In workflow process intelligence and systems, workflow process mining and analysis issues are becoming increasingly important. In order to improve the quality of workflow process intelligence, it is essential for an efficient and effective data center storing workflow enactment event logs to be provisioned in carrying out the workflow process mining and analytics. In this paper, we propose a three-dimensional process-aware datacube for organizing workflow enterprise data centers to efficiently as well as effectively store the workflow process enactment event logs in the XES format. As a validation step, we carry out an experimental process mining to show how much perfectly the process-aware datacubes are suitable for discovering workflow process patterns and its analytical knowledge, like enacted proportions and enacted work transferences, from the workflow process enactment event histories. Finally, we confirmed that it is feasible to discover the fundamental control-flow patterns of workflow processes through the implemented workflow process mining system based on the process-aware data cube.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.311-313
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2002
We are under development of a 3D PET scanner with depth of interaction (DOI) capable of high sensitivity and high resolution. In this scanner, a maximum data transfer rate of coincidence pair's event information is 10 Mcps and one event is a 64-bit data format. This maximum data transfer rate corresponds by 10 times a conventional PET scanner. A data acquisition system, which fulfills the specification of this scanner, is considered for parallel collection with banks including several coincidence units. Data transfer rate is improved by optimizing parameters of a message size, and so on.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.2
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pp.387-396
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2016
As the number of people using digital devices has increased, the digital forensic, which aims at finding clues for crimes in digital data, has been developed and become more important especially in court. Together with the development of the digital forensic, the anti-forensic which aims at thwarting the digital forensic has also been developed. As an example, with anti-forensic technology the criminal would delete an digital evidence without which the investigator would be hard to find any clue for crimes. In such a case, recovery techniques on deleted or damaged information will be very important in the field of digital forensic. Until now, even though EVTX(event log)-based recovery techniques on deleted files have been presented, but there has been no study to retrieve event log data itself, In this paper, we propose some recovery algorithms on deleted or damaged event log file and show that our recovery algorithms have high success rate through experiments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.59-68
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2008
In this paper, we propose a method for selecting meaningful event packets from which can receive before anything else from seismograph according to allotted priority and estimate epicenter using selected packets. Event packets which received from each station will be evaluated with their onset time, signal period and SNR by statistical method and will be selected packets related with real earthquake's P-wave. And estimated epicenters using by 'Application of epicenter estimation using first P arrivals'. With local earthquakes occurred in 2007 were announced by KMA, collected event packets on earthquake happened date and selected p-wave related packets and estimated epicenter. After result of experiment, if an earthquake occurred within seismic networks, can estimate epicenter with small misfits just after event packets arrived from above 4 stations. Considering average distance of each station, in case of using all stations' data include other organization, can estimate and alert rapidly. It show this method is useful when construct a local earthquake early warning system later.
This paper introduces and implements a Sound Event Detection (SED) system based on weakly-supervised learning where only part of the data is labeled, and analyzes the effect of parameters. The SED system estimates the classes and onset/offset times of events in the acoustic signal. In order to train the model, all information on the event class and onset/offset times must be provided. Unfortunately, the onset/offset times are hard to be labeled exactly. Therefore, in the weakly-supervised task, the SED model is trained by "strongly labeled data" including the event class and activations, "weakly labeled data" including the event class, and "unlabeled data" without any label. Recently, the SED systems using the mean-teacher model are widely used for the task with several parameters. These parameters should be chosen carefully because they may affect the performance. In this paper, performance analysis was performed on parameters, such as the feature, moving average parameter, weight of the consistency cost function, ramp-up length, and maximum learning rate, using the data of DCASE 2020 Task 4. Effects and the optimal values of the parameters were discussed.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.26
no.2
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pp.96-109
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2021
