A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Query processing for such a data stream should also be continuous and rapid, which requires strict time and space constraints. In most DSMS(Data Stream Management System), the selection predicates of continuous queries are grouped or indexed to guarantee these constraints. This paper proposes a new scheme tailed an ASC(Attribute Selection Construct) that collectively evaluates selection predicates containing the same attribute in multiple continuous queries. An ASC contains valuable information, such as attribute usage status, partially pre calculated matching results and selectivity statistics for its multiple selection predicates. The processing order of those ASC's that are corresponding to the attributes of a base data stream can significantly influence the overall performance of multiple query evaluation. Consequently, a method of establishing an efficient evaluation order of multiple ASC's is also proposed. Finally, the performance of the proposed method is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.3
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pp.457-465
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2012
The purpose of this study is to analyze the association between indicators and to find statistical models based on important indicators at 'College Notifier' in Korea Council for University Education. First, Pearson correlation coefficients are used to find statistically significant correlations. By variable selection method, the important indicators are selected and their coefficients are estimated. As variable selection method, backward and stepwise methods are employed.
In this paper, criteria for better selection of a supercapacitor through EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) experiments are presented. The performance characteristics of a supercapacitor are thoroughly analyzed in terms of losses and available energy to select the optimal product. The validity of the proposed criteria is demonstrated through the computer simulations and experiments on a fuel cell vehicle using a supercapacitor module with the FTP-72 urban dynamometer driving schedule.
This research empirically analyzed the selection factors and the locational selection factors of the medical service facilities according to the gradual increase of the importance of the selection factors and the locational selection factors regarding the establishments of the small- and medium-sized hospitals according to the rapid changes of the socio-economic conditions. By analyzing the priority order according to the levels of the importance of each evaluation item factor through a research related to the selection factors and the locational selection factors of the small- and medium-sized hospitals and by drawing what the important factors that have the influences on the competitiveness of the pre-existent small- and medium-sized hospitals are through the classification of the real estate locational factors and the non-locational factors, the purpose lies in utilizing them as the basic data and materials for the opening strategies of the small- and medium-sized hospitals considering the special, locational characteristics according to the important factors of the selection factors of the small- and medium-sized hospitals, regarding the medical suppliers that have been preparing, for opening the new, small- and medium-sized hospitals. Based on the results of the preceding researches and the researches on the case examples, 28 evaluation factors were arrived at in terms of the level of the medical treatment, the medical services, the accessibilities of the hospitals, the conveniences of the hospitals, and the physical environment. And, regarding the 28 detailed evaluation factors that had been collected, through the interviews with the related experts, the 5 factors of the medical level, the medical service, the expertise of the hospital, the convenience of the hospital, and the physical environment were selected as the upper class evaluation factors. And, according to each upper class, a total of 28 low-part evaluation factors were selected. Regarding the optimal evaluation factors that were selected, the optimal locational factors were selected by carrying out an AHP questionnaire survey investigation with 200 medical experts as the subjects. Regarding the AHP analysis results, similarly with the case examples of the precedent researches, the levels of the importance appeared in the order of the medical level, the medical services, the accessibility of the hospital, the physical environment, and the convenience. And the factors that were related to the facilities of a hospital appeared low. The results of this research can be applied in providing the basis for the decision-makings regarding the selections of the locations of the small- and medium-sized hospitals in the future.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.5-8
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2003
This paper presents a methodology to be able to select an appropriate RP system that suits the end use of a part. Evaluation factors used in process selection include major attributes such as accuracy, roughness, strength, elongation, part cost and build time that greatly affect the performance of RP systems. Crisp values such as accuracy and surface roughness are obtained with a new test part developed. The test part is designed with conjoint analysis to reflect users' preference. The part cost and build time that have approximate ranges due to cost and many variable parameters are presented by linguistic values that can be described with triangular fuzzy numbers. Based on the evaluation values obtained, an appropriate RP process for a specific part application is selected by using the modified TOPSIS(Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method. It uses crisp data as well as linguistic variables, and each weight on the alternatives is assigned by using pair-wise comparison matrix. The ranking order helps the decision making of the selection of RP systems.
This research was for the analysis of gas industries and 12 Hazard evaluation techniques for the industries, and present the selection guideline of the techniques using 6 factors affecting them. 4 indexes & consequences of incidents into 8 characteristics. Also, combining the indexes with the selection procedure in flowchart format could reduce improper techniques and present alternatives. Also, it is used as guidelines to get safety improvement plan to gas companies.
Genetic parameters were estimated for birth weight and weaning weight from three year (1991-1993) data totalling 1100 records of 25 rams to 205 ewes of Indigenous Sabi flock maintained at Grasslands Research Station in Zimbabwe. AIREML procedures were used fitting an Animal Model. The statistical model included the fixed effects of year of lambing, sex of lamb, birth type and the random effect of ewe. Weight of ewe when first joined with ram was included as a covariate. Direct heritability estimates of 0.27 and 0.38, and maternal heritability estimates of 0.24 and 0.09, were obtained for birth weight and weaning weight, respectively. The total heritability estimates were 0.69 and 0.77 for birth weight and weaning weight, respectively. Direct-aternal genetic correlations were high and positive. The corresponding genetic covariance estimates between direct and maternal effects were positive and low, 0.25 and 0.18 for birth weight and weaning weight, respectively. Responses to selection were 0.8 kg and 0.14 kg for birth weight and weaning weight, respectively. The estimated expected correlated response to selection for birth weight by directly selecting for weaning weight was 0.26. Direct heritabilities were moderate; as a result selection for any of these traits should be successful. Maternal heritabilities were low for weaning weight and should have less effect on selection response. Indirect selection can give lower response than direct selection.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.3
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pp.879-894
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2003
We evaluated the efficiencies of applying attribute selection methods and prior discretization to supervised learning, modelled by C4.5 and Naive Bayes. Three databases were obtained from UCI data archive, which consisted of continuous attributes except for one decision attribute. Four methods were used for attribute selection : MDI, ReliefF, Gain Ratio and Consistency-based method. MDI and ReliefF can be used for both continuous and discrete attributes, but the other two methods can be used only for discrete attributes. Discretization was performed using the Fayyad and Irani method. To investigate the effect of noise included in the database, noises were introduced into the data sets up to the extents of 10 or 20%, and then the data, including those either containing the noises or not, were processed through the steps of attribute selection, discretization and classification. The results of this study indicate that classification of the data based on selected attributes yields higher accuracy than in the case of classifying the full data set, and prior discretization does not lower the accuracy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.2
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pp.91-97
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2019
In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.5
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pp.491-499
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2011
In this paper, we offer a new strategic portfolio model for national IT R&D project selection in Korea. A risk and return (R-R) portfolio model was developed using an objectively quantified index on the two axes of risk and return, in order to select a strategic project and allocate resources in compliance with a national IT R&D strategy. We strategize using the R-R portfolio model to solve the non-strategy and subjectivity problems of the existing national R&D project selection model. We also use the quantified evaluation index of the IT technology road map (TRM) and the technical level reports (TLR) for the subjectivity of project selection, and try to discover the weights using the analytic hierarchy process (AHP). In addition, we intend to maximize the chance for a successful national IT R&D project, by selecting a strategic portfolio project and balancing the allocation of resources effectively and objectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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