The advance information for oceangoing cargoes destined to th United States enable CBP to evaluate the potential risk of smuggling WMD and to facilitate the prompt release of legitimate cargo following its arrival in the Unites States. On January 1, 2008, CBP promulgate regulations, also known as 10+2 rule, to require the electronic transmission of additional data elements for improved high-risk targeting, including appropriate security elements of entry data for cargo destined to the United States by vessel prior to loading of such cargo on vessels at foreign seaports. The potential impact to an importer's international supply chain will be as follows ; Firstly, importers will take incremental supply chain costs and filing costs. Secondly, anticipate delay in shipment of containerized cargo. Thirdly, importers could be charged fines if they fail to file and file inaccurate or missing data. Companies exporting to the United States should be interested in 10+2 rule, analyze their current processes and procedures to ensure that they are prepared to handle the additional filing requirements of 10+2 rule. And they should focus on how 10+2 impacts their supply chain in terms of costs and sourcing. They will be necessary to revise service legal agreements with their forwarders, customs brokers or carriers in order to meet filing requirements of 10+2 rule.
Kim, Jeong Yup;Park, Myung Ky;Lee, Gi Ha;Jung, Kwan Sue
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.10
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pp.891-906
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2014
This study suggests the hedging rule of MIP (Mixed Integer Programing) in counting the risk evaluation criteria of the objective function and constraints in order to provide the optimum operating rule in reservoir system as constraining water shortage as much as possible which may happen in the downstream control point of water supply in the aspect of water system management. The proposed model is applied to the Han-river reservoir system for two testing periods (Case I: Jan. 1993~Dec. 1997, Case II: Jan. 1999~Dec. 2003). The model based on the hedging rule with trigger volume, estimated in this study shows that in Case I, the monthly minimum discharge was $310.6{\times}10^6m^3$ in the single operation, $56.3{\times}10^6m^3$ in the joint operation, and $317.5{\times}10^6m^3$ in the hedging rule and also, in Case II, the monthly minimum discharge was found to be $204.2{\times}10^6m^3$ in the single operation, $111.2{\times}10^6m^3$ in the joint operation, and $243.7{\times}10^6m^3$ in the hedging rule. In conclusion, the hedging rule, proposed in this study can decrease vulnerability while guarantees reliability and resiliency.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.210-214
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2002
Association rule mining is an exploratory learning task to discover some hidden dependency relationships among items in transaction data. Quantitative association rules denote association rules with both categorical and quantitative attributes. There have been several works on quantitative association rule mining such as the application of fuzzy techniques to quantitative association rule mining, the generalized association rule mining for quantitative association rules, and importance weight incorporation into association rule mining fer taking into account the users interest. This paper introduces a new method for generalized fuzzy quantitative association rule mining with importance weights. The method uses fuzzy concept hierarchies fer categorical attributes and generalization hierarchies of fuzzy linguistic terms fur quantitative attributes. It enables the users to flexibly perform the association rule mining by controlling the generalization levels for attributes and the importance weights f3r attributes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.161-166
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2010
Conventional Or Rule decide final sensing result depending on all of SU making sensing result. So Conventional Or Rule must be combined all of local result to decide PU absent or not. But Proposed Or Rule is not needed all of local result depending on each of SU of local result. So Proposed Or Rule can reduce decision time. In this Paper, we verify proposed Or Rule using simulation tool similar with matlab. And we can calculate false alarm probability and miss detection probability of proposed Or rule and conventional Or rule.
In this paper, through a direct computation with subintervals partitioning [0, 1], we compute better a posteriori bounds for the average case error of the difference between the true value of $I(f)=\int_{0}^{1}f(x)dx$ with $f{\in}C^r$[0, 1] minus the composite trapezoidal rule and the composite trapezoidal rule minus the basic trapezoidal rule for $r{\geq}3$ by using zero mean-Gaussian.
We showed in [2] that if $r\leq2$, then the average error between simple Trapezoidal rule and the composite Trapezoidal rule on two consecutive subintervals is proportional to $h^{2r+3}$ using zero mean Gaussian distribution under the assumption that we have subintervals (for simplicity equal length) partitioning and that each subinterval has the length. In this paper, if $r\geq3$, we show that zero mean Gaussian distribution of average error between simple Trapezoidal rule and the composite Trapezoidal rule on two consecutive subintervals is bounded by $Ch^8$.
Emergent requests or urgent information among enterprises require their intimate collaboration in B2B EC (electronic commerce). This paper analyzes the needs of intimate cooperation of distributed EC systems in terms of business contracts and presents an active rule-based methodology of close cooperation among EC systems and an active rule component to support it. Since the rule component provides high level rule patterns and event-based immediate processing, system administrators and programmers can easily program and maintain intimate cooperation of distributed EC systems independently to the application logic. The proposed active rule component facilitates HTTP protocol. Its prototype is implemented in B2B EC environment and evaluated using basic trigger facility of a commercial DBMS.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.94-101
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2019
Building a stable knowledge base is an important issue in the application of knowledge engineering. In this paper, we present an algorithm for detecting and locating discrepancies in the line of the reasoning process especially when discrepancies occur on belief values. This includes backtracking the rule firing from a goal node of the rule network. Retracting a belief function allows the current belief state to move back to another belief state without the rule firing. It also gives an estimate, called contribution measure, of how much the rule has an impact on the current belief state. Examining the measure leads the expert to locate the possible cause of problem in the rule. For non-monotonic reasoning, the belief retraction method moves the belief state back to the previous state. A tracing algorithm is presented to identify and locate the cause of problem. This also gives repair suggestions for rule refinement.
Various types of equation for mixing rule on permittivity of mixture have been proposed, but none of these is not perfect because of the inconsistency between the actual geometrical configuration and the basic model for calculation. Serial model and parallel model are lower and upper extremes of mixing manner, the apparent permittivity of any other type of mixture stay between these two extreme states. For the random mixture of the stumpy fine particles, customarily the logarithmic mixing rule has been applied. But, the logarithmic mixing rule does not give the proper value of permittivity in low or high mixing rate of constituent. The author proposed the new mixing rule that gives better consistency with measured value in whole mixing range compared to the logarithmic rule. In this paper, a desirable refinement on the equation proposed in the previous paper is made to adapt to thr configuration image of actual compound and then the equation has been expanded to the complex permittivity to apply the mixing rule on the dissipative materials cases.
In this paper, to have a better a posteriori error bound of the average case error between the true value of I(f) and the Trapezoidal rule on subintervals using zero mean-Gaussian, we prove that a new average error between the difference of the true value of I(f) from the composite Trapezoidal rule and that of the composite Trapezoidal rule from the simple Trapezoidal rule is bounded by $c_rH^{2r+3}$ through direct computation of constants $c_r$ for r ${\leq}$ 2 under the assumption that we have subintervals (for simplicity equal length h) partitioning [0, 1].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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