KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4342-4366
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2016
Congestion control in Cluster Wireless Sensor Networks (CWSNs) has drawn widespread attention and research interests. The increasing number of nodes and scale of networks cause more complex congestion control and management. Active Queue Management (AQM) is one of the major congestion control approaches in CWSNs, and Random Early Detection (RED) algorithm is commonly used to achieve high utilization in AQM. However, traditional RED algorithm depends exclusively on source-side control, which is insufficient to maintain efficiency and state stability. Specifically, when congestion occurs, deficiency of feedback will hinder the instability of the system. In this paper, we adopt the Additive-Increase Multiplicative-Decrease (AIMD) adjustment scheme and propose an improved RED algorithm by using neighbor feedback and scheduling scheme. The congestion control model is presented, which is a linear system with a non-linear feedback, and modeled by Lur'e type system. In the context of delayed Lur'e dynamical network, we adopt the concept of cluster synchronization and show that the congestion controlled system is able to achieve cluster synchronization. Sufficient conditions are derived by applying Lyapunov-Krasovskii functionals. Numerical examples are investigated to validate the effectiveness of the congestion control algorithm and the stability of the network.
Wireless sensor network is one of prospective methods for railway monitoring due to the long-term operation and low-maintenance performances. How to supply power to the wireless sensor nodes has drawn much attention recently. In railway monitoring, the idea of converting ambient vibration energy from vibration of railway track induced by passing trains to electric energy has made it a potential way for powering the wireless sensor nodes. In this paper, a bimorph cantilever piezoelectric energy harvester was designed based on a single degree-of-freedom model. Experimental test was also performed to validate the design. The first natural frequency of the bimorph piezoelectric energy harvester was decreased from 117.1 Hz to 65.2 Hz by adding 4 gram tip mass to the free end of the 8.6 gram energy harvester. In addition, the power generation of the piezoelectric energy harvester with 4 gram tip mass at resonant frequency was increased from 0.14 mW to 0.74 mW from $2.06m/s^2$ base excitation compared to stand-alone piezoelectric energy harvester without tip mass.
This study analyzes the Internet utilization pattern of customer by comprehensively investigating the previous studies on the behavior pattern of customer in terms of Internet business. Based on the analysis, this study develops research framework that supports strategic decision-making for resource allocation in Internet business. Such research framework would be helpful for providing the typology of Internet business model that can be specialized by each industry. As a result of the simulation analysis, it was found that the optimal resource allocation portfolio providing maximum profits to the Internet bookstore involves large-scale investment on delivery service and customer support service which are the key factors for post-purchase customer satisfaction, regardless of the growth pattern or size of Internet bookstore market. Consequently, from the above analysis, the investment ratio of resources for the profit maximization of Internet bookstore was drawn. Conclusively, based on the comprehensive examination of the results, this study provided a framework for dynamic resource allocation decision-making, and proposed a management strategy which allows consumers to shop under more favorable environment, and simultaneously enables the Internet bookstore to accomplish management objectives such as continuous growth and profit maximization.
Although animal studies have been used most often for quantitative risk assessment, it is generally recognized that well-conducted epidemiologic studies would provide the best basis for estimating human risk. However, there are several features related to the design and analysis of epidemiologic studies that frequently limit their usefulness for quantitating risks. The lack of accurate information on exposure in epidemiologic studies is perhaps the most frequently cited limitation of these studies for risk assessment. However. other features of epidemiologic study design, such as statistical power, length of follow-up, confounding, and effect modification, may also limit the inferences that can be drawn from these studies. Furthermore, even when the aforementioned limitations are overcome, substantial uncertainty exists concerning the choice of an appropriate statistical (or biologic) model for extrapolation beyond the range of exposures observed in a particular study. This paper focuses on presenting a review and discussion of the methodologic issues involved in using epidemiologic studies for risk assessment. This review concentrates on the use of retrospective, cohort, mortality studies of occupational groups for assessing cancer risk because this is the most common application of epidemiologic data for quantitative risk assessment (QRA). Epidemiologic data should not be viewed as a panacea for the problems inherent in using animal bioassay data for QRA. Rather, information that can be derived from epidemiologic and toxicologic studies complement one another, and both data sources need to be used to provide the best characterization of human risk.
