The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.331-339
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2018
The IEEE 1588, commonly known as a precision time protocol (PTP), is a standard for precise clock synchronization that maintains networked measurements and control systems. The best master clock (BMC) algorithm is currently used to establish the master-slave hierarchy for PTP. The BMC allows a slave clock to automatically take over the duties of the master when the slave is disconnected due to a link failure and loses its synchronization; the slave clock depends on a timer to compensate for the failure of the master. However, the BMC algorithm does not provide a fast recovery mechanism in the case of a master failure. In this paper, we propose a technique that combines the IEEE 1588 with network bonding to provide a faster recovery mechanism in the case of a master failure. This technique is implemented by utilizing a pre-existing library PTP daemon (Ptpd) in Linux system, with a specific profile of the IEEE 1588 and it's controlled through bonding modes. Network bonding is a process of combining or joining two or more network interfaces together into a single interface. Network bonding offers performance improvements and redundancy. If one link fails, the other link will work immediately. It can be used in situations where fault tolerance, redundancy, or load balancing networks are needed. The results show combining IEEE 1588 with network bonding enables an incredible shorter recovery time than simply just relying on the IEEE 1588 recovery method alone.
This study reports a gneiss dome in the Hongseong area, southwestern margin of the Gyeonggi massif. This gneiss dome, named here as 'Oseosan dome' because it is located around the Oseosan, the highest peak along the western coastal area, is composed mainly of the Neoproterozoic to Paleozoic ortho- and paragneiss, mafic metavolcanic rock, and metadolerite. Migmatization affected these rock units, in which leucocratic(granitic) materials derived from anatexis frequently occur as patch and vein parallel to or cutting through internal foliation. The Oseosan dome shows overall concentric geometry and outward-dipping internal foliation, but also partly complicatedly changeable or inward-dipping foliation. Taking available petrological and geochronological data into account, the Oseosan dome is interpreted to be exhumed quickly into the upper crustal level during the Late Triassic, accompanied in part with anatexis and granite intrusion. In addition, extensional shear zone intruded by the Late Triassic synkinematic granite and sedimentary basin have been reported around the Oseosan dome. These evidences possibly suggest that the Oseosan dome formed in closely associated with the Late Triassic extensional movement and diapiric flow. Alternatively, 1) thrust- or reverse fault-related doming or 2) interference between independent folds during structural inversion of the Late Traissic to Middle Jurassic sedimentary basin can be also considered as dome-forming process. However, considering the northern limb of the Oseosan dome, cutting by the Late Traissic granite, and the southern limb, cutting by contractional fault reactivated after the Middle Jurassic, it is likely that the domal structure formed during or prior to the Late Triassic.
Automated text categorization is to classify free text documents into predefined categories automatically and whose main goals is to reduce considerable manual process required to the task. The researches to improving the text categorization performance(efficiency) in recent years, focused on enhancing existing classification models and algorithms itself, but, whose range had been limited by feature based statistical methodology. In this paper, we propose RTPost system of different style from i.ny traditional method, which takes fault tolerant system approach and data mining strategy. The 2 important parts of RTPost system are reinforcement training and post-processing part. First, the main point of training method deals with the problem of defining category to be classified before selecting training sample documents. And post-processing method deals with the problem of assigning category, not performance of classification algorithms. In experiments, we applied our system to documents getting low classification accuracy which were laid on a decision boundary nearby. Through the experiments, we shows that our system has high accuracy and stability in actual conditions. It wholly did not depend on some variables which are important influence to classification power such as number of training documents, selection problem and performance of classification algorithms. In addition, we can expect self learning effect which decrease the training cost and increase the training power with employing active learning advantage.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.3
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pp.278-284
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2016
Software reliability in the software development process is an important issue. In infinite failure NHPP software reliability models, the fault occurrence rates may have constant, monotonic increasing or monotonic decreasing pattern. In this paper, infinite failures NHPP models that the situation was reflected for the fault occurs in the repair time, were presented about comparing property. Commonly, the software model of the infinite failures using the linear hazard rate distribution software reliability based on intercept parameter was used in business economics and actuarial modeling, was presented for comparison problem. The result is that a relatively large intercept parameter was appeared effectively form. The parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted and model selection was performed using the mean square error and the coefficient of determination. The linear hazard rate distribution model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 90% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative model could be confirmed. From this paper, the software developers have to consider intercept parameter of life distribution by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.
