Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.277-279
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2003
컴포넌트 기반 개발은 재사용 단위의 컴포넌트를 사용하여 소프트웨어의 중복개발을 지양하고 시스템을 효율적으로 개발한다. 또한 인터페이스를 통해 컴포넌트 배치시 내부의 수정없이 사용자의 요구에 맞게 컴포넌트를 특화하는 장치를 제공한다. 본 논문에서는 컴포넌트 가변성(Variability)을 위한 컴포넌트 Required 인터페이스를 제시한다. 분석단계에서 컴포넌트의 공통성 및 가변성 식별이 이루어졌음을 가정하고, 분석단계의 산출물인 '가변성 식별 테이블'을 수집하여 가변성을 위한 오퍼레이션 식별 및 인터페이스를 정의한다. 또한 컴포넌트 Requited 인터페이스 명세서를 제공한다. 따라서 제시된 기법은 Required 인터페이스를 구성하는 오퍼레이션의 식별부터 명세까지 체계적인 Required 인터페이스의 설계 프로세스를 제시하여 블랙박스 컴포넌트의 가변성 설정을 위한 실용적인 Required 인터페이스의 기반이 된다.
Kim, Jung-Yong;Ahn, Byung-Ju;Kim, Kyung-Hwan;Lee, Yoon-Sun;Kim, Jae-Jun
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.844-847
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2007
As the interest of environment is increasing all over the world, the effort to protect environment in many industries is also being made. In the case of Construction, the effort keeps being made in effect as well. Therefore, this paper suggests the environmental-friendly smart component system which contains multiple performances such as Environmental-friendly, high-durability, variability, renovation and comfort and could be the basic factor of future building. As the enquired performances for the development of environmentally-friendly intelligent component system are grasped, the key technology to be embodied are analyzed. In the result of the analysis, SI(Skeleton & Infill) housing and Home automation are deduced as the key technology. Furthermore, it look through concept and development tendency of the main factors. Finally environmental-friendly smart component system is suggested with conversing the factors deduced.
Component-based Development is gaining a wide acceptance as an economical software development paradigm to develop applications by utilizing reusable software components. Well-defined interface manages coupling and cohesion between components, minimizes the effect on the user in case of component evolvement, and enhances reusability, extendibility and maintainability. Therefore, study on systematic development process and design guidelines for component interface has been required since the component has been introduced. In this paper, we propose three types of interfaces based on software architecture layers and functionality types; Provided Interface which provides functionality of a component, Required Interface which specifies required functionality that is provided by other components, and Customize Interface which tailors the component to customer's requirement. In addition, we suggest design criteria for well-designed interface, and systematic process and instructions for designing interface. We firstly cluster operations extracted from use case model and class model to identify Provided interfaces, and design Customize interfaces based on artifacts for variability. We also specify Required interfaces by identifying dependency among interfaces. Proposed interface design method provides traceability, throughout the component interface design. And furthermore, proposed guidelines support practical design for high quality component based on a case study.
Evaluation of predictability of numerical models for tropical cyclone track was performed using along-and cross-track component. The along-and cross-track bias were useful indicators that show the numerical models predictability associated with cause of errors. Since forecast errors, standard deviation and consistency index of along-track component were greater than those of cross-track component, there was some rooms for improvement in alongtrack component. There was an overall slow bias. The most accurate model was JGSM for 24-hour forecast and ECMWF for 48~96-hour forecast in direct position error, along-track error and cross-track error. ECMWF and GFS had a high variability for 24-hour forecast. The results of predictability by track type showed that most significant errors of tropical cyclone track forecast were caused by the failure to estimate the recurvature phenomenon.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.10
no.E
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pp.343-356
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1994
In this study, a statistical investigation was carried out for the evaluation of any relationship between polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHss) associated with ambient aerosols and other air quality parameters under varying meteorological conditions. Daily measurements for PAHs and air quality/meteorological parameters were selected from a data-base constructed by a comprehensive air monitoring in London during 1985-1987. Correlation coefficients were calculated to examine any significant relationship between the PAHs and other individual variables. Statistical analysis was further Performed for the air quality/meteorological data set using a principal component analysis to derive important factors inherent in the interactions among the variables. A total of six components were identified, representing vehicle emission, photochemical activity/volatilization, space heating, atmospheric humidity, atmospheric stability, and wet deposition. It was found from a stepwise multiple regression analysis that the vehicle emission component is overall the most important factor contributing to the variability of PAHs concentrations at the monitoring site. The photochemical activity/volatilzation component appeared to be also an important factor particularly for the lower molecular weight PAHs. In general, the space heating component was found to be next important factor, while the contributions of other three components to the variance of each PAHs did not appear to be as much important as the first three components in most cases. However, a consistency for these components in their negative correlations with PAHs data was found, indicating their roles in the depletion of PAHs concentrations in the urban atmosphere.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4347-4366
