The log has variable informations that are important and necessary to manage a network when accessed to network servers. These informations are used to reduce a cost and efficient manage a network through the meaningful prediction information extraction from the amount of user access. And, the network manager can instantly monitor the status of CPU, memory, disk usage ratio on network using the SNMP. In this paper, firstly, we have accumulated and analysed the 6 network logs and extracted the informations that used to predict the amount of user access. And then, we experimented the prediction simulation with the time series analysis such as moving average method and exponential smoothing. Secondly, we have simulated the usage ration of CPU, memory, and disk using Xian SNMP simulator and extracted the OID for the time series prediction of CPU, memory, and disk usage ration. And then, we presented the visual result of the variable experiments through the Excel and R programming language.
This paper analyzes the previous Anjok model of the Gayageum and describes a method to improve the frequency modeling based on previous model. In the previous work, relation between the fundamental frequency and Anjok's location on the body is assumed as an exponential function and these frequencies are integrated by a first-order leaky integrator. Finally, a parameter of the formula to calculate the fundamental frequency is obtained by applying integrated frequencies to the linear regression. This model shows 2.5 Hz absolute deviation on average and has maximum error 7.75 Hz for the low fundamental frequencies. In order to overcome this problem, this paper proposes that the Anjok's locations are grouped according to the rate of error increase and linear regression is applied to each group. To find the optimal parameter, the RMSE(Root Mean Square Error) between measured and calculated fundamental frequencies is used. The proposed model shows substantial reduction in errors, especially maximum three times.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.14
no.4
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pp.41-54
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2011
Tree roots can enhance soil shear strength and slope stability. However, there has been a limited study about root reinforcement of major tree species in Korea because of some experimental difficulties. Thus, this study was conducted to analyze the performance of Japanese larch (Larix kaempferi) and Korean pine (Pinus koraiensis) which are two common plantation species in Korea. Profile wall method was used to measure the spatial distribution of root system and its diameter within 15 soil walls of Japanese larch stand and 13 soil walls of Korean pine stand in Taehwa University Forest, Seoul National University, Korea. Root tensile properties of each species were assessed in the laboratory, and root reinforcements were estimated by Wu model. The study observed that the number and cross-sectional area (CSA) of root in both species could tend to decrease with soil depth. Especially, CSA were well-fitted to exponential functions of soil depth. Mean root area ratios (RAR) were 0.03% and 0.10% for Japanese larch and Korean pine, respectively. Estimated root reinforcement from Wu model were, on the average, 4.04 kPa for Japanese larch and 12.26 kPa for Korean pine. Overall, it was concluded that root reinforcement increased the factor of safety (Fs) of slope for small-scale landslide as the result of two-dimensional (2-D) infinite slope stability analysis considering vegetation effects.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
In order to produce high concentration of sodium gluconate, optimization of the fermentation conditions, such as glucose concentration, inoculum size, dissolved oxygen concentration and glucose feeding method, was examined. When the glucose concentration was maintained in the range of 30∼50 g/L during the batch fermentation, glucose conversion yield and productivity were 92.2% and 6.0 g/L/hr, respectively. In the case of the low concentration below 30 g/L, the yield decreased by about 25%. As the inoculum size increased above 20%(w/v), lag phase was shortened but the productivity decreased. The dissolved oxygen level of 60∼70% was shown to be the threshold point for 75% of increase in the productivity of sodium gluconate. Finally, optimal glucose feeding rate was determined using various feeding methods such as exponential feeding, feeding based on the average glucose consumption rate and was determined using various feeding methods such as exponential feeding, feeding based on the average glucose consumption rate and on the oxygen uptake rate and etc. Our result shows that glucose feeding, based on the oxygen uptake rate is a very simple, efficient and robust method, especially when oxygen is consumed as a substrate for the bioconversion. Using the above glucose feeding strategy under the optimized condition, 255 g/L of sodium gluconate concentration, 12 g/L/hr of productivity and 95% of glucose conversion yield were achieved with A. niger ACM53.
Change in the future household members is closely related to the change in the size and structure of the population which, in turn, is affected by factors of fertility and mortality and the household itself due to changing social values on family. This study aims to estimate the number of households and to thereby analyze the characteristics of household, using a household projection method chosen by reviewing various methods for Korea. In selecting the method of estimating households, the irregularity of the source data should be carefully taken into consideration with a society like the Korean society which is changing rapidly. The review on the proojection methods suggests the breakdown of the ages into two groups, namely 34 years old or less and 35 years old or more, for projecting the households for Korea. Thus, the Exponential Method for the former age group and the Net Transitional Method for the latter are adopted in this study. As a result, the number of households is expected to increase from 12,956 thousand in 1995 to 20,006 thousand in 2030 or by 54% during this period. The average number of members per household will decrease from 3.3 persons in 1995 to 2.5 persons in 2030. One of the main features of change in the housohold structure will be a rapid increase in the number of one person households and a decrease in the number of households with three generations or more.