Since terrestrial input plays a major role in coastal primary production, an understanding of land-ocean coupling (LOC) is key to understand coastal ecological changes. In this study, the LOC has been classified into three stages (i.e., the baseflow, plume event and residual flow). In order to characterize its pattern in Nakdong River estuary, multi-platform data were obtained from remote sensing (geostationary ocean color image (GOCI)), in-situ measurement (marine environment information system (MEIS)), on-site measurement (discharge data and meteorological data). The MEIS data were grouped into three stages of LOC using principal component analysis (PCA), and the LOC (2013 ~ 2018) was examined at each stage using multi-platform data. In the Nakdong River estuary, the maximum value of chlorophyll-a (chl-a) was unexpectedly appeared during the plume event. It is assumed that there was no significant increase in turbidity, expected during the typical plume event, together with the weak flushing effect, caused the enhanced phytoplankton growth. Compared with other estuaries, LOC is common in estuaries affected by freshwater inflow, but LOC has different pattern depending on the size of the plume. While estuaries that form small plumes of about 10 km (low freshwater discharge and weak flushing effect) observed high chl-a in the plume event because the phytoplankton can response to the increased nutrient more rapidly. estuaries that form large plumes of more than 100 km est (high freshwater discharge and strong flushing effect) follow the typical LOC pattern conceptualized in this study (high chl-a in the residual flow).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.9
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pp.1554-1563
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2008
As the interests on RFID technologies increase, a lot of research activities on RFID middleware systems to handle the data acquired by RFID readers are going on actively. Meanwhile, even though various kinds of RFID middleware methodologies and related techniques have been proposed, the common data type which is dealt with in those systems is an EPC code, mainly. Also, there are few researches of the implementation of collecting the stream data queued from RFID readers endlessly and without blocking, classifying the data into some groups according to usage, and sending the resulting data to specific applications. In this paper, we propose the method of data handling in RFID middleware to efficiently process an EPC event stream data using detail filtering, checking of data modification, creation of data set to transfer, data grouping, and various kinds of RFID data format transform. Our method is based on a de facto international standard interface defined in the ALE middleware specification by EPCglobal, and application and service users can directly set various kinds of conditions to handle the stream data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.5
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pp.93-102
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1997
Conventional expert systems have difficulties in the inference on time-varing situations because they don't have the structure for processing time related informations and rule representation method to describe time explicitely. Some expert systems capable of temporal reasoning are not applicable to the domain in which state changes happen by unpredictble events that cannot be represented by periodic changes of data. In this paper, an event based temporal reasoning method is proposed. It is capable of processing te unpredictable events, representing the knowledge related to event and time, and infering by that knowledge as well as infering by periodically time-varing data. The NEO/temporal, an temporal inference engine, is implemented by applying the proposed temporal reasoning situation assessment and decision supporting system is implemented to show the benefits of the proposed temporal information processing model.
Yellow sand event has been studied using SeaWiFS data in order to examine the aerosol optical characteristics in the Yellow Sea and their influences on the atmospheric correction for the ocean color remote sensing. Two SeaWiFS images of April 18 and April 25, 1998, representing Yellow Sand event and clear-sky case respectively, are selected for emphasizing the impact of high aerosol concentration on the ocean color remote sensing. It was shown that NASA's standard atmospheric correction algorithm treats yellow sand area as either too high radiance or cloud area, in which ocean color information is not generated. SeaWiFS aerosol optical thickness is compared with nearby ground-based sun photometer measurements and also is compared with radiative transfer simulation in conjunction with yellow sand model, examining the performance of NASA's atmospheric correction algorithm in case of the heavy dust event.
Purpose: To identify factors influencing adaptation to menopause in middle-aged women. Methods: Participants were 157 middle-aged women who visited Y gynecologic clinic in C city. Data were collected through interviews using the Korean CES-D (Center for Epidemiological Studies Depression), climacteric symptoms, life event stress, and menopausal adaptation scale. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, Pearson correlation coefficient, and multiple regression using SPSS. Results: There were significant differences in adaptation to menopause according to monthly income, life satisfaction, and marital satisfaction. Adaptation to menopause had significantly negative correlations with depression, climacteric symptoms, and life event stress. Depression, monthly income, climacteric symptoms, and life event stress were verified as factors affecting adaptation to menopause. These factors accounted for 41.9% of adaptation to menopause. Conclusion: These variables should be considered in nursing interventions to improve adaptation to menopause in middle-aged women. Individuals should have the will to overcome menopause positively and actively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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