As demands for high-definition television (HDTV) increase, the implementation of real-time decoding of high-definition (HD) video becomes an important issue. The data size for HD video is so large that real-time processing of the data is difficult to implement, especially with software. In order to implement a fast moving picture expert group-2 decoder for HDTV, we compose five scenarios that use parallel processing techniques such as data decomposition, task decomposition, and pipelining. Assuming the multi digital signal processor environments, we analyze each scenario in three aspects: decoding speed, L1 memory size, and bandwidth. By comparing the scenarios, we decide the most suitable cases for different situations. We simulate the scenarios in the dual-core and dual-central processing unit environment by using OpenMP and analyze the simulation results.
Distribution system can experience the diverse events instantly and permanently. Also, it can experience high impedance fault or line drop under unbalanced situation, Accordingly, it is difficulty to identify the fault location because that data collected from distribution SCADA system may include uncertainty. This paper proposes an expert system, which can infer the faulted location the quickly and exactly for the diverse events in the distribution system. The expert system utilizes distribution SCADA function and collected data, especially, the monitoring mechanism for the normal open position switches is adopted newly in order to recognize the fault type exactly. Also, automated fault location diagnosis strategy is developed in order to minimize the spreading effect of fault obtained from the error of the system operator. The proposed strategy is implemented in C language. Especially, in order to prove the effectiveness of proposed expert system, the several scenario is simulated for the given model system. The real feeders are selected as model system for the simulation.
In this study, the effect of presence and distribution of masonry infill walls on the mid-rise steel frame structures having soft ground storey was evaluated by implementing finite element (FE) methods. Masonry infill walls were distributed randomly in the upper storey keeping the ground storey open without any infill walls, thus generating the worst case scenario for seismic events. It was observed from the analysis that there was an increase in the seismic design forces, moments and base shear in presence of randomly distributed masonry infill walls which underlines that these design values need to be amplified when designing a mid-rise soft ground storey steel frame with randomly distributed masonry infill. In addition, it was found that the overstrength related force modification factor increased and the ductility related force modification factor decreased with the increase in the amount of masonry infilled bays and panels. These must be accounted for in the design of mid-rise steel frames. Based on the FE analysis results on two mid-rise steel frames, design equations were proposed for determining the over strength and the ductility related force modification factors. However, it was recommended that these equations to be generalized for other steel frame structure systems based on an extensive analysis.
As the knowledge society matures, not only distant, but also off-line universities are trying to provide learners with on-line educational contents. Particularly, high effectiveness of mobile devices for e-Learning has been demonstrated by the university sector, which uses distant learning that is based on blended learning. In this paper, we analyzed previous m-Learning scenarios and future technology prospects. Based on the proposed m-Learning scenario, we designed cellular phone-based educational contents and service structure, implemented m-Learning system, and analyzed m-Learning service satisfaction. The design principles of the m-Learning service are 1) to provide learners with m-Learning environment with both cellular phones and desktop computers; 2) to serve announcements, discussion boards, Q&A boards, course materials, and exercises on cellular phones and desktop computers; and 3) to serve learning activities like the reviewing of full lectures, discussions, and writing term papers using desktop computers and cellular phones. The m-Learning service was developed on a cellular phone that supports H.264 codex in 3G communication technology. Some of the functions of the m-Learning design principles are implemented in a 3G cellular phone. The contents of lectures are provided in the forms of video, text, audio, and video with text. One-way educational contents are complemented by exercises (quizzes).
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.125-136
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2021
The development of systems that can generate automatically instructional material is a challenging goal for the e-learning community. These systems pave the way towards large scale e-learning deployment as they produce instruction on-demand for users requesting to learn about any topic, anywhere and anytime. However, realizing such systems is possible with the availability of vast repositories of web information in different formats that can be searched, reused and integrated into information-rich environments for interactive learning. This paradigm of learning relieves instructors from the tedious authoring task, making them focusing more on the design and quality of instruction. This paper presents a mobile learning system (Mole) that supports the generation of instructional material in M-Learning (Mobile Learning) contexts, by reusing and integrating heterogeneous hypermedia web resources. Mole uses open hypermedia repositories to build a Learning Web and to generate learning objects including various hypermedia resources that are adapted to the user context. Learning is delivered through a nice graphical user interface allowing the user to navigate conveniently while building their own learning path. A test case scenario illustrating Mole is presented along with a system evaluation which shows that in 90% of the cases Mole was able to generate learning objects that are related to the user query.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3230-3255
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2022
Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.
