Big data systems are widely used to collect large-scale log data, so it is very important for these systems to operate with a high level of performance. However, the current Hadoop-based big data system architecture has a problem in that its performance is low as a result of redundant processing. This paper solves this problem by improving the design of the Hadoop system architecture. The proposed architecture uses the batch-based data collection of the existing architecture in combination with a single processing method. A high level of performance can be achieved by analyzing the collected data directly in memory to avoid redundant processing. The proposed architecture guarantees system expandability, which is an advantage of using the Hadoop architecture. This paper confirms that the proposed architecture is approximately 30% to 35% faster in analyzing and processing data than existing architectures and that it is also extendable.
With the rapid development of China's economy, the consumption concept of Chinese consumers has changed, and the purchase intention of consumers is also affected by the origin of the brand. The purpose of this study is to help local enterprises gain more competitive advantages in international marketing activities by improving the image of the country of origin. Based on the theory of clue utilization, this paper constructs a theoretical model of the effect of the image of origin on consumers' purchase intention and puts forward the basic hypothesis. The data were collected, analyzed and processed through questionnaire survey and spss23.0. The results showed that: the image of the place of origin and the perceived value had a significant impact on the purchase intention. The image of origin has significant influence on perceived value. Finally, combined with the empirical research results, relevant marketing strategies and Suggestions are provided for local enterprises. At the same time, it also provides some reference for other countries to sell in China.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.174-174
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2015
국내의 국지성 집중호우와 같은 기후변화와 토지피복율 증가 등 복합적인 원인으로 인한 표면 유출수의 증가로 도시에서의 내수침수가 매년 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 도심지 돌발홍수로 인한 피해에 대한 구조적인 대책으로 지하방수로가 효과적인 방안으로 대두되고 있으며, 현재 신월빗물저류배수시설이 설계단계에 있다. 그러나 미국, 일본 등의 국외의 기설치된 지하방수로에서 발생되는 Geyser 현상으로 인한 피해에 대한 연구는 국외에 비해 미비한 편이므로, 선행적으로 Geyser에 대한 물리기반의 동수역학적인 이해가 필요한 실정이다. Geyser는 홍수 시 급격한 유량의 유입으로 단파가 발생하여 지하방수로 내 공기의 압축이 발생하고 수직관을 통해 공기가 물과 함께 지상으로 분출되면서 발생된다. 따라서 공기와 물의 혼합 유동을 모의해야 하며 동시에 단파의 불연속성을 모의하기 위해서는 기존의 상용프로그램으로는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 지하방수로의 Geyser 현상의 발생 예측을 위해 1차원 Saint-Venant 방정식을 지배방정식으로 선정하였으며, 단파 발생을 수치적으로 안정적으로 모의하기 위해 Roe Approximate Riemann 수치기법을 사용하였다. 또한 공기의 압력항을 고려하기 위해서 수정된 형태의 Preissmann slot 모형을 적용하였다. Geyser 현상의 영향인자로서 지하방수로 수평관의 직경, 마찰계수, 바닥경사, 초기수위, 유입유량을 고려하였으며 상류에서 유입되는 유량에 의한 하류에서의 동수역학적 거동을 분석하였다. 5개의 영향인자의 변화에 따른 단파의 유입속도 및 공기부 압력의 변화를 관찰하여 Geyser 현상에 대한 동수역학적 검토를 수행하였다. 추후 본 연구결과를 적절히 활용한다면 지하방수로의 사용 안정성을 확보하고, 홍수발생 시 모니터링 인자도출에 도움이 될 것으로 예상된다.
In the future, various products are created in various fields using artificial intelligence. In this age, it is a very important problem to know the operation principle of artificial intelligence learning method and to use it correctly. This paper introduces artificial intelligence learning methods that have been known so far. Learning of artificial intelligence is based on the fixed point iteration method of mathematics. The GD(Gradient Descent) method, which adjusts the convergence speed based on the fixed point iteration method, the Momentum method to summate the amount of gradient, and finally, the Adam method that mixed these methods. This paper describes the advantages and disadvantages of each method. In particularly, the Adam method having adaptivity controls learning ability of machine learning. And we analyze how these methods affect digital signals. The changes in the learning process of digital signals are the basis of accurate application and accurate judgment in the future work and research using artificial intelligence.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.380-384
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2016
홍수완화의 관점에서 강을 관리하기 위하여 수자원의 이용과 생태계보전, 하천흐름과 형태학적 변화들에 대하여 충분히 이해하고 합리적으로 설명하는 것이 필요하다. 최근에 수변지역에서 발달된 식생은 홍수시에 감속영역과 생물들의 피난처를 제공하는 것 이외에 횡단방향의 혼합작용을 활성화하여 유사와 식물의 씨앗 및 입자성 유기물(POM)을 포착하는 기능을 하고 특히 흐름과 유사이송 및 하도 지형변화에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 입자성 유기물(POM)은 하천생태계를 지탱하는 에너지원으로서 다양한 형태로 존재하고 미생물의 분해를 받아 무기화된 식생의 번무와 물질순환의 시발점이 되기도 하지만 현재까지 식생영역 내에서 그 공급과정에 관련이 있는 운동기구에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 식생영역의 유사퇴적 및 분급작용, 입자성 유기물의 포착을 일으키는 원인과 흐름의 특징 중 식생영역 내에서 흐름방향으로 감속에 주목하여 수리 모형실험을 실시하였고 수변식생에서 부유사와 POM의 퇴적과정에 대하여 검토 및 모델링을 실시하였다. 수리 모형실험 결과 CPOM과 FPOM 모두 유사의 퇴적없이 그 자체로는 퇴적이 되지 않았고 수변식생의 종방향 이송의 경우 식생에 의해 퇴적된 부유사가 사련 형태로 형성이 되어 CPOM이 사련의 배후에서 캡쳐 되었다. 또한 두가지 샘플 움직임의 상호작용은 사련의 파고와 파장의 전파속도를 감소시켰다. 식생지역에서 횡방향 분산의 경우에 대해서는 각각의 유사 크기에 대한 퇴적물의 능선은 식생의 경계를 따라 형성되었고 운동의 범위는 유사 퇴적의 능선에 의해 촉진되어 횡방향으로 확산하며 확장되었다. 이러한 결과를 바탕으로 제한된 경험적인 지식보다 오히려 실험을 통하여 식생을 동반하는 장소에서 유사와 POM의 거동특성 차이 및 간섭작용을 명확히 한 후 현장에서 관측된 현상과 비교 검증이 필요하다고 사료되며 추후에 운동기구를 모델링 및 업그레이드 해 나가는 것이 앞으로의 하천생태계 예측평가에 필요하다고 판단된다.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.13
