A numerical study based on the three-dimensional thin-layer Navier-Stokes solver is carried out to analyze the flowfield through a single stage transonic compressor. Explicit four-step Runge-Kutta scheme with spatially variable time step and implicit residual smoothing is used. The governing equations are discretized with exploit finite difference method. Mixed-out average method is used at the interface between rotor and stator. And, an artificial dissipation model is used to assure the stability of solution. The results with k-$\omega$ turbulence model were compared to the results with Baldwin-Lomax model, and physical phenomena of transonic compressor are presented. The two turbulence models give the results that show reasonably good agreements with experimental data.
The process of tracking suspicious behavior manually on a system and gathering evidence are labor-intensive, variable, and experience-dependent. The system logs are the most important sources for evidences in this process. However, in the Microsoft Windows operating system, the action events are irregular and the log structure is difficult to audit. In this paper, we propose a model that overcomes these problems and efficiently analyzes Microsoft Windows logs. The proposed model extracts lists of both common and key events from the Microsoft Windows logs to determine detailed actions. In addition, we show an approach based on the proposed model applied to track illegal file access. The proposed approach employs three-step tracking templates using Elastic Stack as well as key-event, common-event lists and identify event lists, which enables visualization of the data for analysis. Using the three-step model, analysts can adjust the depth of their analysis.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
Identifying highly discriminating genes is a critical step in tumor recognition tasks based on microarray gene expression profile data and machine learning. Gene selection based on tree models has been the subject of several studies. However, these methods are based on a single-tree model, often not robust to ultra-highdimensional microarray datasets, resulting in the loss of useful information and unsatisfactory classification accuracy. Motivated by the limitations of single-tree-based gene selection, in this study, ensemble gene selection methods based on multiple-tree models were studied to improve the classification performance of tumor identification. Specifically, we selected the three most representative tree models: ID3, random forest, and gradient boosting decision tree. Each tree model selects top-n genes from the microarray dataset based on its intrinsic mechanism. Subsequently, three ensemble gene selection methods were investigated, namely multipletree model intersection, multiple-tree module union, and multiple-tree module cross-union, were investigated. Experimental results on five benchmark public microarray gene expression datasets proved that the multiple tree module union is significantly superior to gene selection based on a single tree model and other competitive gene selection methods in classification accuracy.
An efficient management of product information is critical to the enhancement of corporate competitiveness. Product information is often distributed in term of organization, geography, and time. With the rapid increase in the use of Internet or its associated Web and intranets, it has been accelerating to integrate the distributed information. In this research, a Distributed, Open, Intelligent Product data Management system, namely DOI-PDM, is developed. This system deals with product information following the STEP standard, and its operation is controlled by a Web-based workflow management system. CORBA is employed to ensure interoperability among distributed objects. It is intended to achieve openness by using various standards, such s STEP, KQML, SGML, and WfMC specifications. One major difficulty in managing it needs also be properly modified according to the dynamics. It however is very hard to have a prior anticipation to the dynamics. It however is very hard to have a prior anticipation to the modification requirements in practice. We introduce a process adaptation model and a use of intelligent agent technology. An agent is delegated to modify process definitions during run-time. A method of agent implementation and a proper communication scheme among te agents are proposed. Also developed in this research is a STEP-based content search system which can co-work with the agents by providing relevant product information that the agents require.
잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.
In present paper, author proposed an effective health education strategy for local health department, which was revised from the PATCH of CDC. The author suggested that an health department should follow several steps to have an effective health promotion programs in their community. First step would be community mobilization that encourage key persons and major organizations and agencies to participate in the program. The second step is collecting demographic and vital statistics in the community or for a target audience as well as social, psychological and behavioral data. Based on the data analysis, the next step is to choose a target audience and health problem(s) for the target audience in question. The fourth step is the development of health education strategy for the target audience and the health problem. The fourth step also includes selecting a proper communication channel and educational materials as well as pre- and post-testing. The final step is implementing health education programs and evaluating the process, outcome and impact of the program. Korean Institute for Health and Social Affairs(KIHASA) has developed a model for health education programs used in local health department. KIHASA can provide technical assistance and health education materials to assist local health departments in Korea.
In present paper, author proposed an effective health education strategy for local health department, which was revised from the PATCH of CDC. The author suggested that an health department should follow several steps to have an effective health promotion programs in their community. First step would be community mobilization that encourage key persons and major organizations and agencies to participate in the program. The second step is collecting demographic and vital statistics in the community or for a target audience as well as social, psychological and behavioral data. Based on the data analysis, the next step is to choose a target audience and health problem(s) for the target audience in question. The fourth step is the development of health education strategy for the target audience and the health problem. The fourth step also includes selecting a proper communication channel and educational materials as well as pre- and post-testing. The final step is implementing health education programs and evaluating the process, outcome and impact of the program. Korean Institute for Health and Social Affairs(KIHASA) has developed a model for health education programs used in local health department. KIHASA can provide technical assistance and health education materials to assist local health departments in Korea.
Watershed topographical data is essential for the management for water resources and watershed management in terms of hydrology analysis. Collecting watershed topographical and meteorological data is the first step for simulating hydrological models and calculating hydrological components. This study describes a specialized Web-based Geographic Information Systems, Soil Water Assessment Tool model data generation system, which was developed to support SWAT model operation using Web-GIS capability for map browsing, online watershed delineation and topographical and meteorological data extraction. This system tested its operability extracting watershed topographical and meteorological data in real time and the extracted spatial and weather data were seamlessly imported to ArcSWAT system demonstrating its usability. The Web-GIS would be useful to users who are willing to operate SWAT models for the various watershed management purposes in terms of spatial and weather preparing.
양식 환경의 과학적이고 체계적인 관리와 양식어민을 위해 실시간 수질 및 급이 정보 이외에도 자료의 종합적인 판단과 변화 이력을 확인하고 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 양식장의 수질, 급이의 현재 상태를 제시하고 이력 정보를 기반으로 시뮬레이션 가능하며 상태 변화를 단계 별로 확인 가능한 시스템을 비주얼 C++를 이용하여 구현하였다. 또한 수질, 급이 상태 정보를 수산지식을 기반으로 종합적으로 분석할 수 있고 제시할 수 있는 엔트로피 모델을 제안하였다. 이는 추후 질병 및 다양한 연구 결과를 반영한 고차원의 양식 환경 모델을 생성할 수 있는 토대가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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