6개의 수조와 1개의 펌프장을 갖고 있는 대심도 지하관로 배수시스템에서 발생하는 복잡한 서어징 현상을 강체수주이론에 의한 비선형 상태방정식에 의해서 해석하였다. 상태방정식은 각 수조에서의 유량연속방정식과 비선형항을 갖는 지하관로의 운동 방정식으로부터 구성된다. 홍수의 유입량과 펌프의 유출량을 장방형 펄스(pulse)로 하고 유출유량과 전유입유량이 같다고 한다면 비선형 상태방정식에 의한 각 수조수위의 진동은 선형화 방정식에 의한 결과와 잘 일치 하고 있다. 이것은 관로저항의 영향이 적고 이것을 무시한 자유진동해석이 타당하다는 것을 나타내는 것이다. 자유진동 방정식은 6개의 고유모드를 갖는다. 그 중 하나는 강체모드이며 유출유량이 전유입유량과 다를 때에 나타나며 이러한 6개의 고유모드는 유입유출조건에 의해서 여러 가지 서어징 현상을 구성한다. 강체모드가 존재하기 때문에 실제의 홍수 유입량에 대응한 고도의 펌프운전이 요구된다.
Today, the company is trying to improve for business performance through the optimization of corporate resources. Most companies set up new strategy for obtaining competitive advantage for survival in rapid changes of the global business environment. IT has an important role to reduce cost and to increases business performance such as increasing sales, improving business skills and corporate image, etc. in the corporate environment. The development and use of IT resource is recognized as essential in connection with the business strategy. Most companies tried to establish the strategic use of information systems to gain competitive advantage. IT resource management is not clear in a tangible result of the business. The purpose of this study is to find out the relationship between IT competency and organizational performance through the mediating effect of strategic use of IS. IT competency consists of IT human resource, IT infrastructure, and IT vendor management. In direct relationship between three IT competence factors and organizational performance, the results of multiple regression analysis showed that IT human resource and IT vendor management are important determinants to influence organizational performance. The additional analysis for mediating effect of strategic use of IS showed that it has mediated the relationship between IT competency factors and organizational performance. This results give us an implication, not only the importance of IT competency development, but also the importance of strategic alignment of strategic use of IS with business strategy.
It is understood that carriers evaluate several features of ports when fixing the T/S port. Those features can be enumerated as Geographic condition of port, Service network with overseas ports, Level of port productivity, Port infrastructure, Port services level, Port Authority's Policy direction mand Cost competitiveness. The objectives of this study are to: 1) determine if those factors could affect the T/S competitiveness of the port; and 2) to evaluate how Busan port conforms to those determinants factors in such extent. According to results of the analysis after surveying National global carrier, Intra-Asia carriers, Global overseas carriers, Terminal operators, and Busan Port Authority known to be highly influential samples, all factors were proven to be factors affecting the T/S competitiveness of the port. Meanwhile, in the analysis through AHP (Analytic Hierarchy Process) methodology about the order of weight among those factors, Cost competitiveness was answered as the most important factor. On the other hand, in the analysis to find the situation if Busan port conforms to those factors, Busan port was proven to satisfy those conditions to a moderate extent. In the analysis about the order of strength among those factors, Busan port was answered to have the highest strength in the geographic condition. However, it showed the bottom level of strength in the Cost competitiveness which was answered as the most important factor among samples for determining the T/S competitiveness of the port. This indicates that Government and Port Authority of Busan have to concentrate policy capabilities on the improvement of cost competitiveness of Busan port to enhance the T/S competitiveness. In this paper, four policy recommendations are given : Integration of Busan port operation into New port, Combining multiple operators into one or a few, Attracting Global mega carriers as the New port terminal operators, and Continuous Infrastructure expansion.
