Achieving situation awareness is especially challenging for real-time data stream applications because they i) operate on continuous unbounded streams of data, and ii) have inherent realtime requirements. In this paper we showed how formal data stream modeling and analysis can be used to better understand stream behavior, evaluate query costs, and improve application performance. We used MEDAL, a formal specification language based on Petri nets, to model the data stream queries and the quality-of-service management mechanisms of RT-STREAM, a prototype system for data stream management. MEDAL's ability to combine query logic and data admission control in one model allows us to design a single comprehensive model of the system. This model can be used to perform a large set of analyses to help improve the application's performance and quality of service.
This study explores the limitation in making a causal model through an existing case and proposes an alternative plan to improve a theoretical system of causation modeling. To make a dynamic and actual model, several principles are needed such as reality based analysis of system structures and dynamics, consistent expression of causations, conversion of numerical formulas to causal relations, classification and arrangement of variables by size of concept, etc. However, it is hard to find cases to apply these considerations from existing models in System Dynamics. Therefore, this study verifies errors of derived models from literatures and proposes principles and guides that should be considered to make a sound dynamic model on a causal map. It contributes to making an opportunity for exciting public opinion to improve theory about causal maps, yet it has limitation that the study does not advance forward to the experimental step. For future study, it plans to make up by classifying and leveling causal variables, developing a dynamic BSC model.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.2
no.1
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pp.103-109
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2001
Productivity enhancement program of wind tunnel testing has begun at Korea Aerospace Research Institute Low Speed Wind Tunnel (KARI LSWT). A previous test record of a canard airplane model was adopted to examine the current status of wind tunnel testing efficiency. The time consumed to perform testing activities from the model preparation to data collection was broken down and the results were compared with those of the recent Boeing low speed test result. The efforts to improve the wind tunnel productivity consisted of the installation of mini crane underneath of test section, fabricating lift device for image fairings, model configuration changing rigs and the modifications of external balance system. Time reductions for changing strut interface platform and installation of image fairings. These effects showed more than 70% improvement over the previous test time. Integration of the new and modified systems will improve productivity of wind tunnel testing in KARI LSWT.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.8
no.1
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pp.32-39
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2000
To optimize the cold start process of a 4-stroke, 8 cylinder Diesel engine, a dynamic simulation model from cranking to idle speed is developed. Physically-based first order starter motor dynamics are used to model the performance of starting process which is very complex. These equations are solved using numerical schemes(Petzold-Gear BDF method) to describe the starting process of diesel engine and to study the effects of starting parameters. The validity of this model is examined by start test. This model can be served as a tool for computer aided control systems design to improve cold improve cold start performance.
In the initial step of BIM based architectural design process, workloads are increased and the decision making process becomes more complex than those of the conventional design process. Technologies regarding distribution, exchange, classification, verification of BIM data are fundamental elements of construct environment for information sharing based on BIM. Interoperability of BIM model data is another issue to integrate BIM model. To improve interoperability in BIM-based collaboration, a model for utilizing formal&unformal design informations is suggested. Futhermore, Prototyping the model and practical test is conducted for advancement of data exchange making design data richen.
Many researchers have proved that risk measurement of information systems is a very effective tool for improving confidence of information systems. However, information system risk in Korea still includes many subjective judgements. This study deals with applying a quantitative model to improve risk measurement of information system quality. First of all, we have come up with solutions to improve the evaluation efficiency on risk measurement. We have merged the risk guidelines of COBIT and CMM, and developed a quantified evaluation scheme that call by risk point. We have proved the validity of this model by interviews with experts and by case studies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.168-176
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2021
This study developed and evaluated a learning model to improve collaborative problem-solving skills for nursing students taking physiology courses. This one-group pretest-posttest design used the jigsaw cooperative learning method on 30 nursing students from one local university. We analyzed the effect of a cooperative problem- solving learning model using SPSS 21.0 to compare changes in the students' collaborative self-efficacy, problem-solving abilities, and team-member exchange. As a result, the participants showed significant increases in collaborative self-efficacy, problem-solving ability, and team-member exchange after experiencing cooperative problem- solving learning model. Therefore, we will help nursing students improve their communication skills by enhancing their collaborative self-efficacy and help them solve problems effectively in conflict situations.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.139-142
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2020
NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) is an emerging LPWAN(Low Power Wide Area Network) radio technology. NB-IoT has many advantages like low power, low cost, and high coverage. However low bandwidth and low sampling rates also lead to poor positioning accuracy. This paper proposed a solution to optimize positioning accuracy under the OTDOA(Observed Time Difference of Arrival) approach by utilizing MLR(Multiple Linear Regression) models. Through the MLR model to predict the influence degree of weather(temperature, humidity, light intensity and air pressure) on the arrival time of signal transmission to improve the measurement accuracy. The improvement of measurement accuracy can greatly improve IoT applications based on NB-IoT.
Currently, there are little evaluated model for each industry and systematic analysis for each item about current business web sites. And the approach way to improve it all depends on individual. This research is about two different points of view on I-Evaluation development as an approach method to provide analysis, evaluation, and guideline on business web sites. The one is about developing a working step and a site evaluation model that are necessary to improve the quality of site. The other is about a framework development to apply a feedback on site most rapidly and site optimization. The former is from the methodological point of view for I-Evaluation, and the latter is from the point of view for I-Evaluation Framework. In terms of methodology, developing site evaluation model and defining a working step belong to it. Site evaluation model means customizing each customers web site, using each evaluated scoring model which can be a standard for each industry to analyze a similar business web site. Defining a working step means defining input and output parameters for composed elements, working processes, and results analysis on an evaluated model. And also it includes building a working environments to automatic steps mentioned the above by clarifying them.
Park, Sol-Ji;Joo, No-Ah;Park, Hyun-Il;Kim, Young-Sang
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.03a
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pp.456-463
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2009
The preconsolidation pressure has been commonly determined by oedometer test. However, it can also be determined by in-situ test, such as piezocone test with theoretical and(or) empirical correlations. Recently, Neural Network(NN) theory was applied and some models were proposed to estimate the preconsolidation pressure or OCR. However, since the optimization process of synaptic weights of NN model is dependent on the initial synaptic weights, NN models which are trained with different initial weights can't avoid the variability on prediction result for new database even though they have same structure and use same transfer function. In this study, Committee Neural Network(CNN) model is proposed to improve the initial weight dependency of multi-layered neural network model on the prediction of preconsolidation pressure of soft clay from piezocone test result. It was found that even though the NN model has the optimized structure for given training data set, it still has the initial weight dependency, while the proposed CNN model can improve the initial weight dependency of the NN model and provide a consistent and precise inference result than existing NN models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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