Purpose: A conflict of interest is defined broadly as a scenario in which one's responsibilities and self-interest collide in a manner that has a significant probability of corrupting one's discernments, motivations, actions, desires, values, and judgments. This study aims to investigate various cases of conflict of interest. Research design, data and methodology: Our study used the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) to identify resources. The eligibility of selected prior studies thoroughly was investigated whether they are suitable for the topic of present study. Finally, we collected total 15 previous studies published between 2000 and 2021. Results: Research findings indicate that there are three main cases that might cause a conflict of interest and mandated research ethics education might provide researchers with the tools to identify and battle the temptations and biases provided by conflicts of interest. Researchers could likely be better prepared for conflicts of interest if they investigated the moral difficulties associated with them in advance. Conclusions: Researchers might evade deliberate or unconscious detriment of duties, and also objectivity loss because of the siren song of self-interest by escaping situations whereby they may be tempted to shirk their responsibilities, not to remark the hassles of unveiling conflicts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.551-569
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2024
With the rapid development of electric vehicles (EVs) industry, EV charging service becomes more and more important. Especially, in the case of suddenly drop of air temperature or open holidays that large-scale EVs seeking for charging devices (CDs) in a short time. In such scenario, inefficient EV charging scheduling algorithm might lead to a bad service quality, for example, long queueing times for EVs and unreasonable idling time for charging devices. To deal with this issue, this paper propose a Deep-Q-Network (DQN) based two-stage scheduling method for the large-scale EVs charging service. Fine-grained states with two delicate neural networks are proposed to optimize the sequencing of EVs and charging station (CS) arrangement. Two efficient algorithms are presented to obtain the optimal EVs charging scheduling scheme for large-scale EVs charging demand. Three case studies show the superiority of our proposal, in terms of a high service quality (minimized average queuing time of EVs and maximized charging performance at both EV and CS sides) and achieve greater scheduling efficiency. The code and data are available at THE CODE AND DATA.
This study investigates the application of supercritical carbon dioxide (S-CO2) direct-cycle micro modular reactors (MMRs) in primary frequency control (PFC), which is a scenario characterized by significant load fluctuations that has received less attention compared to secondary load-following. Using a modified GAMMA + code and a deep neural network-based turbomachinery off-design model, the authors conducted an analysis to assess the behavior of the reactor core and fluid system under different PFC scenarios. The results indicate that the acceptable range for sudden relative electricity output (REO) fluctuations is approximately 20%p which aligns with the performance of combined-cycle gas turbines (CCGTs) and open-cycle gas turbines (OCGTs). In S-CO2 direct-cycle MMRs, the control of the core operates passively within the operational range by managing coolant density through inventory control. However, when PFC exceeds 35%p, system control failure is observed, suggesting the need for improved control strategies. These findings affirm the potential of S-CO2 direct-cycle MMRs in PFC operations, representing an advancement in the management of grid fluctuations while ensuring reliable and carbon-free power generation.
그린웨이는 도시의 자연녹지들을 연결하는 새로운 개념이다. 본 연구는 대구광역시의 3개 자연녹지 이용객을 대상으로 그린웨이 개발의 가능성을 검토하였다. 설문조사는 1999년 7월과 8월의 2개월간 조사지역을 찾는 방문자 446명을 대상으로 일대일 면접 설문조사를 실시하였다. 조사내용으로는 이용객들이 인지하는 도시자연녹지의 이용행태, 편익과 이용의 문제점, 그리고 그린웨이 개발에 대한 지역주민의 의견 및 그린웨이 개발에 따른 경제적 편익을 조사하였다. 그 결과, 도시자연녹지를 이용객은 남성이 여성보다도 이용율이 높았으며, 교통수단은 승용차 이용이 약 절반을 차지하는 것으로 나타났다. 도시자연녹지의 편익에 대하여는 건강과 운동의 장소, 그리고 자연녹지보호에 대하여 높게 평가하였으나, 장애자들의 이용측면에서는 가장 낮은 만족도를 나타내고 있는 것으로 평가되었다. 한편, 도시 자연녹지의 문제점에 있어서는 취수대의 부족, 환경교육/해설에 대한 시설 부족, 등산로의 방향표시부족, 그리고 사전정보의 부족 순으로 나타났다. 그린웨이의 개발에 관한 시민들의 의식조사에서는 그린웨이 개발에 대하여 94.1%가 찬성하는 것으로 나타났으며, 개발후 이용에 관하여는 96.8%가 이용할 것이라 응답하여, 그린웨이 개발이 일반 시민들에게 매우 긍정적으로 받아들여지고 있는 것으로 나타났다. 그린웨이의 개발에 대한 비용에 있어서도 대부분의 시민들은 세금을 부담하더라도 비용의사를 지니고 있는 것으로 나타났으며, 이때 평균 지불의사 금액은 방문객 일인당 약 10,200원으로 나타났다. 따라서 시민의 녹지공간의 접근용이성과 필요성에 대한 욕구를 충족시키기 위하여 그린웨이의 체계적인 도입은 매우 중요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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