International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.247-260
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2021
Data modeling is a process of developing a model to design and develop a data system that supports an organization's various business processes. A conceptual data model represents a technology-independent specification of structure of data to be stored within a database. The model aims to provide richer expressiveness and incorporate a set of semantics to (a) support the design, control, and integrity parts of the data stored in data management structures and (b) coordinate the viewing of connections and ideas on a database. The described structure of the data is often represented in an entity–relationship (ER) model, which was one of the first data-modeling techniques and is likely to continue to be a popular way of characterizing entity classes, attributes, and relationships. This paper attempts to examine the basic ER modeling notions in order to analyze the concepts to which they refer as well as ways to represent them. In such a mission, we apply a new modeling methodology (thinging machine; TM) to ER in terms of its fundamental building constructs, representation entities, relationships, and attributes. The goal of this venture is to further the understanding of data models and enrich their semantics. Three specific contributions to modeling in this context are incorporated: (a) using the TM model's five generic actions to inject processing in the ER structure; (b) relating the single ontological element of TM modeling (i.e., a thing/machine or thimac) to ER entities and relationships; and (c) proposing a high-level integrated, extended ER model that includes structural and time-oriented notions (e.g., events or behavior).
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10a
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pp.468-473
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1998
The objective of this paper is to develop a consistent algorithm for the finite element analysis for behavior of concrete under cyclic loading using viscoplastic-damage model. For modeling the behavior of concrete under cyclic loading, consistent algorithms of rate-dependent viscoplastic-damage are employed with a Willam-Warnke 5-parameter failure criterion which can consider the softening behavior of concrete and consistent tangent moduli are derived. Using finite element program implemented with the developed algorithms, the algorithms are verified and the behaviors of concrete under cylic loading are simulated and compared with experimental data.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.627-633
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1999
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. These features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a ?3-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication (immune network). Finally much stimulated strateby is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of optimal swarm strategy. Adaptation ability of robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
The influence of the food value consumption type of MZ generation on food choice attribute and sustainable food consumption behavior was studied using structural equation modeling. A survey was conducted on April 11~17, 2022, among panels aged 20 to 39. A total of 350 valid replicates (100%) were analyzed using statistical program SPSS The validity of the measurement instrument was verified through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The data reliability was confirmed using Cronbach's alpha coefficient. The hypothesis was verified by performing path analysis through structural equation modeling using AMOS. Regarding the influence of food choice characteristics on sustainable food consumption behavior, health has a significant positive (+) effect on the selection consumption behavior of certified food and local food. Among food value consumption categories social value consumption has a significant negative (-) influence on the consumption behavior of certified food and the choice of local food. Ethical value consumption has a significant positive (+) influence on the selection consumption behavior of certified food and local food. This study is significant because it has identified sustainable food consumption behaviors that domestic consumers can adopt daily. It can use as baseline data for preparing political and institutional measures.
Lee, Woojoo;Choi, Yang Ho;Kim, Changki;Ahn, Jae Youn
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.2
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pp.185-197
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2018
Measuring market fear is an important way of understanding fundamental economic phenomena related to financial crises. There have been several approaches to measure market fear or panic level in a financial market. Recently, herd behavior has gained its popularity as important economic phenomena explaining the fear in the financial market. In this paper, we investigate herd behavior in global stock markets with a focus on intercontinental comparison. While various risk measures are available for the detection of herd behavior in the market, we use the standardized herd behavior index in Dhaene et al. (Insurance: Mathematics and Economics, 50, 357-370, 2012b) and Lee and Ahn (Dependence Modeling, 5, 316-329, 2017) for the comparison of herd behaviors in global stock markets. A global stock market data from Morgan Stanley Capital International is used to study herd behavior especially during periods of financial crises.
