Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.4
no.3
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pp.61-72
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1996
In this paper, the driver seat comfort of eight automobiles was studied. The joint angles and anthropometric data of eleven subjects sitting on the seating buck were investigated using the instrument devices such as scale, goniometer, vernier calipers, protractor, Martin set. The joint angles of the most comfort posture were found by experiment and compared with previous studies. The anthropometric data of Korean(1992 year surveys) and American(1970∼1974 year) were applied to evaluate the driver seat layout of Korean automobile. The joint angles of the most comfort posture for eleven subjects were obtained with experimental results. The joint angles were agreed with reference angles. The driver seat layout was not suited to seat length and acceleratorseatpan forward distance in 5 percentiles female, pedal separation and seatpan-roof height in 95 percentiles male. Korean automobiles were not suited to seatpan length and steering wheelseatpan clearance, floor-roof height for American 95 percentiles male. The driver anthropometric dimensions were more suitable to middle size than small size automobiles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.71-80
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2012
Much research has been recently accomplished for standardization in cloud computing. However, little research on standardization of data sharing and exchanging has been studied. Most of all, the corresponding standardization organization suggests no specific standardization items and reference model. This paper defines the current standardization problems and proposes a set of specific standardization items and a reference model for supporting the semantic interoperability. To achieve the goal of this paper, the overall standardization trend in cloud computing is first analyzed. Especially, this paper describes the status of standard development for addressing the semantic interoperability of data. This paper also defines the potential standardization items based on the concepts of standards in the data exchanging and management field, which are used for developing standards in various fields. Finally, the reference model is describe to show the relationships between items and overall semantic interoperability process. This paper can be used as a guideline for development of standards and also can facilitate standardization of cloud computing.
Shake table testing has been regarded as one of the most effective experimental approaches to evaluate seismic response of structural systems subjected to earthquakes. However, reproducing a prescribed acceleration time history precisely over the frequency of interest is challenging because shake table test systems are eventually nonlinear by nature. In addition, interaction between the table and specimen could affect the control accuracy of shake table testing significantly. Various novel control algorithms have been proposed to improve the control accuracy of shake table testing; however, reference values for control performance assessment remain rare. In this study, reference values for control performance assessment of shake table testing are specified based on the statistical analyses of 1,209 experimental data provided by the Seismic Simulator Laboratory of National Center for Research on Earthquake Engineering in Taiwan. Three individual reference values are considered for the assessment including the root-mean-square error of the achieved acceleration time history; the percentage of the spectral acceleration that exceeds the determined tolerance range over the frequency of interest; and the error-ratio of the achieved peak ground acceleration. Quartiles of the real experimental data in terms of the three objective variables are obtained, providing users with solid and simple references to evaluate the control performance of shake table testing. Finally, a set of experimental data of a newly developed control framework implementation for uni-axial shake tables are used as an application example to demonstrate the significant improvement of control accuracy according to the reference values provided in this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.775-792
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2015
Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.
Park, Dong-Jin;Chae, Kyun-Shik;Ryu, Beom-Jong;Lee, Sang-Tae
Journal of Information Management
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v.42
no.2
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pp.85-102
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2011
Conventionally, scientific data visualization is thought of as one of activities performed by scientists during the scientific data analysis. However, recently, there exits a set of research papers which count scientific data visualization as a independent research area. They show the research subjects for studying the scientific data visualization technology and methods. In case, a scientist or group of scientists can not solve their own visualization problem due to the unskillfulness and inexperience on using visualization tool. Therefore, it needs to help them by the systematic way for solving the problem. In this study, we analyze and propose the national level scientific visualization support system for scientists. In particular, we first analyze the existing papers and find out the critical success factors. Then, by integrating the findings of the analysis, we propose the research areas which need to be focused, and the strategic direction and specific research topics for scientific data visualization support system in national level.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.743-752
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2004
In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.
Ji, Seungmin;Ham, Seok Woo;Choi, Jin Kyung;Cheon, Seong S.
Composites Research
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v.34
no.6
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pp.394-399
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2021
Piecewise Integrated Composite (PIC) is a new concept to design composite structures of multiple stacking angles both for in-plane direction and through the thickness direction in order to improve stiffness and strength. In the present study, PIC beam was suggested based on 3D training data instead of 2D data, which did offer a limited behavior of beam characteristics, with enhancing the stiffness accompanied by reduced tip deformation. Generally training data were observed from the designated reference finite elements, and preliminary FE analysis was conducted with respect to regularly distributed reference elements. Also triaxiality values for each element were obtained in order to categorize the loading state, i.e. tensile, compressive or shear. The main FE analysis was conducted to predict the mechanical characteristics of the PIC beam.