Objectives: The purpose of this study was to interpret regional disparities in the number of teeth sealed with pit and fissure sealants, identify the factors that affect these disparities and find solutions for the same. Methods: Data were collected from the National Health Insurance Service and Korean statistical information service using metropolis-city-rural area dental health infrastructure variables, regional health behavior variables, and local finance-related variables. Results: In 2015, the number of teeth sealed with pit and fissure sealants per 100 people was higher in the metropolis or city than in the rural area. There was a positive correlation between the number of teeth sealed with pit and fissure sealants and the number of dentists, dental hygienists, dental institutions, standardization rate of subjective awareness of well-being, standardization rate of brushing after lunch, and the proportion of welfare budget in the general budget. There was a negative correlation with the annual standardization rate of health institution use, the standardization rate of unused medical services, and the local government's financial independence. According to the final model of the multiple regression analysis, while the impact of infrastructure on dentistry was not statistically significant, the statistical significance of standardization rate of brushing after lunch, the local government's financial independence, and the proportion of welfare budget in the general budget were maintained. Conclusions: To reduce regional disparities in the volume of use of pit and fissure sealants, it was concluded that it may be effective to select regions with a consideration of the level of regional economic power, implement separate and appropriate policies and projects, and improve the awareness in residents.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.107-118
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2021
The deployment of 5G is in full swing, with a significant yearly growth in the data traffic expected to reach 26% by the year and data consumption to reach 122 EB per month by 2022 [10]. In parallel, the idea of smart cities has been implemented by various governments and private organizations. One of the main objectives of 5G deployment is to help develop and realize smart cities. 5G can support the enhanced data delivery requirements and the mass connection requirements of a smart city environment. However, for specific high-demanding applications like tactile Internet, transportation, and augmented reality, the cloud-based 5G infrastructure cannot deliver the required quality of services. We suggest using multi-access edge computing (MEC) technology for smart cities' environments to provide the necessary support. In cloud computing, the dependency on a central server for computation and storage adds extra cost in terms of higher latency. We present a few scenarios to demonstrate how the MEC, with its distributed architecture and closer proximity to the end nodes can significantly improve the quality of services by reducing the latency. This paper has surveyed the existing work in MEC for 5G and highlights various challenges and opportunities. Moreover, we propose a unique framework based on the use of MEC for 5G in a smart city environment. This framework works at multiple levels, where each level has its own defined functionalities. The proposed framework uses the MEC and introduces edge-sub levels to keep the computing infrastructure much closer to the end nodes.
본 논문은 스마트 그리드 환경에 사용되는 네트워크 기술의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위해 블록체인 기반의 LoRa 멀티홉 네트워크를 제안하고 구현한다. 스마트 그리드는 다양한 환경에 구축되어 운영되기 때문에 인터넷 인프라 구축이 불가능한 경우가 있다. 저자는 Flooding 라우팅 프로토콜을 사용한 멀티홉으로 LoRa 네트워크를 제안한다. 스마트 그리드 환경은 응용에 따라 다양한 전력망 프로토콜을 사용하는 독립적인 네트워크를 구성한다. 이는 네트워크마다 독립적인 인프라를 구축해야 한다는 문제가 있다. 이를 하나의 게이트웨이 장치가 다중 전력망 프로토콜을 지원하여 네트워크 통합이 가능한 방법을 구현한다. 마지막으로 스마트 그리드 환경에서 데이터의 무결성을 보장하기 위해 하이퍼레저 기반의 블록체인을 LoRa 네트워크에 적용하고 물리적으로 분산하여 보안성을 강화하였다. 세 가지 제안사항을 실제 테스트베드에 구축 후 실험을 통해 네트워크가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제29권1호
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pp.181-193
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2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.23-28
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2024
The multi-tenancy and high scalability of the cloud have inspired businesses and organizations across various sectors to adopt and deploy cloud computing. Cloud computing provides cost-effective, reliable, and convenient access to pooled resources, including storage, servers, and networking. Cloud service models, SaaS, PaaS, and IaaS, enable organizations, developers, and end users to access resources, develop and deploy applications, and provide access to pooled computing infrastructure. Despite the benefits, cloud service models are vulnerable to multiple security and privacy attacks and threats. The SaaS layer is on top of the PaaS, and the IaaS is the bottom layer of the model. The software is hosted by a platform offered as a service through an infrastructure provided by a cloud computing provider. The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) delivers cloud-based apps through a web browser. The stateless nature of HTTP facilitates session hijacking and related attacks. The Open Web Applications Security Project identifies web apps' most critical security risks as SQL injections, cross-site scripting, sensitive data leakage, lack of functional access control, and broken authentication. The systematic literature review reveals that data security, application-level security, and authentication are the primary security threats in the SaaS model. The recommended solutions to enhance security in SaaS include Elliptic-curve cryptography and Identity-based encryption. Integration and security challenges in PaaS and IaaS can be effectively addressed using well-defined APIs, implementing Service Level Agreements (SLAs), and standard syntax for cloud provisioning.