Purpose: This study was conducted to develop a teacher-efficacy scale which is adequate for heath education teachers. Method: A preliminary questionnaire was made based on the hypothetical factors. A total of 364 health education teachers answered to the preliminary test, and the potential factors of teacher-efficacy were checked out by exploratory factor analysis (EFA). In the main test 378 health education teachers answered, the factor structure was drawn by EFA, and confirmatory factor analysis (CFA) was conducted to test and the fitness of the factor model. Results: Through the preliminary test, 5 potential factors were found, which were instruction, health-service, administrative task, interpersonal relationship, and community connection. Also, 48 items were reduced to 31 items. Through the main test, from the 34 items were extracted 4 factors with 24 items, And then teacher-efficacy scale was developed, which included the subscales of instruction efficacy, health-service efficacy, task-interpersonal efficacy, and community connection efficacy. Conclusion: Different from that for other subject teachers, the factor structure for health teachers had 4 factors with 24 items. The scale developed in this study is consistent with health teachers' work areas, and for this reason, has significance as a adequate and valid scale to measure teacher-efficacy of health education teachers.
본 연구는 농촌관광의 수요자인 방문객들의 만족도를 측정할 수 있는 측정문항을 도출하고, 도출된 만족도 측정문항을 이용하여 방문객의 전반적인 만족에 영향을 미치는 만족결정요인을 파악하는데 목적이 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 경기도 양평군 소재 농촌체험마을 방문객을 대상으로 조사를 실시하였다. 선행연구의 검토를 통해 농촌관광 방문객의 만족도를 측정할 수 있는 측정문항은 24개 문항으로 도출하였다. 구조방정식모델을 이용하여 실증분석을 한 결과, 농촌관광 방문객 만족결정요인은 체험프로그램, 비용, 인솔자, 농촌성 등 4개 요인으로 나타났다.
A modern optical fiber manufacturing process requires the sufficient cooling of glass fibers freshly drawn from the heated and softened silica preform in the furnace, since the inadequately cooled glass fibers are known to cause improper polymer resin coating on the fiber surface and to adversely affect the product quality of optical fibers. In order to greatly enhance the fiber cooling effectiveness at increasingly high fiber drawing speed, it is necessary to use a dedicated glass fiber cooling unit with helium gas injection between glass fiber drawing and coating processes. The present numerical study features a series of three-dimensional flow and heat transfer computations on the cooling gas and the fast moving glass fiber to analyze the cooling performance of glass fiber cooling unit, in which the helium is supplied through the discretely located rectangular injection holes. The air entrainment into the cooling unit at the fiber inlet is also included in the computational model and it is found to be critical in determining the helium purity in the cooling gas and the cooling effectiveness on glass fiber. The effects of fiber drawing speed and helium injection rate on the helium purity decrease by air entrainment and the glass fiber cooling are also investigated and discussed.
본 연구는 실제크기의 첨성대 모형을 피사체로 선정하여 측정용 카메라에 의해 원형 strip과 Block을 형성한 후, bundle조성으로 촬영거리와 기준점 배치에 따른 정확도를 다양하게 분석하고 strip조합해석의 특성을 규명하므로써 전면(全面)해석을 요하는 각종 문화재 특히 원통형 구조물에 대한 최적 해석기법을 제시한 것이다. 연구결과 어느 일면에 배치된 기준점 만으로도 전면해석이 가능하며, 기준점수에 비해 그 배치가 정도에 보다 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 구조물의 전면해석시 기준점은 X, Y, Z축 평면상에 고루 배치하는 것이 이상적이며, 근접촬영하여 strip조합수에 증가시킴에 따라 정확도가 현저히 향상되었다.
Friction occurs when surfaces that are in contact move relatively between solid surfaces, fluid layers, and materials slide against one another. This friction force causes wear on the contact surface, generates unwanted heat and leads to performance degradation. Thus, much research has been performed to avoid friction reduction. Among these studies, a textured surface that has micro patterns on the surface has drawn attention for its ability to reduce friction. A mathematical model is developed in this study to examine friction reduction due to the texture of a surface. Numerical simulations are carried out with respect to various factors such as the shape aspect ratio and texture depth of a diamond-shaped texture in the hydrodynamic lubrication regime. As a result, a shape aspect ratio of 1 is best for friction reduction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5546-5559
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2019
Facial action units (AUs) have recently drawn increased attention because they can be used to recognize facial expressions. A variety of methods have been designed for frontal-view AU detection, but few have been able to handle multi-view face images. In this paper we propose a method for multi-view facial AU detection using a fused multilayer, multi-task, and multi-label deep learning network. The network can complete two tasks: AU detection and facial view detection. AU detection is a multi-label problem and facial view detection is a single-label problem. A residual network and multilayer fusion are applied to obtain more representative features. Our method is effective and performs well. The F1 score on FERA 2017 is 13.1% higher than the baseline. The facial view recognition accuracy is 0.991. This shows that our multi-task, multi-label model could achieve good performance on the two tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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