Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.61-68
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2007
In a naval combat system, the information processing node is a key functional equipment and performs major combat management functions including control sensor and weapon systems. Therefore, a failure of one of the node causes fatal impacts on overall combat system capability. There were many methodologies to enhance system availability by reducing the impact of system failure like a fault tolerant method. This paper proposes a fault tolerant mechanism for information processing node using a replication algorithm with hardware duplication. The mechanism is designed as a generic algorithm and does not require any special hardware. Therefore all applications in combat system can use this functionality. The asynchronous characteristic of this mechanism provides the capability to adapt this algorithm to the module which has low performance hardware.
With the increasing number of vehicles in use in our daily life and the rise of traffic congestion problems, many methods and models have been developed for real time optimisation of traffic lights. Nevertheless, most methods which consider real time physical queue sizes of vehicles waiting for green lights overestimate the optimal cycle length for such real traffic control. This paper deals with the development of a generic hybrid model describing both physical traffic flows and control of signalised intersections. The firing times assigned to the transitions of the control part are considered dynamic and are calculated by a simplified optimisation method. This method is based on splitting green times proportionally to the predicted queue sizes through input links for each new cycle time. The proposed model can be easily translated into a control code for implementation in a real time control system.
de Souza, Rafael Alves;Kuchma, Daniel Alexander;Park, Jung-Woong;Bittencourt, Tulio Nogueira
Computers and Concrete
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v.4
no.5
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pp.363-376
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2007
The paper presents the development of an adaptable strut-and-tie model that can be applied to the design or analysis of four-pile caps that support axial compression and biaxial flexure from a supported rectangular column. Due to an absence of relevant test data, the model is validated using nonlinear finite element analyses (NLFEA). The results indicate that the use of the proposed model would lead to safe and economical designs. The proposed model can be easily extended to any number of piles, providing a rational procedure for the design of wide range of pile caps.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.705-711
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2007
This Paper has adapted SERVPERVAL scale so that hotel manager can use it to determine how customers perceive the service Quality in hotel. A considerable amount of research has focused on the dimensionality of service quality construct. As later found with the generic SERVQUAL, tangible was the most important out of the 5 dimensions. Listed in descending order of importance to hotel customers, the orders of the other 4 dimensions are assurance, reliability, responsiveness, and empathy. But there was order structure in SERVPERVAL's 5 dimensions. Order structure of 5 dimensions is divided by 3 order groups because there was same order among the 5 dimensions.
In this paper, we consider wavelength assignment problem (WAP) in Wavelength division multiplexed (WDM) unidirectional optical telecommunication ring networks. We show that, even though WAP on unidirectional ring belongs to NP-hard, WAP can be exactly solvable in real-sized WDM rings for near future demand. To accomplish this, we convert WAP to the vertex coloring problem of the related graph and choose a special integer programming formulation for the vertex coloring problem. We use a column generation technique in a branch-and-price framework for the suggested formulation. We also propose some generic heuristics and do the performance comparison with the suggested optimization algorithm.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.1
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pp.95-100
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2013
This paper presents a new state feedback control approach for communication networks based control systems in which control input and output observation time-delay natures are generally occurred in practice. We first establish a generic state feedback control framework based on well-known linear system theory. A maximum time-delay value which allows critical stability of whole control system are defined to make a positive definite Lyapunov function which is mathematically composed of controlled system states. We analytically derive its control parameters by using a steepest descent optimization method in order to guarantee a stability condition through Lyapunov theory. Computer simulation is numerically carried out for demonstrating reliability of the proposed NCS algorithm and a comparative study is accomplished to prove its superiority for which the traditional control approach for NCS is made use of under same simulation scenarios.
In wind load calculations based on pressure measurements, the concept of 'tributary area' is usually used. The literature has less guidance for a systematic computational methodology for calculating tributary areas, in general, and for scattered pressure taps, in particular. To the best of the author's knowledge, there is no generic mathematical equation that helps calculate the tributary areas for irregular pressure taps. Traditionally, the drawing of tributary boundaries for scattered and intensively distributed taps may not be feasible (a time and resource consuming task). To alleviate this problem, this paper presents a proposed numerical approach for tributary area calculations on rectangular surfaces. The approach makes use of the available coordinates of the pressure taps and the dimensions of the surface. The proposed technique is illustrated by two application examples: first, quasi-regularly distributed pressure taps, and second, taps that have scattered distribution on a rectangular surface. The accuracy and the efficacy of the approach are assessed, and a comparison with a traditional method is presented.
Few-shot learning is a sub-area of machine learning problems, which aims to classify target images that only contain a few labeled samples for training. As a representative few-shot learning method, the Prototypical network has been received much attention due to its simplicity and promising results. However, the Prototypical network uses the sample mean of samples from the same class as the prototypes of that class, which easily results in learning uncharacteristic features in the low-data scenery. In this study, we propose to use local descriptors (i.e., patches along the channel within feature maps) from the same class to explicitly obtain more representative prototypes for Prototypical Network so that significant intra-class feature information can be maintained and thus improving the classification performance on few-shot learning tasks. Experimental results on various benchmark datasets including mini-ImageNet, CUB-200-2011, and tiered-ImageNet show that the proposed method can learn more discriminative intra-class features by the local descriptors and obtain more generic prototype representations under the few-shot setting.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.365-373
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2021
Covid-19 posed a serious threat to public health worldwide, especially in the absence of vaccines or medicines. The only viable strategies to combat a virus with a high infection rate were to apply lock-down strategies, transport ban, social and physical distancing. In this work, we provide a domain-specific component model for crisis management. The model allows for building a plan for managing Covid-19 crisis and use the plan as a template to generate a system specific for managing that crisis. The crisis component model is derived from X-MAN II, a generic component model that we have developed for the aircraft industry
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.2
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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