This paper developed the computerizing assessment system modeling of the natural gas and district heating DSM programs. It constructed as each project in accordance with the business investment plans & assessment DB, related M&V data DB and cost-effectiveness analysis data DB. It is composed of total 58 tables which are 22 tables which are used in the plan and the assessment, 16 tables which are used in the cost-effectiveness analysis, 18 tables which are used in the M&V, table which is used in qualitative evaluation, as by each programs. This computer programs can contributed to DSM business investment system construction as implementing for algorithm development and an estimation by each programs.
Ground failure such as landslide, rock fall land subsidence by heavy rainfall have damaged to people and property. Especially, the damage to important facility such as dam, bridge, tunnel and industrial complex may be possible. Therefore the ground failure must be assessed and counter plan must be prepared. So, the object of this study is to develop the spatial information system for regional ground stability assessment. For this, the topographic, geologic, soil, forest, land use, rainfall frequency map, and satellite image near 40 dams were collected and constructed to the spatial information system. The spatial information system was developed using Avenue in ArcView 3.2 environment and consists of pull down menus and icons. For application of the spatial information system, regional ground stability was assessed in Andong dam. The assessment was ground failure susceptibility and possibility. The spatial information can be used for regional ground stability assessment, prevention and mitigation of hazard, and management of ground as basic data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.110-110
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2001
본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.626-629
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2020
인터넷의 발전으로 웹 서비스를 사용하는 사용자가 기하급수적으로 늘어났고 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해 많은 기술이 등장하고 있다. 서비스를 받는 사용자의 웹브라우저에서도 서버의 많은 기술을 구현할 수 있는 공간을 제공하고 있는데 바로 Web Storage와 Indexed DB이다. Web Storage는 용도에 따라 수 MB 정도를 사용하지만 많은 양의 데이터를 구조화하여 사용한다면 Indexed DB가 적합하다. 하지만 Web Storage뿐만 아니라 Indexed DB 역시 영속적이고 평문의 데이터를 저장하고 있다. 이러한 데이터는 웹 보안에 취약하여 XSS 등의 공격에 사용자의 데이터가 노출되어 탈취되거나 편집되어 악용될 우려가 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 취약점을 보완하기 위해 운영체제와 디바이스 정보를 이용하여 사용자를 인증하고 암호화하는 기법을 구현하여 성능평가를 하였다.
This study is significant by suggesting the plan of urban regeneration strategy, selection of vitalization area and build basic DB for establishing a plan of urban regeneration vitalization and draw measures to evaluate and monitor as urban regeneration project is promoted in earnest. For the process of study, basic DB and evaluation monitoring index were examined based on collaboration proposal of 13 leading areas and (the agenda of) the plan of urban regeneration vitalization in 4 areas(Seoul, Changwon, Busan, Yeongju). This study can be concluded as follows; First, general information system which can support regeneration strategy vitalization plans for smooth promotion of the project and manage regeneration vitalization project and all kinds of city maintenance projects systematically are necessary. Second, monitoring of regeneration project should be firstly institutionalized. thrid, it's necessary to secure that city or county foundational management plan and the relations during the establishment of strategic vitalization plan. Finally, it's necessary to introduce and evaluate modularized plan suitable for Bottom-up regeneration project.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.911-917
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2023
In today's world, we find ourselves facing energy crises due to factors such as war and climate crises. To prepare for these energy crises, many researchers continue to study systems related to energy monitoring and conservation, such as energy management systems, energy monitoring, and energy conservation. In line with these efforts, nations are making it mandatory for energy-consuming facilities to implement these systems. However, these facilities, limited by space and energy constraints, are exploring ways to improve. This research explores the operation of a data collection system using low-performance embedded devices. In this context, it proves that an optimized version of RocksDB, a Key-Value store, outperforms traditional databases when it comes to time-series data. Furthermore, a comprehensive database evaluation tool was employed to assess various databases, including optimized RocksDB and regular RocksDB. In addition, heterogeneous databases and evaluations are conducted using a UD Benchmark tool to evaluate them. As a result, we were able to see that on devices with low performance, the time required was up to 11 times shorter than that of other databases.
Because of their human-like synthesized speech quality, recently Corpus-Based Text-To-Speech(CB-TTS) have been actively studied worldwide. However, due to their large size speech database (DB), their application is very restricted. In this paper we propose and evaluate three DB reduction algorithms to which are designed to solve the above drawback. The first method is based on a K-means clustering approach, which selects k-representatives among multiple instances. The second method is keeping only those unit instances that are selected during synthesis, using a domain-restricted text as input to the synthesizer. The third method is a kind of hybrid approach of the above two methods and is using a large text as input in the system. After synthesizing the given sentences, the used unit instances and their occurrence information is extracted. As next step a modified K-means clustering is applied, which takes into account also the occurrence information of the selected unit instances, Finally we compare three pruning methods by evaluating the synthesized speech quality for the similar DB reduction rate, Based on perceptual listening tests, we concluded that the last method shows the best performance among three algorithms. More than this, the results show that the last method is able to reduce DB size without speech quality looses.
Prior to the establishment of 'Employment-Related Big Data Center (tentative name)' to support the development of customized employment services. This Paper examines the current status and limitation of employment-related data in korea. Then, the implications were derived through foreign employment-related big data construction cases. Through the above analysis, I proposed measures to build and utilize employment-related big data at the individual level, focusing on the Transitional Labour Markets theory that emphasizes the implementation of individual labor force states. Finally, we presented future challenges such as massive maintenance of employment-related DB, increased representation of big data to be built around employment insurance DB, and increased reliability of DB presented.
This paper surveyed and analyzed cases of DB development overseas to set the range of DB to be developed for analyzing energy-saving policies in the domestic transportation sector. The foregoing prerequisites were used to establish system for classification in the broad scale under which system for classification in detail indicators that suit one in the broader indicators was set based on analysis of domestic / overseas cases to determine DB development range in the transportation sector required to analysis domestic energy-saving policies. Accordingly, six items subject to the broadest classification were determined, i.e. energy consumption, energy basic unit, emissions of greenhouse gas, economic indicators, transportation volume / transportation records and basic automobile data. Large classification and sub-items determined by surveying expert opinions were set and proposed as DB classification indicators.
This study evaluated the pattern of groundwater fluctuation in cyrstalline rock using time series and factor analyses. From the results, groundwater level for the 18 wells was classified into 4 types reflecting the hydrogeological properties and rainfall event. Type 1 (DB1-5, DB1-6, DB2-2, KB-10, KB-13) was significantly influenced by groundwater flow through water-conducting features, whereas type 2 (DB1-3, DB1-7, KB-1~KB-3, KB-7, KB-11, KB-14, KB-15) was affected by minor fracture network as well as rainfall event. Type 3 (DB1-1, DB1-2) was mainly influenced by surface infiltration of rainfall event. Type 4 (DB1-8, KB-9) was reflected by the irregular variation of groundwater level caused by anisotropy and heterogeneity of crystalline rock.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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