International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권2호
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pp.48-57
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2017
In the last few years, banks have experienced more challenging market than any other times. They need to find new ways to reconnect with their customers and rebuild their trust. But in the race to the future some banks are taking clear lead. Research works show that while high perform leading banks are different, they also share some common characteristics and principles that have allowed them to move ahead to profitable growth. Cost cutting is no longer enough to succeed in tomorrow's world. Instead, the IT function needs to work shoulder-to-shoulder with the business to support the growth agenda. Therefore "C" level's attention is moving from cost reduction towards customer experience, speeding to market for new offerings, analytics and distribution channel enhancements, taking advantage of several levers that will shape the technology agenda for the high performing organization. Next generation of digital core-banking solutions will improve pre-existing capabilities, introduce new innovations and drive qualities such as flexibility and scalability to support time to market.
As the application of real time expert systems has been expanded, the real time expert systems have become an integral part of the information society. Real time expert systems are viewed as a new paradigm to integrate real time problem solving and expert system technology. However, a substantial amount of work is still required to effectively handle a new and challenging opportunity for successful implementation of real time expert systems. In this article, the basic concepts and characteristics of real time expert systems are discussed. The article also presents, through the literature survey, the summary of real time expert systems applications and a class of tools, providing an enabling real time based expert system technology. Finally, the article discusses a set of requirements which real time expert systems must satisfy.
It is challenging to build the integrated information system for a large scale cooperative R & D project. To develop the aircraft program which especially has several leading agencies and is supported by many demestic/foreign participating companies, the common data flow in harmony is the core factor to achieve a development goal. For this, the development are carried out maintaining the existing management systems of agencies and companies. As a first step, the standard for the common data information and the classification category of technical data are defined. Second, the work flow standards are also set. Based on the foundation, the efficient technical data management system are built including the function of storage, inquiry, revision, link, approval, submission, etc.
It is challenging work to predict weather and climate conditions of the future in advance. Since ENIAC was developed, weather and climate research areas have been taking advantage of the improvements in computer hardware. High performance computers allows researchers to build high quality models that allow them to make good predictions of what might happen in the future. Statistics on the high performance computers are one of the major interest to not only manufacturers but also the users such as weather and climate researchers. For this reason, the Top500 Supercomputer Sites Report has been being released twice a year since 1993 to provide a reliable basis for tracking and detecting trends in high performance computing. Using the Top500 Report, a short review on the supercomputer trends in weather and climate research areas is provided in this article.
One of the major fashion trends is the naturalism and ecology-conscious trend. The natural looks required in the trend require somewhat random distribution of yarn linear density, which results in irregular appearance along the yarn. This is a technically challenging work of producing yarns that look natural far from being artificial yet maintaining the intricately aesthetic randomness without causing process disturbances. This study focused on the characteristics of fabrics made of natural cellulosic fibers including hemp, ramie, flax, and polyester fabrics. Image analysis of the fabric samples included area measurement of yarn specimen, FFT and inverse FFT. Measurements of bending resistance, thickness, air permeability, and weight were also implemented to interpret the structural differences.
The join operator is fundamental in relational database systems. Evaluating join queries on large tables is challenging because records need to be efficiently matched based on a given key. In this work, we analyze join queries in SQL with large tables in which a foreign key may be null, invalid or valid, given a referential integrity constraint. We conduct an extensive join performance evaluation on three DBMSs. Specifically, we study join queries varying table sizes, row size and key probabilistic distribution, inserting null, invalid or valid foreign key values. We also benchmark three well-known query optimizations: view materialization, secondary index and join reordering. Our experiments show certain optimizations perform well across DBMSs, whereas other optimizations depend on the DBMS architecture.
In recent years, progress in hardware technology has resulted in the possibility of monitoring many events in real time. The volume of incoming data may be so large, that monitoring all individual data might be intractable. Revisiting any particular record can also be impossible in this environment. Therefore, many database schemes, such as aggregation, join, frequent pattern mining, and indexing, become more challenging in this context. This paper surveys the previous efforts to resolve these issues in processing data streams. The emphasis is on specifying and processing sliding window queries, which are supported in many stream processing engines. We also review the related work on stream query processing, including synopsis structures, plan sharing, operator scheduling, load shedding, and disorder control.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.812-815
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2006
Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.
Since impact phenomenon is highly nonlinear, the analysis and control of the contact motion has been a challenging subject. Various researches have been carried out mostly for the contact of a rigid robotic manipulator with a stiff and elastic environment. This paper is motivated by a new contact task: the in-circuit test of a printed circuit board. In this process, high speed contact occurs between a rigid probing manipulator and a plastically deformable work environment. A new dynamic model of the impact controlled probing task has been proposed, considering contact with the plastically deformable object. Approaching velocity conditions to avoid an excess of the allowable penetration depth and control the generated impact force properly are derived from the proposed model. The results of the simulation studies are made for various probing conditions and show the validity of the proposed model.
Target tracking performance improvement using multi-sensor data fusion is a challenging work. However, biases in the measurements should be removed before various data fusion techniques are applied. In this paper, a bias removing algorithm using measurement data from multi-radar tracking systems is proposed and evaluated by computer simulation. To predict bias estimation performance in various geometric relations between the radar systems and target, a system observability index is proposed and tested via computer simulation results. It is also studied that target tracking which utilizes multi-sensor data fusion with bias-removed measurements results in better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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