Recently according to increase of enlarged scale ports in conformity with increase in over size vessels and container handling service, pollutants generated from ports are increasing. In advanced countries, reduction in carbon dioxide emission assigned to them has been implemented according to the Climate Change Convention and Kyoto Protocol from 2008 to 2012 in order to lessen carbon dioxide emission. Henceforth increase in discussion on the measure of constructing Green Port and low-carbon port is expected in our nation's field of port as well, it is considered that the effort in reduction with regard to undesirable output which causes environmental problem of analysis target during measuring effectiveness. Therefore, in this study, effectiveness was estimated through directional technology distance function considering undesirable output differently from effectiveness analysis of existing container terminal, and then performed comparative analysis with the result analyzed with BCC output-oriented model. As the result of analysis, in 2007 DMU3 and DMU5, and in 2010 DMU2 and DMU4 appeared to be efficient terminals in BCC output oriented model, and in directional technology distance function model, DMU1, DMU3 in 2007, DMU3, DMU5 in 2008, DMU7 in 2009, and DMU2, DMU5 in 2010 appeared to be efficient terminals.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.05a
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pp.169-169
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2001
With the aid of fast computing power, resampling techniques are being introduced for simulation output analysis (SOA). Autocorrelation among the output from discrete-event simulation prohibit the direct application of resampling schemes (Threshold bootstrap, Binary bootstrap, Stationary bootstrap, etc) extend its usage to time-series data such as simulation output. We present a new method for inference from a regenerative process, regenerative bootstrap, that equals or exceeds the performance of classical regenerative method and approximation regeneration techniques. Regenerative bootstrap saves computation time and overcomes the problem of scarce regeneration cycles. Computational results are provided using M/M/1 model.
In a wireless sensor network (WSN), the data transmission technique based on the cooperative multiple-input multiple-output (CMIMO) scheme reduces the energy consumption of sensor nodes quite effectively by utilizing the space-time block coding scheme. However, in networks with high node density, the scheme is ineffective due to the high degree of correlated data. Therefore, to enhance the energy efficiency in high node density WSNs, we implemented the distributed source coding (DSC) with the virtual multiple-input multiple-output (MIMO) data transmission technique in the WSNs. The DSC-MIMO first compresses redundant source data using the DSC and then sends it to a virtual MIMO link. The results reveal that, in the DSC-MIMO scheme, energy consumption is lower than that in the CMIMO technique; it is also lower in the DSC single-input single-output (SISO) scheme, compared to that in the SISO technique at various code rates, compression rates, and training overhead factors. The results also indicate that the energy consumption per bit is directly proportional to the velocity and training overhead factor in all the energy saving schemes.
For a satellite data communication, the technology of frame synchronization is widely used between a sender and a receiver. Last year, we suggested zero-loss frame synchronization [1] using pattern search and using bits threshold search algorithm that is based on SIMD technology [2,3]. This algorithm could solve both of hardware and software drawbacks, which are frame loss and low processing performance. However, this algorithm didn't optimize the processing of output data, synchronized data, which caused overhead to the memory allocation and the memory copy. Consequently, the performance of the frame synchronizer application was degraded. In this paper, we enhance previous work using a circular buffer in order to optimize the output data processing. The performance comparison with the previous algorithm shows that the enhanced proposed approach dramatically outperforms in the output data processing speed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.55
no.4
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pp.155-160
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2006
In this paper, deduced suitable optimization to request output condition after taking closely characteristic data of single phase induction motor(SIM) which is the possibility becoming economic is coming to be demanded. Motor proper move connection data took advantage of result of existing data and iron loss and copper loss, mechanical loss took advantage of statistical data, and decide motor move laking advantage of saving data and secondary resistance and optimum purpose of method that is proposed through single phase induction motor and comparison performance evaluation having on the same output parameter. That decide material factor, electric power damage ratio, and coefficient of utilization for optimum function by method that search request output and optimum values of efficiency case by case and decided is proper that is saved after take magnetizing reactance relationship. This research result which it sees against a material expense with use coefficient of utilization which is included in loss expense decides the same plan variable back the place efficiency is useful and will be applied.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.2
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pp.449-455
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2004
Support vector machine (SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. This paper proposes a new method to evaluate interval regression models for crisp input-output data. The proposed method is based on quadratic loss SVM, which implements quadratic programming approach giving more diverse spread coefficients than a linear programming one. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not have to assume the underlying model function. Experimental result is then presented which indicate the performance of this algorithm.
The Channel Coding Unit (CCU) is an integral component of Payload Data Transmission System (PDTS) for the Multi-Spectral Camera (MSC) data. The main function of the CCU is channel coding and encryption. CCU has two channels (I & Q) for data processing. The input of CCU is the output of DCSU (Data Compression & Storage Unit). The output of CCU is the input of QTX which modulate data for RF communication. In this paper, there are the overview, short H/W description and operation concept of CCU.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.17-27
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2020
With the continuous development and application of Internet technology, in recent years, new technologies such as cloud computing, big data, the Internet of Things, and AI are becoming more and more familiar to the general public. The development of a digital society has entered a new period of development. In this paper, we used on the 2018 annual data of 50 listed companies with blockchain concept stocks in China. Using data envelopment analysis (DEA) to study and analyze the input-output efficiency, it can be concluded that the input-output efficiency of 50 listed companies is very different. Inefficient companies are as high as 62%. Most companies have a large room for improvement in input-output efficiency due to uneconomical scale or inefficient technology. In order to better improve the company's input-output efficiency, one must improve the efficiency of resource utilization, optimize the company's research and development costs and the input and management of technical personnel; the second is to increase technological innovation and business innovation.
Various kinds of estimation methods have been developed for imputation of categorical missing data. They include category method, logistic regression, and association rule. In this study, we propose two fusions algorithms based on both neural network and voting scheme that combine the results of individual imputation methods. A Mont-Carlo simulation is used to compare the performance of these methods. Five factors used to simulate the missing data pattern are (1) input-output function, (2) data size, (3) noise of input-output function (4) proportion of missing data, and (5) pattern of missing data. Experimental study results indicate the following: when the data size is small and missing data proportion is large, modal category method, association rule, and neural network based fusion have better performances than the other methods. However, when the data size is small and correlation between input and missing output is strong, logistic regression and neural network barred fusion algorithm appear better than the others. When data size is large with low missing data proportion, a large noise, and strong correlation between input and missing output, neural networks based fusion algorithm turns out to be the best choice.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.23
no.2
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pp.9-16
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2021
The purpose of this study is to maintain the existing characteristics of the city by utilizing the physical decline status and floating population in small and medium cities residential areas. In addition, it intends to present the direction of flexible urban regeneration and maintenance by reflecting regional characteristics and current status. A total of three data were used in this study. Building data, floating population data, and census output area data were used. Building data and floating population data were classified into five classes. The graded data were joined to the census output area data and analyzed by overlapping the two data. As a result of analysis of 17 residential areas in 5 small and medium cities in Jeollanam-do, 4 types, 2 management models, and 4 indicators could be presented by grade and regional characteristics. This study is meaningful in that it is possible to plan regionally customized urban regeneration/maintenance management plans and projects through the typology of the current status and characteristics of the region, which is an important step in the bottom-up form.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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