Jintao Zhang;Wei Zhang;William Hughes;Amvrossios C. Bagtzoglou
Wind and Structures
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제39권1호
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pp.1-14
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2024
Widespread damages from extreme winds have attracted lots of attentions of the resilience assessment of power distribution systems. With many related environmental parameters as well as numerous power infrastructure components, such as poles and wires, the increased challenge of power asset management before, during and after extreme events have to be addressed to prevent possible cascading failures in the power distribution system. Many extreme winds from weather events, such as hurricanes, generate widespread damages in multiple areas such as the economy, social security, and infrastructure management. The livelihoods of residents in the impaired areas are devastated largely due to the paucity of vital utilities, such as electricity. To address the challenge of power grid asset management, power system clustering is needed to partition a complex power system into several stable clusters to prevent the cascading failure from happening. Traditionally, system clustering uses the Binary Decision Diagram (BDD) to derive the clustering result, which is time-consuming and inefficient. Meanwhile, the previous studies considering the weather hazards did not include any detailed weather-related meteorologic parameters which is not appropriate as the heterogeneity of the parameters could largely affect the system performance. Therefore, a fragility-based network hierarchical spectral clustering method is proposed. In the present paper, the fragility curve and surfaces for a power distribution subsystem are obtained first. The fragility of the subsystem under typical failure mechanisms is calculated as a function of wind speed and pole characteristic dimension (diameter or span length). Secondly, the proposed fragility-based hierarchical spectral clustering method (F-HSC) integrates the physics-based fragility analysis into Hierarchical Spectral Clustering (HSC) technique from graph theory to achieve the clustering result for the power distribution system under extreme weather events. From the results of vulnerability analysis, it could be seen that the system performance after clustering is better than before clustering. With the F-HSC method, the impact of the extreme weather events could be considered with topology to cluster different power distribution systems to prevent the system from experiencing power blackouts.
무선 메쉬 네트워크는 최근 주목받는 연구 주제로 부상하고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 대규모 무선 랜 장치와 AP들이 서로 연결된 무선 기반 구조로, 무선 메쉬 네트워크의 처리량(throughput)을 향상시키는 것을 목표로 한 수많은 연구가 이루어진 바 있다. 여기에서는 동시에 생겨나는 다수의 트래픽 흐름들을 전송하기 위한 적절한 라우팅 경로를 설정하는 작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF하에서 전송되는 다수의 트래픽 흐름에 대해 신호 감지(Carrier Sensing), 간섭 등의 정보를 이용하여 양 말단간 (end-to-end) 처리량을 수학적으로 모델화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 각 단말에 성공적으로 이루어지는 평균 서비스 시간을 비교하고, 한편으로는 트래픽 흐름 가운데 병목현상이 발생하는 부분을 찾아내어 그로부터 말단간 처리량의 최대치를 계산할 수 있다. 본 논문에서 제시된 모델을 사용하여 동시에 전송되는 다수의 트래픽 흐름을 전달하기 위한 전송 경로에 대한 후보 경로를 얻어낼 수 있으며, 얻어진 경로로부터 처리량을 최대로 높일 수 있는 효율적인 경로를 찾아낼 수 있다. 제시된 모델링 기법과 최적 경로 선택 메커니즘은 무선 메쉬 네트워크에서의 다양한 트래픽 흐름을 사용한 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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