At present, Authoring tools, which are used to develop the WIPI applications are less convenient to be coded. Usually, the programming tools only focus on the grammar while scarcity of visualization. Developer forced directly codes all times during the development by this cause. As a procedure for rapid WIPI Application Development, in this paper, WIPI API High Level Component is first visualized, in order words, graphic control is developed. Second this control is used in designing the mobile layout. Then UI Markup Language and source code can be generated automatically. With this view, we propose the JIML(Jlet Interface Markup Language) with UI Markup Language based XML of WIPI Jlet Platform and also present the transformable rule for generation to the WIPI code about WIPI Jlet UI from offered JIML. Also we implement the WIPI Jlet Generation System to make the generation to JIML, WIPI code. The Implemented System provides efficiency when developing WIPI Business Application, and helps to enable rapid development.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.194-202
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2003
In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.
Kim, Ki-Mun;Jung, Woo-Sung;Lee, Byung-Jeong;Wu, Chi-Su
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.34
no.8
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pp.763-771
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2007
As software is widely used on various environments today, there is an increasing need for adaptive software. Adaptive software is robust and flexible software that modifies its own behavior in response to the changes in its environment. Due to time constraints, high complexity and so on, it is hard to acquire context information from environment. So, when implementing software, it is common to think easily acquired data to be the environments. This research proposes an adaptive software framework that assumes plane images to be environments. Plane images are easy to acquire and have enough complexity. From this, our framework is able to acquire context information, reasons with action rule, and acts on the result of reasoning. Stand on this framework, implements software that plays a simple game automatically.
Over the past few years, a considerable number of methods have been proposed and applied for the classification of photoplethysmography (PPG). Most of the previous studies, however, focused on the qualitative description of the pulse type according to specific disease and thus provided ambiguous criteria to interpreters. In order to screen out this problem, we present a quantitative method for the pulse type classification including the second derivative of photoplethysmography (SDPTG). In the PPG signal, we have classified the signal as 4 types using the position and the presence of the dicrotic wave. In addition, we have categorized the SDPTG signal as 7 types using the position and the presence of "c" and "d" wave and the sign of "c" wave. In order to check the efficacy of the proposed pulse type classification rule, we collected pulse signals from 155 subjects with different ages and sex. From the correlation analysis, Class 1(p<0.01) and Class 2(p<0.01) in the PPG signal are significantly correlated with ages. In a similar manner Class A(p<0.01), Class C(p<0.05), Class D(p<0.01), and Class F(p<0.01) in the SDPTG signal are considerably correlated with the ages. From these observations, and some earlier ones [4], [5], we can conclude that since the newly proposed method has objectivity and clarity in pulse type classification, this method can be used as an alternative of previous classification rules including similar age-related characteristics.
As the number of various types of media data such as UCC (User Created Contents) increases, research is actively being carried out in many different fields so as to provide meaningful media services. Amidst these studies, a semantic web-based media classification approach has been proposed; however, it encounters some limitations in video classification because of its underlying ontology derived from meta-information such as video tag and title. In this paper, we define recognized objects in a video and activity that is composed of video objects in a shot, and introduce a reasoning approach based on description logic. We define sequential rules for a sequence of shots in a video and describe how to classify it. For processing the large amount of increasing media data, we utilize Spark streaming, and a distributed in-memory big data processing framework, and describe how to classify media data in parallel. To evaluate the efficiency of the proposed approach, we conducted an experiment using a large amount of media ontology extracted from Youtube videos.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.10a
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pp.303-310
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2002
Overbreak occurred inevitably in a tunnel excavation, Is the main factor for increasing cost and time in tunnel projects. Furthermore the damage to the remained rock mass related to the overbreak can give rise to a serious safety problem in tunnels. As a rule of thumb, causes for the overbreak are inaccuracy in drilling, the wrong design of blasting and selection of explosives, and heterogeneity in rock mass. Specially, the geological features of the rock mass around periphery of an excavation are very important factors, so a lot of researches have been conducted to describe these phenomena. But the quantitative geological classification of the rock mass for the overbreak and the method for decreasing the amount of the overbreak have not been established. Besides, the technical improvement of the charge method is requested as explosives for the smooth blasting have not functioned efficiently. In this study, the working face around periphery of an excavation has been continuously sectionalized to 5∼6 parts, and the new Blastability Index for the overbreak based on 6 factors of RMD(Rock Mass Description), UCS(Uniaxial Compressive Strength) JPS(Joint Plane Spacing), JPO(Joint Plane Orientation), JPA(Joint Plane Aperture) and FM(Filling Material) is proposed to classify sections of the working face. On the basis of this classification, the distance between contour holes and the charging density are determined to minimize the overbreak. For controlling the charging density and improving the function of explosives, the New Deck Charge(N.D.C) method utilizing the deck charge method and detonation transmission in hole has been developed.
