Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.184-197
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2001
In this paper, we provide the formal specification of a fuzzy object inference language and propose ICOT(Integrated C-Object Tool) as its implementation for knowledge-based programming with the disjunctive fuzzy information. The novelty of our model is that it seamlessly combines object inference and fuzzy reasoning into a unified framework without compromising a compatibility with extant databases, especially object-relational ones. In this model most of the object-oriented paradigm is successfully expressed in terms of relational constructs, tailoring fuzzy reasoning style to be well suited to the framework of the databases. It turns out to be useful in preserving its conceptual simplicity as well, since simple-to-use is one of important criteria in designing the databases. Additionally this model considerably enhanced the semantic expressiveness of data allowing disjunctive fuzzy information.
The IMO has adopted emission standards through Annex VI of the International Convention for the Prevention of Pollution from Ships (MARPOL) that strictly prohibit the use of bunker C oil for vessels. In this study, we have adopted the turret-moored Floating LNG-Bunkering Terminal (FLBT) which is designed to receive the LNG from LNGCs and transfer it to LNG-bunkering shuttles in side-by-side moored condition. Numerical analyses were carried out using the high-order boundary-element method for four vessels at various relative distances. Mean wave drift forces were compared in an operational sea state. A model test was performed in the ocean engineering basin at the Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO) to verify the safety of the berthing/unberthing operation. In the model test, a jig was designed to simulate tug boats pushing or pulling the bunkering vessels, so that the friction force of the g operation was not affected. Safety depended on the environmental direction, with more stable operation possible if the heading-control function of FLBT is applied to avoid beam-sea conditions.
The purpose of this article is to study characteristics of Soma Cube in combinatorial-geometric point of view, and to present basic substances and direction for efficient Soma cube activities in school mathematics upon systematical analysis of methods of finding solutions using Inclusion-Exclusion Method. We can apply Inclusion-Exclusion Method to find all possible solutions in Soma Cube activities not as trial-and-error method but as analytical method. Because Inclusion-Exclusion Method can reduce the number of problem-solving variables by making high conjunction in the choice of pieces. Soma cube pieces can be sorted as 'flat' ones and 'non-flat' ones, which would be another effective method in the manipulation of Soma Cube pieces.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.160-161
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2021
추진동력원인 모터의 동력을 외부 수중에 있는 프로펠러에 전달하는데 있어서 해수 유입을 막은 수밀화 장치를 해야하고 매년 정기적으로 또는 손상시 본 부품을 교체하는데 많은 비용을 들어 선박을 Dry dock나 Slip Way에 상가해서 교체하는 단점을 가지고 있다. 크루선에 장착된 Azipod System은 조정성이 우수해 자력 이접안이 가능하다. K-Azipod형 무접촉 동력전달 장치는 Azipod 및 일반 선박에도 적용이 가능한 제품이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.556-558
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2001
전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.2
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pp.103-116
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2017
In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.
The purpose of this study is to investigate Seonyudo Park and Kkummaru in terms of haptic space. This is also an attempt to explore temporality of appearing in architectural spaces with reference to cinematic expression in which time is visible and perceptible. The film of Chris Marker's La Jet$\acute{e}$e depicts temporal relationship by indeterminate continuum, reading the space on the disjunctive relationships of visual and auditory, and aberrance of time and space. Based on the three categories that is derived from those discussions, this study analyzes the experience of non-chronological time induced by architectural devices: the bifurcation of indeterminate circulation, the readability of space on the disjunction of visual and auditory, and the border-dismantling. Therefore, this study have a relationship with the contemporary discourse on time and events as transformation and becoming, and it means to escape from the deterministic thinking to emphasize invariability and space rather than variation and time.
In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner using Apache Spark, an in-memory high speed cluster computing environment, which is effective for sequencing and iterating component reasoning jobs. The proposed reasoner can not only check the integrity of a large-scale spatial knowledge base representing topological and directional relationships between spatial objects, but also expand the given knowledge base by deriving new facts in highly efficient ways. In general, qualitative reasoning on topological and directional relationships between spatial objects includes a number of composition operations on every possible pair of disjunctive relations. The proposed reasoner enhances computational efficiency by determining the minimal set of disjunctive relations for spatial reasoning and then reducing the size of the composition table to include only that set. Additionally, in order to improve performance, the proposed reasoner is designed to minimize disk I/Os during distributed reasoning jobs, which are performed on a Hadoop cluster system. In experiments with both artificial and real spatial knowledge bases, the proposed Spark-based spatial reasoner showed higher performance than the existing MapReduce-based one.
The Contemporary paradigm to understand the complexity and diversity is moving to 'Becoming' that taken place in reviewing at the relation of various concepts. In Japan, After the collapse of modern architecture has been declared 'Metabolism' was appeared. They tried to apply organism's metabolic system to buildings based on ecological thoughts. But Metaboilsm's projects had revealed limitations of representation that the city on the mechanical system became a huge scale. As a result, It caused a break the cultural context of the region in Japan. After then, Japanese Architects expressed a pluralistic aspects of modern society for the restoration of disconnected cultural context. From this perspective, The thought of 'becoming' is a new role for Contemporary Japanese Architect. This research is focused of projects of SANAA, Ito Toyo, Sou Fujimoto, because they have spatial thought about realizing the space through the ways organizing the various potential possibilities in the simple external form not stimulated. They are realize the 'becoming-space' within the architecture. This 'becoming-space' gives people in building the new characteristics and experience that potential interactions among user, architecture and nature. It is non-representational space not fixed, but changing organically and variably.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.5
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pp.231-242
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2016
In order to meet rapid changes of Web information, it is necessary to extend the current Web technologies to represent both the valid time and location of each fact and knowledge, and reason their relationships. Until recently, many researches on qualitative temporal reasoning have been conducted in laboratory-scale, dealing with small knowledge bases. However, in this paper, we propose the design and implementation of a parallel qualitative temporal reasoner, MRQUTER, which can make reasoning over Web-scale large knowledge bases. This parallel temporal reasoner was built on a Hadoop cluster system using the MapReduce parallel programming framework. It decomposes the entire qualitative temporal reasoning process into several MapReduce jobs such as the encoding and decoding job, the inverse and equal reasoning job, the transitive reasoning job, the refining job, and applies some optimization techniques into each component reasoning job implemented with a pair of Map and Reduce functions. Through experiments using large benchmarking temporal knowledge bases, MRQUTER shows high reasoning performance and scalability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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