Recently, caching for the database-backed web applications has received much attention. The results of frequent queries could be cached for repeated reuse or for efficient processing of the relevant queries. Since the emergence of XML as a standard for data exchange on the web, today's web applications are to retrieve information from the remote XML sources across the network, and thus it is desirable to maintain the XML query results in the cache for the web applications. In this paper, we describe implementation of an XML query processing system that supports cache-answerability of XML queries, and evaluate its performance. XML path expression, which is one of the core features of XML query languages including XQuery, XPath, and XQL was considered as the XML query. Their result is maintained as an XML materialized view in the XML cache. The algorithms to rewrite the given XML path expression using its relevant materialized view proposed in [13] were implemented with RDBMS as XML store. The major issues of implementation are described in detail. The results of performance experiments conducted with the implemented system showed effectiveness of cache-answerability of XML queries. Comparison with previous research in terms of performance is also Provided.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.323-328
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2019
In order to construct 3D geospatial information about the terrain, current measurement using a total station, remote sensing, GNSS(Global Navigation Satellite System) have been used. However, ground survey and GNSS survey have time and economic disadvantages because they have to be surveyed directly in the field. In case of using aerial photographs and satellite images, these methods have the disadvantage that it is difficult to obtain the three-dimensional shape of the terrain. The terrestrial LiDAR can acquire 3D information of X, Y, Z coordinate and shape obtained by scanning innumerable laser pulses at densely spaced intervals on the surface of the object to be observed at high density, and the processing can also be automated. In this study, terrestrial LiDAR was used to analyze slope displacement. Study area slopes were selected and data were acquired using LiDAR in 2016 and 2017. Data processing has been used to generate slope cross section and slope data, and the overlay analysis of the generated data identifies slope displacements within 0.1 m and suggests the possibility of using slope LiDAR on land to manage slopes. If periodic data acquisition and analysis is performed in the future, the method using the terrestrial lidar will contribute to effective risk slope management.
Seakeeping safety module in Korean e-Navigation system is one of the ship remote monitoring services that is employed to ensure the safety of ships by monitoring the ship's real time performance and providing a warning in advance when the abnormal conditions are encountered in seakeeping performance. In general, seakeeping performance has been evaluated by simulating ship motion analysis under specific conditions for its design. However, due to restriction of computation time, it is not realistic to perform simulations to evaluate seakeeping performance under real-time operation conditions. This study aims to introduce a reasonable and faster method to predict a ship's roll motion which is one of the factors used to evaluate a ship's seakeeping performance by using a machine learning-based surrogate model. Through the application of various learning techniques and sampling conditions on training data, it was observed that the difference of roll motion between a given surrogate model and motion analysis was within 1%. Therefore, it can be concluded that this method can be useful to evaluate the seakeeping performance of a ship in real-time operation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.5
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pp.59-69
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2009
RFID tag search system which is used to find a specific tag has an application such as asset management, supply chain, and this search scheme has been given much attention so far. In RFID tag search system, especially, mobility of the reader is important in order to search tags. Therefore, even though the handheld reader cannot connect with the central database because of unreliable wireless connection or remote location, handheld reader should search the specific tag without help of the central database. In addition, in RFID tag search system, users hold not the tag but the reader, the privacy of users should be considered. Since the signal strength of the reader is stronger than that of the tag, the privacy of the reader holder is very important. Recently, in order to solve these problems, a number of RFID tag search schemes have been proposed. However, since these schemes did not consider the privacy of reader holders, there are serious privacy breaches of reader holders. In this paper, we propose efficient RFID tag search protocol for passive tags. Our proposed scheme preserves the privacy of reader holders.
The background of this study is that machine learning administrative services are recently attracting attention as a major policy tool for non-face-to-face administrative services in the post-corona era. This study investigated the types of work expected to be effective when introducing machine learning administrative services for Seoul Metropolitan Government officials who are piloting machine learning administrative services. The research method is a machine that can be introduced by organizational unit by distributing and collecting questionnaires for Seoul administrative organizations that have performed machine learning-based administrative services for one month in July 2020 targeting Seoul public officials using machine learning-based administrative services. By analyzing the learning administration service and application service, the business characteristics of each machine learning administration service type such as supervised learning work type, unsupervised learning work type, and reinforced learning work type were analyzed. As a result of the research analysis, it was found that there were significant differences in the characteristics of administrative tasks by supervised and unsupervised learning areas. In particular, it was found that the reinforcement learning domain contains the most appropriate business characteristics for machine learning administrative services. Implications were drawn. The results of this study can be provided as a reference material to practitioners who want to introduce machine learning administration services, and can be used as basic data for research to researchers who want to study machine learning administration services in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.53-61
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2022
Recent years have drawn a great attention to generation MZ and Metaverse, due to 4th industrial revolution and the development of digital environment that blurs the boundary between reality and virtual reality. Generation MZ approaches the information very differently from the existing generations and uses distinguished communication methods. In terms of learning, they have different motivations, types, skills and build relationships differently. Meanwhile, Metaverse is drawing a great attention as a teaching method that fits traits of gen MZ. Thus, the current research aimed to investigate how to increase the use of Metaverse in Educational Technology. Specifically, this research examined the antecedents of popularity of Gather Town, a platform of Metaverse. Big data of news articles have been collected and analyzed using the Bigkinds system provided by Korea Press Foundation. The analysis revealed, first, a rapid increasing trend of media exposure of Gather Town since July 2021. This suggests a greater utilization of Gather Town in the field of education after the COVID-19 pandemic. Second, Word Association Analysis and Word Cloud Analysis showed high weights on education related words such as 'remote', 'university', and 'freshman', while words like 'Metaverse', 'Metaverse platform', 'Covid19', and 'Avatar' were also emphasized. Third, Network Analysis extracted 'COVID19', 'Avatar', 'University student', 'career', 'YouTube' as keywords. The findings also suggest potential value of Gather Town as an educational tool under COVID19 pandemic. Therefore, this research will contribute to the application and utilization of Gather Town in the field of education.