Purpose: This study was done to build and test a theoretical model that could be used to explain and predict parenting behavior of mothers with preschool children. Methods: The participants were 298 mothers with preschool children. Data were analyzed using the SAS (Statistical Analysis System) and AMOS (Analysis of Moment Structures) programs. Results: Parenting stress showed a direct effect on parenting satisfaction. Parenting efficacy showed a direct effect on parenting behavior. Parenting stress showed an indirect effect on parenting behavior. Parenting efficacy was found to mediate the relationship between parenting stress and parenting behavior. Income and mother's perfectionism had an impact on parenting behavior. Conclusion: The outcomes of this study indicate the necessity of designing intervention programs that emphasize increasing parenting efficacy in order to increase positive parenting behavior.
The present study investigated causal relationship between child's temperament, mother's parental satisfaction, mother's marital satisfaction and mother's child-rearing behavior according to child's sex. The subjects for this study were 473 children and their's mothers of first-second grade selected from elementary schools in Busan. Han's questionnaires(1996) on child's temperament, Hyun's questionnaires(1994) on parental satisfaction, Choi's questionnaires(1994) on marital satisfaction and Hong's questionnaires(1996) on mother's child-rearing behavior were used. Data were analyzed with Manova, Pearson's correlation, Lisrel 8.5. The results were as follows : (1) According to sex, there were significant differences in mother's marital satisfaction and child-rearing behavior. The mothers of girls showed higher marital satisfaction. And boys perceived higher limit-setting and higher responsiveness. (2) For boys, mother's parental satisfaction and marital satisfaction revealed direct effect on mother's child rearing behavior. For girls, tempeament and parental satisfaction revealed direct effect on mother's child rearing behavior.
This paper introduces an event modeling and simulation system using behavior trees. The system aims to overcome the limitations of existing fixed, simple scenario-based training content, and to extend the behavior of objects to enable various experience deployments. To achieve this goal, we made specific tasks of behavior trees can change according to users' reaction and developed an adaptive simulation module that can analyze and execute behavior trees that changes at runtime. In order to validate our approach, we applied the adaptive behavior tree simulation to the scenarios in our virtual reality simulation-based fire training system we have been developing and demonstrated the implementation results.
In order to further improve the accuracy and time efficiency of behavior recognition in intelligent monitoring scenarios, a human behavior recognition algorithm based on YOLO combined with LSTM and CNN is proposed. Using the real-time nature of YOLO target detection, firstly, the specific behavior in the surveillance video is detected in real time, and the depth feature extraction is performed after obtaining the target size, location and other information; Then, remove noise data from irrelevant areas in the image; Finally, combined with LSTM modeling and processing time series, the final behavior discrimination is made for the behavior action sequence in the surveillance video. Experiments in the MSR and KTH datasets show that the average recognition rate of each behavior reaches 98.42% and 96.6%, and the average recognition speed reaches 210ms and 220ms. The method in this paper has a good effect on the intelligence behavior recognition.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.20
no.4
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pp.201-209
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2016
Damages of large embankment dams by recent strong earthquakes in the world highlight the importance of seismic security of dams. Some of recent dam construction projects for water storage and hydropower are located in highly seismic zone, hence the seismic performance evaluation is an important issue. While state-of-the-art numerical analysis technology is generally utilized in practice for seismic performance evaluation of large dams, physical modeling is also carried out where new construction technology is involved or numerical analysis technology cannot simulate the behavior appropriately. Geotechnical centrifuge modeling is widely adopted in earthquake engineering to simulate the seismic behavior of large earth structures, but sometimes it can't be applied for large embankment dams due to various limitations. This study proposes a dynamic centrifuge testing method for large embankment dams and evaluated its applicability. Scaling relations for a case which model scale and g-level are different could be derived considering the stress conditions and predominant period of the structure, which is equivalent to previously suggested scaling relations. The scaling principles and testing method could be verified by modified modeling of models using a model at different acceleration levels. Finally, its applicability was examined by centrifuge tests for an embankment dam in Korea.
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