Recently, digital contents systems have been constructed by means of a Web-based Information Systems(WBIS). However, developers supper from the Web Crisis since there is no systematic methodology for development and maintenance of the WBIS. To partially cope with the problem, we propose web-based business process and navigation modeling methods for efficient restructuring of a WBIS. A Business Process Net model is the business process model. Additionally, system structure model, state transition model, and user interaction model are the navigation models. These models might be useful for development and restructuring of a WBIS which includes digital contents.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.8
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pp.164-170
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2004
The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.
As the digital retail environement becomes prevalent, consumers are given greater opportunities to make purchases across physical and digital boundaries. Prior research emphasizes that the attractiveness of the digital or online channel is relatively determined by spatial specifics of physical locations. The overall market trend combined with prior research suggests that understanding spatial specifics becomes a key to managing both offline and online sales performance together. In this study, we focus on geographic variation in sales performance through offline and online channels and aim to investigate the channel-level sales difference between central and subsidiary areas. To this end, we obtain sales data of skincare and makeup products from a leading cosmetic company. Next, we examine spatial autocorrelations in data and then employ the spatial error models to study the effects of spatial specifics. The empirical findings are as follows. First, there are significant differences in category-specific and channel-level sales between central and subsidiary areas. Second, Moran's I statistics demonstrate the spatial autocorrelations of each variable. Third, spatial error models outperform simple regression models with lower AIC values. Finally, spatial specifics play a greater role in understanding online sales in subsidiary areas whereas they exert greater influence on offline sales in central areas. We believe our study advances the related theory and knowledge of multi-channel retailing and also contributes practically to location-dependent multi-channel strategies and sales data analytics.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.8
no.2
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pp.1-8
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1990
A regular grid or a triangulated irregular network is generally used as the data structure of digital terrain models. A Regular grid is simple and easy to manipulate, but it can't describe well terrain surface features and requires vast volumes of data. In the meantime, a triangulated irregular network has complex data structure, but it can describe well terrain surface features and can achieve the accuracy suitable to its application with relatively little data. This paper aims at the construction of efficient digital terrain models by the improvment of a triangulated irregular network based on Delaunay triangulation. Regular and irregular data set are sampled from existing contour maps, and the efficiency and the accuracy of the two data structures are compared.
Artificial intelligence clouds help to efficiently develop the autonomous things integrating artificial intelligence technologies and control technologies by sharing the learned models and providing the execution environments. The existing autonomous things development technologies only take into account for the accuracy of artificial intelligence models at the cost of the increment of the complexity of the models including the raise up of the number of the hidden layers and the kernels, and they consequently require a large amount of computation. Since resource-constrained computing environments, could not provide sufficient computing resources for the complex models, they make the autonomous things violate time criticality. In this paper, we propose a digital twin software development framework that selects artificial intelligence models optimized for the computing environments. The proposed framework uses a load estimation DNN model to select the optimal model for the specific computing environments by predicting the load of the artificial intelligence models with digital twin data so that the proposed framework develops the control software. The proposed load estimation DNN model shows up to 20% of error rate compared to the formula-based load estimation scheme by means of the representative CNN models based experiments.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.173-178
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2004
This paper presents photogrammetric processing to generate digital elevation models and deals with the accuracy potential of SPOT-5 HRG supermode imagery for DEM generation. The DEMs obtained from digital topographic maps of 1/5000 scale were used as the refernce DEM data. DEMs extracted from HRG dats were compared with digital topograpic map DEMs on severed test sections. And digital surface model(DSM), refering to above the ground like buildings, was produced about the test built-up area.
Digital control of robot manipulator employs discrete-time robot models. It is important to explore effective discrete-time robot models and to analyze their properties in control system designs. This paper presents a new type discrete-time robot model. The model is derived by using trapezoid rule to approximate the convolution integral term, then eliminating nonlinear force terms from robot dynamical equations. The new model obtained has very simple structure, and owns the properties of independence to the nonlinear force terms. According to evaluation criteria, three aspects of the model properties: model accuracy, model validity range and model simplicity are examined and compared with commonly used discrete-time robot models. The validity of the proposed model and its advantages to control system designs are verified by simulation results.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.1
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pp.125-133
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2017
Color in an image is determined by illuminant and surface reflectance. So, to recover unique color of object, estimation of exact illuminant is needed. In this study, the illumination models suggested to get the object color constancy with the physical illumination model based on physical phenomena. Their characteristics and application limits are presented and the necessity of an extended illumination model is suggested to get more appropriate object colors recovered. The extended illumination model should contain an additional term for the ambient light in order to account for spatial variance of illumination in object images. Its necessity is verified through an experiment under simple lighting environment in this study. Finally, a reconstruction method for recovering input images under standard white light illumination is experimented and an useful method for computing object color reflectivity is suggested and experimented which can be induced from combination of the existing illumination models.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.125-139
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2017
In this paper, we developed a framework to detect and predict insider information leakage by collecting and restoring network traffic. For automated behavior analysis, many meta information and behavior information obtained using network traffic collection are used as machine learning features. By these features, we created and learned behavior model, network model and protocol-specific models. In addition, the ensemble model was developed by digitizing and summing the results of various models. We developed a function to present information leakage candidates and view meta information and behavior information from various perspectives using the visual analysis. This supports to rule-based threat detection and machine learning based threat detection. In the future, we plan to make an ensemble model that applies a regression model to the results of the models, and plan to develop a model with deep learning technology.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.7
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pp.63-71
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1998
Generally, electronic packaging designer uses HSPICE SOFTWARE TOOL to validate electric characteristics of traces layout before layout traces in PCB in hundreds Mb/s high speed digital circuits. We are in need of a plated through hole (PTH) model and a connector model to use HSPICE SOFTWARE TOOL. Those models have not been perfectly defined for HSPICE simulation. In this paper, we define a PTH model and a connector model for HSPICE simulation and discuss application range for these models. Th emodels are analytic models very applicable for HSPICE simulation and are used to analyze electric characteristic of the PTH and the connector in thetraces layout in high speed digital circuit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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