We have the homoepitaxiallayers on the surfaces of Si(111) with and without the adsorbed surfactants, for example, Ag or Sn. In this paper, We have studied the difference of growth for these two cases by the observation of intensity oscillations of RHEED specular spots during the growing processes. In the case of growth without the adsorbed surfactants, the Si atoms fill first the stacking fault layer of Si(111) 7 ${\times}$7 structure. Therefore, the irregular oscillations are observed in the early stage of growing process. However, in the case of growth with the adsorbed surfactants, the surfactants already have the ${\sqrt}{3}$${\times}$${\sqrt}{3}$ structures on the surfaces of Si(111) at the adjucate temperatures of 300`$600^{\circ}C$ and 190~$860^{\circ}C$ for the surfactants of Ag and Sn, respectively. We also find that the number of oscillations is a little larger for the case of growth with the adsorbed surfactants. The reason for this is that for the case of growth with the adsorbed surfactants, the activation energies of Si atoms decrease due to the segregation of surfactants toward the growing surfaces.
As the size of buildings increases due to urbanization due to the development of industry, the need to purify the air and maintain a comfortable indoor environment is also increasing. With the development of monitoring technology for refrigeration systems, it has become possible to manage the amount of electricity consumed in buildings. In particular, refrigeration systems account for about 40% of power consumption in commercial buildings. Therefore, in order to develop the refrigeration system failure diagnosis algorithm in this study, the purpose of this study was to understand the structure of the refrigeration system, collect and analyze data generated during the operation of the refrigeration system, and quickly detect and classify failure situations with various types and severity . In particular, in order to improve the classification accuracy of failure types that are difficult to classify, a three-step diagnosis and classification algorithm was developed and proposed. A model based on SVM and LGBM was presented as a classification model suitable for each stage after a number of experiments and hyper-parameter optimization process. In this study, the characteristics affecting failure were preserved as much as possible, and all failure types, including refrigerant-related failures, which had been difficult in previous studies, were derived with excellent results.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.299-312
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2021
Autonomous vehicles using V2X can drive safely information on areas outside the sensor coverage of autonomous vehicles conventional autonomous vehicles. As V2X technology has emerged as a key component of autonomous vehicles, research on V2X security is actively underway research on risk analysis due to failure of V2X communication is insufficient. In this paper, the service scenario and function of autonomous driving system V2X were derived by presenting the intersection scenario of the autonomous vehicle, the malfunction was defined by analyzing the hazard of V2X. he ISO26262 Part3 process was used to analyze the risk of malfunction of autonomous vehicle V2X. In addition, a fault injection scenario was presented to verify the fail-safe of the simulation-based intersection scenario.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.133-140
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2016
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, we were proposed the reliability model with the exponential and inverse exponential distribution, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, were employed. Analysis of failure, using real data set for the sake of proposing the exponential and inverse exponential distribution, was employed. This analysis of failure data compared with the exponential and inverse exponential distribution property. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the inverse exponential distribution model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 80% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, the software developers have to consider life distribution by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.
This study is to search the problems of schoolyard teaching material developed by pre-service earth science teachers and the critical factors affecting material making. The 258 schoolyard teaching materials was collected from 54 pre-service earth science teachers (male: 18, female: 36) major in Earth Science Education in Jeonju, Korea. The schoolyard teaching materials was greatly influenced by making process type of it and the prior knowledge of pre-service earth science teachers. As schoolyard preference exploratory type rely on their prior knowledge to develop the schoolyard teaching materials, they made use of the limited concepts like fault in material making. But the concept preference exploratory type made use of concepts not accessible to majority of pre-service earth science teachers because they selected a concept from the earth science textbook first of all. The pre-service earth science teachers having wrong prior knowledge selected inappropriate resources, as well as fell into the error of concept connecting. The pre-service earth science teachers having right prior knowledge partly considered only shape of resources, but had a disregard for formation process of it in material making. Accordingly, we need to reflect richly Geological Field Trip and Solid Earth Science to curriculum for earth science teacher education. And we have to educate pre-service earth science teachers to create holistic concept on the geological subject matter knowledge, field based teaching and learning strategy, material making process.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.6
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pp.445-452
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2015
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the reliability model with log and power intensity function (log linear, log power and exponential power), which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure, using real data set for the sake of proposing log and power intensity function, was employed. This analysis of failure data compared with log and power intensity function. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the log type model is also efficient in terms of reliability because it (the coefficient of determination is 70% or more) in the field of the conventional model can be used as an alternative could be confirmed. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can be able to help.
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