no.2
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pp.1-8
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2009
Present studies of these experiments was conducted to using water, over a range of cross-flow velocities from 42 to 136 m/s, with injection frequencies from 35.7 to 166.2 Hz. In cross-flow field, main parameters of liquid jet for secondary breakup were cross-flow drag rather than pressure pulse frequency. As oscillation of the periodic pressure, liquid jet was moved up and down. Also, a bulk of liquid jet puff was detected at upper field of liquid surface. Because of pressure pulsation frequency, an inclination of SMD for the structured layer was evanescent. Cross-sectional characteristics of SMD at downstream area were non-structured distributions. The tendency of volume flux value for various frequency of pressure pulse was same distribution. And volume flux was decreased when the frequency of pressure pulse increasing.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.9
no.2
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pp.127-134
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2021
A hydrophobic emulsion consisting of PMHS and PVA was mixed into a cement mortar to observe changes in cement hydrate and microstructure, and to experimentally evaluate compressive strength and flexural strength. The hydrophobic emulsion was added with metakaolin and PVA fibers, and the stirring speed and sequence were adjusted to prepare a shell-concept hydrophobic emulsion. It was then mixed when mixing mortar to enhance filling of the internal pores and change of the hydrates. It was observed that the mortar mixed with a hydrophobic emulsion was filled with micropores and a coating film was formed on the surface of the hydrates by the emulsion. It was analyzed that the total pore area and porosity of the mortar mixed with the emulsion decreased from 30% to 60% compared to OPC, excluding the 50MK variable, which was extremely reduced and the median pore diameter decreased in some variables. It was also found that the compressive strength of the mortar mixed with emulsion 1% was increased up to 20%, but the strength of the mortar specimen mixed with 2% decreased to 50%.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.23
no.3
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pp.44-50
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2019
HNIW is a high energy material and has four crystalline phases, it is known that the thermal properties of the material depend on the crystal phase. In this sturdy, the viscosity, mechanical and burning properties of a solid propellant with nitrate ester polyester(NEPE) system with respect to the crystal phases of HNIW. According to the crystal phase of HNIW, the mechanical properties of the cured propellant did not change considerably, however differences were observed in the burning properties. Considering both a high density and stable burning properties, the optimum crystal phase of HNIW can be identified as the main factor influencing to the NEPE system propellant.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.427-432
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2021
In this paper, we conduct performance analysis in automatic modulation classification of unknown communication signal to identify its modulation types based on deep neural network. The modulation classification performance was verified using time domain digital sample data of the modulated signal, frequency domain data to which FFT was applied, and time and frequency domain mixed data as neural network input data. For 11 types of analog and digitally modulated signals, the modulation classification performance was verified in various SNR environments ranging from -20 to 18 dB and reason for false classification was analyzed. In addition, by checking the learning speed according to the type of input data for neural network, proposed method is effective for constructing an practical automatic modulation recognition system that require a lot of time to learn.
In this study, we investigated the formation of the metal oxide nanostructure by anodization of aluminum 3104H18 alloy. The anodization was performed in pyrophosphoric acid (H4P2O7) electrolyte. By the control of anodization condition such as concentration of electrolyte, anodization temperature and applied voltage, nanoporous or nanofiber structures were obtained. The optimal anodization condition to form nanofiber structures are 75 wt% of H4P2O7 at 30 V and 20℃. When anodization was performed at over 40 V, nanoporous structures were formed due to accelerated dissolution reaction rate of nanofiber structures or increasing thickness of channel wall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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