Shin, Deok Ha;Lee, Mun Su;Park, Ju-Hyun;Lee, Yung-Seop
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.355-365
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2015
As the global climate has dramatically changed over the past decades, there has been active research on evaluating its effects on food security, which has been recognized as one of the most important issues in the field. In this study, we analyzed the impact of the climate change on the Korean agriculture using meta-analysis methods. Especially, our research focus is on estimating the effect of CO2 concentration and two adaptations (planting-date and cultivar adjustments)on rice that accounts for a larger proportion of the Korean domestic agriculture. Unlike traditional general meta-analysis methods that use summary statistics of effects of interest, meta analysis specific to the agriculture literature was conducted by integrating the data on rice yield that were generated under various CO2 emission scenarios and general circulating models of the 6 collected individual studies. As a modeling approach, the rice yield change ratio was set as the dependent variable and the main and interaction effects of CO2 concentration and adaptation were considered as independent variables in a regression model, As a result, CO2 is estimated to have opposite effects on rice yield depending on whether any of the two adaptations is applied or not; decreasing effect without adaptation and increasing effect with adaptation. In addition, it turns out that the cultivar adjustment has a higher increasing effect on rice yield than the planting-date adjustment. The results of the study are expected to be used as basic quantitative data for establishing responsive polices to the future climate changes.
In this paper, we introduce MDA based Development Method for Embedded Software Component. This method applies MDA approach to solve problems about reusability of the heterogeneous embedded software system. With our proposed method, we produce 'Target Independent Meta Model'(TIM) which is transformed into 'Target Specific Model'(TSM) and generate 'Target Dependent Code' (TDC) via TSM. We would like to reuse a meta-model to develop heterogeneous embedded software systems. To achieve this mechanism, we extend xUML to solve unrepresented elements (such as real things about concurrency, and real time, etc) on dynamic modeling of the particular system. We introduce 'MDA based Embedded S/W Modeling Tool' with extended XUML. With this tool, we would like to do more easily modeling embedded or concurrent/real time s/w systems. It contains two examples of heterogeneous imbedded systems which illustrate the proposed approach.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.6
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pp.648-653
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2012
Cavity pressure, an important factor in injection molding process, should be minimized to enhance injection molding quality. In this study, we decided the locations of valve gates to minimize the maximum cavity pressure. To solve this problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding analysis CAE tool, using the file parsing method of PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization) as a commercial process integration and design optimization tool. In order to reduce the computational time for obtaining the optimal design solution, we performed an approximate optimization using a meta-model that replaced expensive computer simulations. To generate the meta-model, computer simulations were performed at the design points selected using the optimal Latin hypercube design as an experimental design. Then, we used micro genetic algorithm equipped in PIAnO to obtain the optimal design solution. Using the proposed design approach, the maximum cavity pressure was reduced by 17.3% compared to the initial one, which clearly showed the validity of the proposed design approach.
Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the total frequency of visits of the currently selected node in the previous iteration. I used the ACS algoritm using subpath for search. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.9
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pp.289-304
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2022
It is necessary to apply process algebra and logic in order to analyze and verify safety requirements for Smart IoT Systems due to distributivity and mobility of the systems over some predefined geo-temporal space. However the analysis and verification cannot be fully intuitive over the space due to the fact that the existing process algebra and logic are very limited to express the distributivity and the mobility. In order to overcome the limitations, the paper presents a new logic, namely for GTS-VL (Geo-Temporal Space-Visual Logic), visualization of the analysis and verification over the space. GTS-VL is the first order logic that deals with relations among the different types of blocks over the space, which is the graph that visualizes the system behaviors specified with the existing dTP-Calculus. A tool, called SAVE, was developed over the ADOxx Meta-Modeling Platform in order to demonstrate the feasibility of the approach, and the advantages and practicality of the approach was shown with the comparative analysis of PBC (Producer-Buffer-Consumer) example between the graphical analysis and verification method over the textual method with SAVE tool.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.31-41
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2009
In the Semantic Web, it is possible to provide intelligent information retrieval and automated web services by defining a concept of information resource and representing a semantic relation between resources with meta data and ontology. It is very important to manage semantic data such as ontology and meta data efficiently for implementing essential functions of the Semantic Web. Thus we propose an index structure to support more accurate search results and efficient query processing by considering semantic and structural features of the semantic data. Especially we use a graph data model to express semantic and structural features of the semantic data and process various type of queries by using graph model based path expressions. In this paper the proposed index aims to distinguish our approach from earlier studies and involve the concept of the Semantic Web in its entirety by querying on primarily extracted structural path information and secondary extracted one through semantic inferences with ontology. In the experiments, we show that our approach is more accurate and efficient than the previous approaches and can be applicable to various applications in the Semantic Web.
