This paper presents three methods of generating the transportation network data out of the topological geographic database in the hope that the conversion of the geographic database file containing the topology to the conventional node-link type trans¬portation network file may facilitate the integration between transportation planning mod¬els and GIS by alleviating the inherent problems of both computing environments. One way of the proposed conversion method is to use the conversion software that allows the bi-directional conversion between the UTPS (Urban Transportation Planning System) type transportation planning model and GIS. The other two methods of data structure conversion approach directly transform the GIS's user-level topology into the transportation network data topology, and have been introduced with codes programmed with FORTRAN and AML (Arc Macro Language) of ARC/INFO. If used successfully, any approach would not only improve the efficiency of transportation planning process and the associated decision-making activities in it, but enhance the productivity of trans¬portation planning agencies.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.4
no.2
s.8
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pp.109-121
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1996
It is very difficult to exchange geographical data among geographical information systems which store their spatial data with independent storage structures. Since, moreover, large amount of storage space is necessary to store spatial data and ex pen sive cost is required to input them, waste will grow as they are stored redundantly. Therefore, it is essential to share them with other geographical information systems by exchanging spatial data among them. In order to exchange spatial data efficiently, there exist several international standards for data exchange format. In this paper, we design and implement a data conversion system that converts geographical data between SDTS (Spatial Data Transfer Standard) which is adopted as the national standard for common data exchange format and Informap which is the existing mapping system. We first analyze the storage structures of SDTS and Informap, respectively and develop gateway functions according to these analyses for efficient conversion. Finally, we design and implement the overall data conversion system between SDTS and Informap using the gateway functions.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.3
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pp.93-117
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2014
The goal of this study is to seek for the method of effective DB conversion and related system development for the integrated KORMARC Format on the basis of the case of Sogang University Library. Since the integrated KORMARC bibliographic format was established, libraries have been converting bibliographic DB according to the new format. Loyola Library of Sogang University internally proceeded DB conversion using bibliographic DB convertor, which was developed and customized with a system vendor for Sogang University Library. The internal conversion enabled to correct or supplement bibliographic data errors. Besides, it enhanced stability of conversion and shortened the project time by adopting sampling conversion method. It was effective to reduce the additional work for DB quality maintenance, so this kind of conversion is recommendable to the library that has limited manpower for manual data correction.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.4
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pp.451-465
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2003
The major conversion processes of SO$_2$ to sulfate are reactions in gaseous, aqueous phase and on dust surface. Using the measurement data in Ganghwa, the background area of metropolitan Seoul Area, the relative contiribution of the conversion processes are estimated. Generally, aqueous cloud if the most important conversion path followed by dust surface, gas, and aqueous aerosol. Importance of conversion on dust surface increases for the dust storm period. The total conversion rate values over the metropolitan Seoul area are between 1.5 and 8.8$\times$10$^{-11}$ mole m$^{-3}$ air.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.305-316
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2021
The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.
With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.3-8
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1998
The conversion of monoscopic video to 3D stereoscopic video has been studied by some pioneering researchers. In spite of the commercial of potential of the technology, two problems have bothered the progress of this research area: vertical motion parallax and high computational complexity. The former causes the low 3D perception, while the hardware complexity is required by the latter. The previous research has dealt with NTSC video, thur requiring complex processing steps, one of which is motion estimation. This paper proposes 3D stereoscopic conversion method of MPGE encoded data. Our proposed method has the advantage that motion estimation can be avoided by processing MPEG compressed data for the extraction of motion data as well as that camera and object motion in random in random directions can be handled.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.3
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pp.153-162
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2016
Microwave and millimeter waves are considered suitable frequency ranges for diverse applications. The prediction of rain attenuation required the 1-min rainfall rate distribution, particularly for data obtained locally from experimental measurement campaigns over a given location. Rainfall rate data acquired from Korea Meteorological Administration (KMA) for nine major sites are analyzed to investigate the statistical stability of the cumulative distribution of rainfall rate, as obtained from a 10-year measurement. In this study, we use the following rain rate conversion techniques: Segal, Burgueno et al., Chebil and Rahman, exponential, and proposed global coefficient methods. The performance of the proposed technique is tested against that of the existing rain rate conversion techniques. The nine sites considered for the average 1-min rain rate derivation are Gwangju, Daegu, Daejeon, Busan, Seogwipo, Seoul, Ulsan, Incheon, and Chuncheon. In this paper, we propose a conversion technique for a suitable estimation of the 1-min rainfall rate distribution.
EPCglobal TDT specifies standards on RFID tag representations and conversion rules among them. According to the rule, more than 200 combinations of code conversions are possible. In this paper, we propose a code generation scheme for developing TDT code conversion program, that imports TDT XML specification and generates conversion codes. The proposed scheme makes it easy to develop and to maintain the conversion codes.
The coordinate system conversion of weather radar data is a basic and important process because it can be a factor to measure the accuracy of radar precipitation rate by comparison with the ground rain gauge. We proposed a real-time coordinate system conversion method that combines the advantages of the interpolation masks of SPRINT and REORDER to use tables of predetermined radar samples for each interpolated object coordinate and also distance weights for each precomputed sample. Experimental results show that the proposed method improves the computation speed more than 20~30 times compared with the conventional method and shows that the deterioration of image quality is hardly ignored.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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