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2015
Distinguished with traditional strategies which offload an application's computation to a single server, parallel computation offloading can promote the performance by simultaneously delivering the computation to multiple computing resources around the mobile terminal. However, due to the variability of communication and computation environments, static application component multi-partitioning algorithms are difficult to maintain the optimality of their solutions in time-varying scenarios, whereas, over-frequent algorithm executions triggered by changes of environments may bring excessive algorithm costs. To this end, an adaptive application component mapping algorithm for parallel computation offloading in variable environments is proposed in this paper, which aims at minimizing computation costs and inter-resource communication costs. It can provide the terminal a suitable solution for the current environment with a low incremental algorithm cost. We represent the application component multi-partitioning problem as a graph mapping model, then convert it into a pathfinding problem. A genetic algorithm enhanced by an elite-based immigrants mechanism is designed to obtain the solution adaptively, which can dynamically adjust the precision of the solution and boost the searching speed as transmission and processing speeds change. Simulation results demonstrate that our algorithm can promote the performance efficiently, and it is superior to the traditional approaches under variable environments to a large extent.
A characteristic of snowfall and minimum temperature variability in South Korea with respect to the variability of Arctic Oscillation (AO) was investigated. The climatic snowfall regions of South Korea based on daily new fresh snowfall data of 59 Korea Meteorological Administration (KMA) stations data corresponding to the sign of AO index during December to February 1979~2011 were classified. Especially, the differences between snowfalls of eastern regions and that of western regions in South Korea were seen by each mean 1000hPa geopotential height fields, which is one of physical structure, for the selected cases over the East Asia including the Korean Peninsula. Daily minimum temperature variability of 59 KMA station data and daily AO index during the same period were investigated using Cyclo-stationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis. The first CSEOF of wintertime daily AO index and that of minimum temperature of 59 KMA stations explain 33% and 66% of total variability, respectively. Correlation between principal component time series corresponding to the first CSEOF of AO index and that of temperature at the period of 1990s is over about -0.7 when that of AO index leads about 40 days.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.501-503
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2000
컴포넌트가 보편화되고 있는 현 시점에서 컴포넌트의 사용은 증가하고 있다. 이러한 컴포넌트들을 효과적으로 재사용하기 위해서는 컴포넌트 설계와 재사용의 올바른 분석과 설계가 요구된다. 재사용의 요구사랑을 만족하기 위해서 컴포넌트의 설계시에 발생할 수 있는 기능과 적합성의 불일치를 줄이고자하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 공통성과 가변성 분석을 하기 위하여 도메인의 특성이 서비스 중심적인 관점인 경우에 대하여 접근을 했다. 이를 위하여 인터페이스의 추출이 선행되어야 하고, 추출된 인터페이스를 중심으로 두 도메인에 존재하는 공통성과 가변성을 추출하였다.
Lee HoonJae;Lee SangGon;Park Jongwook;Yoon JangHong
Journal of Internet Computing and Services
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v.6
no.3
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pp.31-43
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2005
OTAR system is a highly authentic key management system that has functions with access control. data integrity and data confidentiality, In this paper, we analyze the existing TIA/EIA Over-The-Air-Rekeying key managements protocol. focused to symmetric ciphers. It can be used to understand the technical trend on technologies about TIA/EIA OTAR standardization. This results can be used to evaluate security properties of a remote rekeying, The proposed system contains a highly reliable system synchronization.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.69-72
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2003
The paper considers partial least squares (PLS) as a new dimension reduction technique for the feature vector to overcome the small sample size problem in face recognition. Principal component analysis (PCA), a conventional dimension reduction method, selects the components with maximum variability, irrespective of the class information. So PCA does not necessarily extract features that are important for the discrimination of classes. PLS, on the other hand, constructs the components so that the correlation between the class variable and themselves is maximized. Therefore PLS components are more predictive than PCA components in classification. The experimental results on Manchester and ORL databases show that PLS is to be preferred over PCA when classification is the goal and dimension reduction is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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