main features of these symptoms are shown transform of color and brightness by varying viewpoint. Graphics technology to render this is the BRDF technology. The BRDF methods enable realistic representation of varying view direction, but it requires a lot of computing power because of large data. In this paper, we obtain reflection map from iridescence BRDF, analyze color of reflection map and propose representation method by several colorfully concentric circle. The one concentric circle represents beam width of reflection ray by one normal vector. In this paper, we synthesize rough concentric by using several virtually optical normal vectors. And we obtain spectrum information from concentric circles passing through the center point. The proposed method enables IBR(image based rendering) technique which results is realistic illuminance and spectrum distribution by one texture from reduced BRDF data within spectrum.
This paper proposes a rewriting algorithm of OWL-DL ontology query in SPARQL. Currently, to obtain inference results of given SPARQL queries, Web ontology repositories construct inference ontology models and match the SPARQL queries with the models. However, an inference model requires much larger space than its original base model, and reusability of the model is not available for other inferrable SPARQL queries. Therefore, the aforementioned approach is not suitable for large scale SPARQL query processing. To resolve tills issue, this paper proposes a novel SPARQL query rewriting algorithm that can obtain results by rewriting SPARQL queries and accomplishing query operations against the base ontology model. To achieve this goal, we first define OWL-DL inference rules and apply them on rewriting graph pattern in queries. The paper categorizes the inference rules and discusses on how these rules affect the query rewriting. To show the advantages of our proposal, a prototype system based on lena is implemented. For comparative evaluation, we conduct an experiment with a set of test queries and compare of our proposal with the previous approach. The evaluation result showed the proposed algorithm supports an improved performance in efficiency of the inferrable SPARQL query processing without loss of completeness and soundness.
A virtual screening is the process of reducing an unmanageable number of compounds to a limited number of compounds for the target of interest by means of computational techniques such as molecular docking. And it is one of a large-scale scientific application that requires large computing power and data storage capability. Previous applications or softwares for molecular docking such as AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION were developed to be run on a supercomputer, a workstation, or a cluster-computer. However the virtual screening using a supercomputer has a problem that a supercomputer is very expensive and the virtual screening using a workstation or a cluster-computer requires a long execution time. Thus we propose a service-based virtual screening system using Grid computing technology which supports a large data intensive operation. We constructed 3-dimensional chemical molecular database for virtual screening. And we designed a resource broker and a data broker for supporting efficient molecular docking service and proposed various services for virtual screening. We implemented service based virtual screening system with DOCK 5.0 and Globus 3.2 toolkit. Our system can reduce a timeline and cost of drug or new material design.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.4
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pp.330-336
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2020
An anti-collision system between equipment is essential on a drill floor where multiple moving machines are operated simultaneously. This is to prevent accidents by halting the machines when required, by inspecting possibility of a collision based on the relative position data sent by the equipment. In this paper, we propose a framework for an Anti-Collision System (ACS) by considering expandability of the number of machines and computational speed, to promote development of drilling machines and corresponding ACS software. Each drilling equipment is represented as an object in the software with its own message format, and the message is constructed with serialization/deserialization to manage any additional equipment or data. The data handling process receives the current status of machines from the drilling control network, and relays a collision related message (including bypass signal) back to the machines. A commercial visualization software shows the bounding boxes moving with the equipment and indicates probable collision. It has been determined that the proposed system maintains total execution time below 5ms to process data from the network and relay the information hence, the system has no effect on the machine control systems having 100ms control cycle.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.17-23
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2020
This paper proposes a simulation model using an equivalent circuit for the development of an MMC system. The MMC has been chosen as the most suitable topology for high voltage power transmission, such as a voltage-type HVDC, and it has dozens to hundreds of sub-modules in the form of a half-bridge or full-bridge connected in series. A simulation study is essential for the development of an MMC algorithm. On the other hand, it is virtually impossible to construct and implement MMC simulation models, including hundreds or thousands of switching devices. Therefore, this paper presents an MMC equivalent model, which is easily expandable and implemented by modeling the dynamic characteristics. The voltage and current equation of the equivalent circuit was calculated using the direction of the arm current and switching signal. The model was implemented on Matlab/Simulink. In this paper, to show the validity of the model developed using Matlab/Simulink, the simulation results of a five-level MMC using the real switching element and the proposed equivalent model are shown. The validity of the proposed model was verified by showing that the current and voltage waveform in the two models match each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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