Background: Local anesthetics alone or in combination with adjuncts, such as oral medications, have routinely been used for pain control during endodontic treatment. The best clinical choice amongst the vast numbers of agents and techniques available for pain control for irreversible pulpitis is unclear. This network meta-analysis combined the available evidence on agents and techniques for pulpal anesthesia in the maxilla and mandible, in order to identify the best amongst these approaches statistically, as a basis for future clinical trials. Methods: Randomized trials in MEDLINE, DARE, and COCHRANE databases were screened based on inclusion criteria and data were extracted. Heterogeneity was assessed and odds ratios were used to estimate effects. Inconsistencies between direct and indirect pooled estimates were evaluated by H-statistics. The Grading of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation working group approach was used to assess evidence quality. Results: Sixty-two studies (nine studies in the maxilla and 53 studies in the mandible) were included in the meta-analysis. Increased mandibular pulpal anesthesia success was observed on premedication with aceclofenac + paracetamol or supplemental 4% articaine buccal infiltration or ibuprofen+paracetamol premedication, all the above mentioned with 2% lignocaine inferior alveolar nerve block (IANB). No significant difference was noted for any of the agents investigated in terms of the success rate of maxillary pulpal anesthesia. Conclusion: Direct and indirect comparisons indicated that some combinations of IANB with premedication and/or supplemental infiltration had a greater chance of producing successful mandibular pulpal anesthesia. No ideal technique for maxillary anesthesia emerged. Randomized clinical trials with increased sample size may be needed to provide more conclusive data. Our findings suggest that further high-quality studies are required in order to provide definitive direction to clinicians regarding the best agents and techniques to use for mandibular and maxillary anesthesia for irreversible pulpitis.
There is an increasing interest in migration legacy systems to new hardware platforms and to new software development paradigms. The reason is that high maintenance costs and lack of documentation. In order to migrate or transform legacy system, various approaches such as screen scrapping, wrapping, semi-development, and re-development, tools, and methodologies are introduced until now. However, architecture or requirements level's transformation is not suggested because most of those approaches focus on code-level transformation or a few model-level transform. In this paper, we suggest a meta-model driven approach applying 3D space concept, which can be applied into architecture and requirement phase. Proposed integrated model drives seamless migration or co-evolution from code to architecture of reverse engineering and from architecture to code of forward engineering.
Reinforcement learning takes reward about selecting action when agent chooses some action and did state transition in Present state. this can be the important subject in reinforcement learning as temporal-credit assignment problems. In this paper, by new meta heuristic method to solve hard combinational optimization problem, examine Ant-Q learning method that is proposed to solve Traveling Salesman Problem (TSP) to approach that is based for population that use positive feedback as well as greedy search. And, suggest Ant-TD reinforcement learning method that apply state transition through diversification strategy to this method and TD-error. We can show through experiments that the reinforcement learning method proposed in this Paper can find out an optimal solution faster than other reinforcement learning method like ACS and Ant-Q learning.
In structural mechanics, traditional analyses methods usually employ matrix operations for obtaining displacement and internal forces of the structure under the external effects, such as distributed loads, earthquake or wind excitations, and temperature changing inter alia. These matrices are derived from the well-known principle of mechanics called minimum potential energy. According to this principle, a system can be in the equilibrium state only in case when the total potential energy of system is minimum. A close examination of the expression of the well-known equilibrium condition for linear problems, $P=K{\Delta}$, where P is the load vector, K is the stiffness matrix and ${\Delta}$ is the displacement vector, it is seen that, basically this principle searches the displacement set (or deformed shape) for a system that minimizes the total potential energy of it. Instead of using mathematical operations used in the conventional methods, with a different formulation, meta-heuristic algorithms can also be used for solving this minimization problem by defining total potential energy as objective function and displacements as design variables. Based on this idea the technique called Total Potential Optimization using Meta-heuristic Algorithms (TPO/MA) is proposed. The method has been successfully applied for linear and non-linear analyses of trusses and truss-like structures, and the results have shown that the approach is much more successful than conventional methods, especially for analyses of non-linear systems. In this study, the application of TPO/MA, with Harmony Search as the selected meta-heuristic algorithm, to cables net system is presented. The results have shown that the method is robust, powerful and accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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