This study intends to propose a non-oriented DEA based game cross-efficiency approach for supplier selection. With a discussion on the choice of DEA models and approaches that are most appropriate for supplier selection, we propose a game cross efficiency model based upon the non-oriented variable returns-to-scale RAM DEA by adapting the existing game cross efficiency model based upon the oriented constant returns-to-scale CCR DEA. We develop the RAM game cross efficiency model and a convergent iterative solution procedure to find the best game cross efficiency scores that constitute a Nash equilibrium. We illustrate the proposed model with two data sets of supplier selection, and demonstrate that significantly different results are obtained when compared with the existing approaches.
Conventional solid or surface modeling systems cannot represent both the complete solid model and the abstract model in a unified framework. Recently, non-manifold modeling systems are proposed to solve this problem. This paper describes FlexDesigner, an open kernel system for modeling non-manifold models. It summarizes the data structure for non-manifold models, system design methodology, system modularization, and the typical characteristics of each module in the system. A data structure based on partial-topological elements is adopted to represent the relationship among topological elements. It is efficient in the usage of memory and has topological completeness compared with other published data structures. It can handle many non-manifold situations such as isolate vertices, dangling edges, dangling faces, a mixed dimensional model, and a cellular model. FlexDesigner is modularized hierarchically and designed by the object-oriented methodology for reusability. FlexDesigner is developed using the C++ and OpenGL on both SGI workstation and IBM PC.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4310-4330
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2020
With the continuous emergence of new applications and cyberattacks and their frequent updates, the need for automatic protocol reverse engineering is gaining recognition. Although several methods for automatic protocol reverse engineering have been proposed, each method still faces major limitations in extracting clear specifications and in its universal application. In order to overcome such limitations, we propose an automatic protocol reverse engineering method using a two-pathway model based on a contiguous sequential pattern (CSP) algorithm. By using this model, the method can infer both command-oriented protocols and non-command-oriented protocols clearly and in detail. The proposed method infers all the key elements of the protocol, which are syntax, semantics, and finite state machine (FSM), and extracts clear syntax by defining fine-grained field types and three types of format: field format, message format, and flow format. We evaluated the efficacy of the proposed method over two non-command-oriented protocols and three command-oriented protocols: the former are HTTP and DNS, and the latter are FTP, SMTP, and POP3. The experimental results show that this method can reverse engineer with high coverage and correctness rates, more than 98.5% and 99.1% respectively, and be general for both command-oriented and non-command-oriented protocols.
Recently, several vector hysteresis models such as vector Preisach, vector Jiles-Atherton and dynamic E&S model have been proposed to describe vector magnetic properties of electrical steel sheets. However, it is still difficult to find an adequate vector hysteresis model in finite element application for both the Non-oriented and Grain-oriented electrical steel sheets under alternating and rotating field conditions. In this paper, an improved E&S vector hysteresis model is suggested to describe the vector magnetic properties of both Non-oriented and Grain-oriented electrical steel sheets under various magnetic field conditions including alternating and rotating magnetic field conditions. The validity of the proposed model is tested through comparisons with the experimental results under various magnetic field conditions.
We live in the age of artificial intelligence, and big data and artificial intelligence education are no longer just for majors, but are required to be able to handle non-majors as well. Software and artificial intelligence education for non-majors is not just a general education, it creates talents who can understand and utilize them, and the quality of education is increasingly important. Through such education, we can nurture creative talents who can create and use new values by fusion with various fields of computing technology. Since 2015, many universities have been implementing software-oriented colleges and AI-oriented colleges to foster software-oriented human resources. However, it is not easy to provide AI basic statistics education of big data analysis deception to non-majors. Therefore, we would like to present a big data education model for non-majors in big data analysis so that big data analysis can be directly applied.
An object-oriented design was carried out for the digital photogrammetric processes. Classes were identified and implemented to develop an integrated digital photogrammetry system using a 3 dimensional self-calibration model for CCD cameras. This integrated system is deemed to be a significant progress from the conventional photogrammetric system which is a series of discrete processes. Object oriented methodology was selected for the implementation of the integrated photogrammetric system because it would be a very complex task to get the same result using a procedural programming language. Besides the simplification of development effort, object oriented methodology has further benefits of better management of program in case when updates to parts of the program are necessary. Using the classes designed in this study, a 3 dimensional self-calibration model was developed for a CCD camera. Classes for data input and image handling as well as classes for bundle adjustment were implemented. The bundle adjustment system was further enhanced with member functions to handle additional parameters for principal point coordinates and focal length, thereby, enabling the application to non-metric CCD cameras.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.483-503
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1997
객체지향 데이터베이스 시스템에서 시간지원 데이터베이스를 다룰 때 발생하는 중요한 문제는 관계 의미에 따라 시간과 속성을 결합하는 방법에 있다. 관계형 모델처럼 속성 버전화에 대한 기존의 연구 결과는 시간지원 객체지향 모델에 적용할 수 없다. 이것은 객체지향 모델이 복합 객체를 구성하기 위해서 기존의 모델보다 더욱 강력한 구성자들을 제공하기 때문이다. 그래서 이 논문은 객체지향 데이터베이스에 시간 개념을 통합하기 위한 형식적 접근방법을 제안한다. 이 논문의 목적은 객체 사이에 관계하는 일반화, 집단화와 연관화에 따라 시간지원 객체지향 데이터베이스 표현을 연구하는 것이다. 이 논문은 시간지원 객체지향 모델에서 속성 버전화의 개념을 정의하고, 객체 사이에 존재하는 관계에 대해서 시간을 표현하는 것에 중점을 둔다. 또한 관계 의미에 대한 제약조건을 규정하고, 표현 기준에 기반하여 검토한다. 이 논문은 객체지향 데이터 모델을 형식화함으로서 대수 연산자를 설계시 강력한 연산 기능을 제공할 뿐만 아니라 모듈의 재사용성을 제공할 수 있다.
This research investigates a system for house design automation. The system is based on an object-oriented building data model, aiming to support the house design process conducted by non-expert users. Its object model, with simple yet powerful user interfaces, enables a CAD system to handle a complicated building system with much ease. Hence, the model dramatically simplifies the design process beyond just the automatic document generation. In this paper, we discuss the aspects of the building data model, introduce critical concepts such as grid objects and structured floor plan, and present a prototype system called GPLAN. The system is implemented in the framework of our building data model, and it provides a host of intelligent features that have been proved useful for house design automation.
A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.
The Conventional time-domain simulation of transient stability requires iterative calculation procedures to consider the saliency of generator. Recently, a non-iterative algorithm has successfully developed to take into account the generator saliency exactly with the use of $E_q'$-model. This study proposes an extended non-iterative algorithm by adopting the two-axis generator model. Given internal voltages and rotor angles of the generators, network voltages and generator currents can be directly calculated by solving a linear algebraic equation, which enables us to reduce the computation time remarkably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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