Forest biomass surveys are regularly conducted to assess and manage forests as carbon sinks. LiDAR (Light Detection and Ranging), a remote sensing technology, has attracted considerable attention, as it allows for objective acquisition of forest structure information with minimal labor. In this study, we propose a method for estimating overstory and understory biomass in forest stands using backpack laser scanning (BPLS) and unmanned aerial vehicle laser scanning (UAV-LS), and assessed its accuracy. For overstory biomass, we analyzed the accuracy of BPLS and UAV-LS in estimating diameter at breast height (DBH) and tree height. For understory biomass, we developed a multiple regression model for estimating understory biomass using the best combination of vertical structure metrics extracted from the BPLS data. The results indicated that BPLS provided accurate estimations of DBH (R2 =0.92), but underestimated tree height (R2 =0.63, bias=-5.56 m), whereas UAV-LS showed strong performance in estimating tree height (R2 =0.91). For understory biomass, metrics representing the mean height of the points and the point density of the fourth layer were selected to develop the model. The cross-validation result of the understory biomass estimation model showed a coefficient of determination of 0.68. The study findings suggest that the proposed overstory and understory biomass survey methods using BPLS and UAV-LS can effectively replace traditional biomass survey methods.
Recently, the importance of elemental technologies constituting smart factories is increasing due to the 4th Industrial Revolution, and simulation is widely used as a tool to learn these technologies. In particular, PID control is an automatic control technique used in various fields, and most of them analyze mathematical models in certain situations or research on application development with built-in controllers. In actual educational environment requires PID simulator training as well as PID control principles. In this paper, we propose a model that enables education and practice of various PID controls through 3D simulation. The proposed model implemented virtual balls and Fan and implemented PID control by configuring a system so that the force can be lifted by the air pressure generated in the Fan. At this time, the height of the ball was expressed in a graph according to each gain value of the PID controller and then compared with the actual system, and through this, satisfactory results sufficiently applicable to the actual class were confirmed. Through the proposed model, it is expected that the rapidly increasing elemental technology of smart factories can be used in various ways in a remote classroom environment.
Antarctic Environmental Monitoring Handbook' was published by COMNAP/SCAR in 2000. The standardized method described in this handbook is recommended for monitoring of antarctic environment. High pressure bomb technique in this guide was used to decompose soil samples. In compliance with this guide book, high pressure bomb technique was applied to decompose the antarctic soil sampled at the King Sejong Station. An Isotope Dilution-Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ID-ICP-MS) was applied to determine mass concentrations of Pb, Cu and Zn in the soil. The accuracy in this method was verified by the analysis of certified reference materials (CRM) of NIST 2702 (marine sediment). The analytical results agreed with certified value within the range from 99.5~100.8%. Matrix separation was necessitated for the determination of Cu and Zn by Chelex 100 ion exchange resin. As a result, the average mass concentrations of Pb, Cu and Zn which are suspected to be caused by anthropogenic pollution were 332.9 mg/kg, 95.6 mg/kg and 115.3 mg/kg, respectively. Those for the metals sampled in the soils of the remote regions from the station were 28.1 mg/kg, 101.8 mg/kg and 115.6 mg/kg, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.245-247
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2022
Backscattered x-ray imaging is a technology capable of acquiring an image inside an irradiated object by measuring X-rays scattered from an object. For image acquisition, the system must include an X-ray generator and a detection system for measuring scattered x-rays. The imaging device must acquire a real-time signal at sampling intervals for x-rays generated by passing through a high-speed rotating collimator, and for this purpose, a high-speed signal acquisition device is required. We developed a high-speed multi-channel signal acquisition device for converting and transmitting signals generated by the sensor unit composed of a large-area plastic scintillator and a photomultiplier tube. The developed detector is a system capable of acquiring signals at intervals of at least 15u seconds and converting and transmitting signals of up to 6 channels. And a system includes remote control functions such as high voltage, signal gain, and low level discrimination for individual calibration of each sensor. Currently, we are conducting an application test for image acquisition under various conditions.
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