A good understanding of normal modal variability of civil structures due to varying environmental conditions such as temperature and wind is important for reliable performance of vibration-based damage detection methods. This paper addresses the quantification of wind-induced modal variability of a cable-stayed bridge making use of one-year monitoring data. In order to discriminate the wind-induced modal variability from the temperature-induced modal variability, the one-year monitoring data are divided into two sets: the first set includes the data obtained under weak wind conditions (hourly-average wind speed less than 2 m/s) during all four seasons, and the second set includes the data obtained under both weak and strong (typhoon) wind conditions during the summer only. The measured modal frequencies and temperatures of the bridge obtained from the first set of data are used to formulate temperature-frequency correlation models by means of artificial neural network technique. Before the second set of data is utilized to quantify the wind-induced modal variability, the effect of temperature on the measured modal frequencies is first eliminated by normalizing these modal frequencies to a reference temperature with the use of the temperature-frequency correlation models. Then the wind-induced modal variability is quantitatively evaluated by correlating the normalized modal frequencies for each mode with the wind speed measurement data. It is revealed that in contrast to the dependence of modal frequencies on temperature, there is no explicit correlation between the modal frequencies and wind intensity. For most of the measured modes, the modal frequencies exhibit a slightly increasing trend with the increase of wind speed in statistical sense. The relative variation of the modal frequencies arising from wind effect (with the maximum hourly-average wind speed up to 17.6 m/s) is estimated to range from 1.61% to 7.87% for the measured 8 modes of the bridge, being notably less than the modal variability caused by temperature effect.
Sugars are a ubiquitous component of our food supply and are consumed as a naturally occurring component of many foods and as additions to foods during processing, preparation, or at the table. Most fruits and dairy products are high in sugars and thus naturally occurring sugars are consumed as part of a healthy diet. Some countries developed recommended daily intake figures(daily values : DVs or guideline daily amounts: GDA) for nutrients, and some countries, but not most have developed DV/GDA for total sugars. Dietary Reference Intakes for Koreans established by the Korean Nutrition Society in 2005, did not include the reference values for total sugar or added sugar. The committee on Dietary Reference Intakes for sugar was constituted in 2006 and discussed whether to special added sugars or total sugar. Although added sugars are not chemically or physiologically different from naturally occurring sugars, many foods and beverages that are major sources of added sugars have lower micronutrient densities compared with foods and beverages that are major sources of naturally occuring sugars. But it was so hard to calculate a dietary intake of added sugar for Korean people, because there was insufficient information about contents of added sugar during processing or preparation of Korean food. Currently Korean or US food labels contain information on total sugars per serving but do not distinguish between sugars naturally present in food and added sugars. Therefore the committee decided to set the reference value for total sugar for Koreans. According to the recommended diet pattern for Koreans suggested by the Korean Nutrition Society, estimated sugar intake from the sugar containing food based on 2,000 kilocalories is 67 g or 13% of total energy. Based on the data available on risk of obesity, hypertension, hyperlipidemia, insulin resistance, and metabolic syndrome from the analysis of Korean NHANES, it was insufficient evidence to set a UL for total sugar, but tended to increase serum LDL cholesterol and obesity at over 20-25% of energy from total sugar when consumed with high carbohydrates. Therefore the committee on Dietary Reference Intakes for sugar set the Acceptable Macronutrient Distribution Range for total sugar as 10-20% of total energy intake.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.4
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pp.617-629
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2020
In order to overcome the limitations of the rule-based intrusion detection system due to changes in Internet computing environments, the emergence of new services, and creativity of attackers, network anomaly detection (NAD) using machine learning and deep learning technologies has received much attention. Most of these existing machine learning and deep learning technologies for NAD use supervised learning methods to learn a set of training data set labeled 'normal' and 'attack'. This paper presents the feasibility of the unsupervised learning AutoEncoder(AE) to NAD from data sets collecting of secured network traffic without labeled responses. To verify the performance of the proposed AE mode, we present the experimental results in terms of accuracy, precision, recall, f1-score, and ROC AUC value on the NSL-KDD training and test data sets. In particular, we model a reference AE through the deep analysis of diverse AEs varying hyper-parameters such as the number of layers as well as considering the regularization and denoising effects. The reference model shows the f1-scores 90.4% and 89% of binary classification on the KDDTest+ and KDDTest-21 test data sets based on the threshold of the 82-th percentile of the AE reconstruction error of the training data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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