Inspection of an Electrical Meter is an action of measuring power usage to charge electricity rates and Electricity AMR(Automatic Meter Reading) is a system to automatize the action. AMR has been highlighted because it can reduce metering cost by substituting an automatic system for personnel and strengthen customer service. In this paper, we proposed and developed a smart card based AMR framework SCEMS as an alternative to other current AMR Models. This proposed SCEMS uses a java card based multi-application smart card and supports customer service such as various meter rates according to electricity consumption pattern data per household and transaction data that are accumulated in a smart card. This research can be a solution to the problems such as diversity, heterogeneity, and complexity that environmental changes will cause soon to the power supply industry.
This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.
In this paper, we suggest an improved Viola-Jones detection framework for the efficient feature selection and the fast rejection method of the sub-window. Our object detector has low computational complexity because it rejects sub-windows until specific threshold. Owing to using same framework, detection performance is same with the existing Viola-Jones detector. We measure the number of average feature calculation about MIT-CMU test set. As a result of the experiment, the number of average feature calculation is reduced to 45.5% and the detection speed is improved about 58.5% compared with the previous algorithm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.4
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pp.1-10
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2017
The functions of various systems inside the naval ships have been improved and diversified to prepare for the future battlefield and satisfy new requirements. The number of missions and operating displays with which a crew has to deal has increased. In this paper, Integrated Service Framework for Naval Ships is proposed. The proposed framework is based on REST architecture and it interfaces the networks of each systems in the ship. The connected data and functions are rebuilt as an object and they are provided as HTTP and JSON based APIs. The prototype of the framework was implemented in a combat system test-bed and its feasibility was proved with performance tests. With the proposed framework, operational efficiency for a naval ship can be achieved by designing new integrated displays and HCI which utilize whole ship's capabilities.
Lee, Jisu;Kim, Kyounghun;Choi, Su Jeong;Park, Seong-Bae;Park, Se-Young
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.174-177
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2015
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.
In this paper, we propose an adaptive multi-view video service framework suitable for mobile environments. The proposed framework generates intermediate views in near-realtime and overcomes the limitations of mobile services by adapting the multi-view video according to the processing capability of a mobile device as well as the user characteristics of a client. By implementing the most of adaptation processes at the server side, the load on a client can be reduced. H.264/AVC is adopted as a compression scheme. The framework could provide an interactive service with efficient video service to a mobile client. For this, we present a multi-view video DIA (Digital Item Adaptation) that adapts the multi-view video according to the MPEG-21 DIA multimedia framework. Experimental results show that our proposed system can support a frame rate of 13 fps for 320{\times}240 video and reduce the time of generating an intermediate view by 20 % compared with a conventional 3D projection method.
An, Seong-Su;Choe, Yeong-Bok;Lee, Jun-Won;Kim, Seong-Un
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.6
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pp.1598-1608
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1999
Performance testing for ATM network deals with evaluation of maximal throughput of network by measuring and analyzing of various performance parameters. However, because of the absence of the methodology and framework for performance testing, the results of performance measurements for same implementation under test were much relied on tester. In this paper, the concept of ATM performance testing is described in both cell and frame level and a framework of ATM performance testing is suggested by describing of testing environment for performance measurement and requirements of performance evaluation. For this, we define performance measuring method and parameters for each case.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1781-1784
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2003
본 논문은 OMG의 MDA(Model Driven Architecture)를 기반으로 한 분산 컴포넌트의 성능 측정도구의 개발모델에 대하여 설명한다. 이 모뜯을 이용하면 컴포넌트 모델과 미들웨어 프레임워크에 중립적인 성능측정기를 개발할 수 있으며 동일 내지는 유사기능을 수행하는 컴포넌트들의 비교와 검증에 필요한 객관적인 성능 측정 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.944-946
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2014
Localization of a sensor network node using machine learning has been recently studied. It is easy for Support vector machines algorithm to implement in high level language enabling parallelism. In this paper, we realized Support vector machine using python language and built a sensor network cluster with 5 Pi's. We also established a Hadoop software framework to employ MapReduce mechanism. We modified the existing Support vector machine algorithm to fit into the distributed hadoop architecture system for localization of a sensor node. In our experiment, we implemented the test sensor network with a variety of parameters and examined based on proficiency, resource evaluation, and processing time.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.3
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pp.271-286
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2018
The purpose of this study is to measure the outcomes of a program provided by a public library using the evaluation framework based on Logic Model. A reading program for children which was operated by a public library in Seoul was selected. The outcome evaluation was started with the analysis of the reading program process including planning, operation, and evaluation. Based on the analysis, a logic model framework for outcome evaluation was developed. For evaluation, user, bibliography, and circulation data were collected from the library KOLAS system. Additionally, the participant information were extracted from the final report drafted after the program. The research results show that the number of circulation of program participants was increased after the program. In addition, the range of reading topic was expanded. These findings indicate that the reading program is an effective program for promoting children's reading habit and that outcome evaluation might be a valid tool to measure the effectiveness of public library programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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