Change in the future household members is closely related to the change in the size and structure of the population which, in turn, is affected by factors of fertility and mortality and the household itself due to changing social values on family. This study aims to estimate the number of households and to thereby analyze the characteristics of household, using a household projection method chosen by reviewing various methods for Korea. In selecting the method of estimating households, the irregularity of the source data should be carefully taken into consideration with a society like the Korean society which is changing rapidly. The review on the proojection methods suggests the breakdown of the ages into two groups, namely 34 years old or less and 35 years old or more, for projecting the households for Korea. Thus, the Exponential Method for the former age group and the Net Transitional Method for the latter are adopted in this study. As a result, the number of households is expected to increase from 12,956 thousand in 1995 to 20,006 thousand in 2030 or by 54% during this period. The average number of members per household will decrease from 3.3 persons in 1995 to 2.5 persons in 2030. One of the main features of change in the housohold structure will be a rapid increase in the number of one person households and a decrease in the number of households with three generations or more.
Within any income approach, a discount rate is used to convert some projected free cash flow to its presented value. In case of valuing companies, the most frequently used discount rate is the weighted average cost of capital(WACC) at the aggregate level. But technology valuation is different to discounting aggregate corporate cash flow since it is concerned about individual Intellectual property. Therefore, blindly applying standard discount rate such as WACC in technology valuation is unlikely to lead to the right result. The primary focus of this paper is to establish the structure of discount rate for technology valuation and to suggest the method of estimation. To determine an appropriate discount rate for technology valuation, the level of technology risk, market risk and competitive risk should be included in the structure of discount rate. This paper suggests the build-up model which consists of three components as a expansion of the CAPM. It includes (1) a risk-free rate of return, (2) general market risk premium and beta and (3) intellectual property risk premium related to technology risk and specific target market risk. However, there is no specific check list for examining the intellectual property risk until now and no specific method for quantifying its risk into risk premium. This paper developed the 10 element to determine the level of the intellectual property risk and applied estimation function such as linear function, natural log function and exponential function to transform the level of risk into risk premium. The limitation of this paper is that the range of intellectual property risk premium is inferred based on the information of foreign and domestic valuation agency. Finally, this paper explored the development of an intellectual property discount rate for technology valuation and presented the method in order to quantify the intellectual property risk premium.
Park, Su-Wan;Lee, Hyeong-Seok;Bae, Cheol-Ho;Kim, Kyu-Lee
Journal of Korea Water Resources Association
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v.42
no.7
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pp.525-535
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2009
In this paper a heuristic method for identifying individual pipes in water pipe networks to determine specific sections of the pipes that need to be replaced due to deterioration. An appropriate minimum pipe length is determined by selecting the pipe length that has the greatest variance of the average cumulative break number slopes among the various pipe lengths used. As a result, the minimum pipe length for the case study water network is determined as 4 m and a total of 39 individual pipe IDs are obtained. The economically optimal replacement times of the individual pipe IDs are estimated by using the threshold break rate of an individual pipe ID and the pipe break trends models for which the General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002) that can incorporate the linear, exponential, and in-between of the linear and exponetial failure trends and the ROCOFs based on the modified time scale(Park et al., 2007) are used. The maximum log-likelihoods of the log-linear ROCOF and Weibull ROCOF estimated for the break data of a pipe are compared and the ROCOF that has a greater likelihood is selected for the pipe of interest. The effects of the social costs of a pipe break on the optimal replacement time are also discussed.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.7
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pp.63-73
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2015
In the end to end data transfer protocols, it is very important to correctly estimate available bandwidth. In UDT (UDP based Data Transfer), receiver estimates the MTR (Maximum Transfer Rate) of the current link using pair packets transmitted periodically from sender and, then sender finally decides the MTR through EWMA (Exponential Weighted Moving Average) algorithm. Here, MTR has to be exactly estimated because available bandwidth is calculated with difference of MTR and current transfer rate. However, when network is congested due to traffic load and where competing flows are coexisted, it bring about a severe fairness problem. This paper proposes a congestion degree based MTR estimation algorithm. Here, the congestion degree stands a relative index for current congestion status on bottleneck link, which is calculated with arriving intervals of a pair packets. The algorithm try to more classify depending on the congestion degree to estimate more actual available bandwidth. With the network simulation results, our proposed method showed that the fairness problem among the competing flows is significantly resolved in comparison with that of UDT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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