Recently, access control on form-based web information systems has become one of the useful methods for implementing client systems in a service-oriented architecture. In particular, XForms language is being adopted in many systems as a description language for XML-based user interfaces and server interactions. In this paper, we propose an efficient algorithm for the evaluation of XPath-based access rules for XForms pages. In this model, an XForms page is a sequence of queries and the client system performs user interface realization along with XPath rule evaluations. XPath rules have instance-dependent predicates, which for the most part are shared between rules. For the efficient evaluation of shared predicate expressions in access control rules, we proposed a predicate graph model that reuses the previously evaluated results for the same context node. This approach guarantees that each predicate expression is evaluated for the relevant xml node only once.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.7
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pp.1459-1466
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2009
In ubiquitous environment, various and amount of sensor data information occur continuously and periodically about thing and user from RHO, sensor network of various space. Such, the users from among many of provider who provide sensor service should find service that themselves is wanted. And when service use, service right to user should be provided. But in the current environment of the USN(Ubiquitous Sensor Network) Application Service, there is no the registry to find these services but only business- oriented UDDI(Universal Description Discovery, and integration). In addition, when service use, service right to user should be provided but current services provided only services one of the conditions or events. Therefore, rules-based processing system of service event that can provide service according various conditions and events is need. In this paper research into service registry for sensor service search with reference to existing UDDI and event processing system for USN application service with reference to event rule based on web service as WS-ECA(Web Service-Event Condition Action).
Kim, Jin-Ho;Park, In-Sik;Kim, Bong-Ok;Yang, Yoon-Seok;Won, Yong-Gwan;Kim, Jung-Ja
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.2
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pp.28-37
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2011
With growing concerns about healthy life recently, although the podiatry which deals with the whole area for diagnosis, treatment of foot and leg, and prevention has been widely interested, research in our country is not active. Also, because most of the previous researches in data analysis performed the quantitative approaches, the reasonable level of reliability for clinical application could not be guaranteed. Clinical data mining utilizes various data mining analysis methods for clinical data, which provides decision support for expert's diagnosis and treatment for the patients. Because the decision tree can provide good explanation and description for the analysis procedure and is easy to interpret the results, it is simple to apply for clinical problems. This study investigate rules of item of diagnosis in disease types for adapting decision tree after collecting diagnosed data patients who are 2620 feet of 1310(males:633, females:677) in shoes clinic (department of rehabilitation medicine, Chungnam National University Hospital). and we classified 15 foot diseases followed factor of 22 foot diseases, which investigated diagnosis of 64 rules. Also, we analyzed and compared correlation relationship of characteristic of disease and factor in types through made decision tree from 5 class types(infants, child, adolescent, adult, total). Investigated results can be used qualitative and useful knowledge for clinical expert`s, also can be used tool for taking effective and accurate diagnosis.
In this study, we discuss a fatal accident severity model obtained from the analysis of 112 crash sites collected since 2000, and the resulting relationship between fatal accidents and roadway geometry design. From the 720 times computer simulations for improving driving safety, we then reached the following conclusions:. First, the result of cross and frequency-analyses on the car accident sites showed that 43.7% of the accidents occurred on the curved roads, 60.7% on the vertical curve section, 57.2% on the roadways with radius of curvature of 0 to 24m, 83.9% on the roads with superelevation of 0.1 to 2.0% and 49.1% on the one-way 2-lane roads; vehicle types involved are passenger vehicles (33.0%), trucks (20.5%) and buses (14.3%) in order of frequency. The results also show that the superelevation is the most influencing factor for the fatal accidents. Second, employing the Ordered Probit Model (OPM), we developed a severity model for fatal accidents being a function of on various road conditions so as to the damages can be predicted. The proposed model possibly assists the practitioners to predict dangerous roadway segments, and to take appropriate measures in advance. Third, computer simulation runs show that providing adequate superelevation on the segment where a fatal accident occurred could reduce similar fatal accidents by at least 85%. This result indicates that the regulations specified in the Rule for Road Structure and Facility Standard (description and guidelines) should be enhanced to include more specific requirement for providing the superelevation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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