Recently, large-scale enterprise information systems are commonly based on the multi-tiered middleware or frameworks to support such requirements as functional reuse, heterogeneous system resources, and multiple platforms. However, these multi-tiered or distributed multi-platform architecture incurs the interoperability issue of the components and metadata among the middleware. This paper introduces the Simple Object Application Framework (SOAF) which supports heterogeneous resources and platform-independent component-based development, with the abstract programming style of the object-oriented frameworks and the XML-SOAP based component persistence mechanism.
A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
The 3D measurement data expected be useful to give appropriate garment fit and development of MTM(Made-to-Measure) CAD software. The researcher surveyed the need and use of national anthropometric data of the apparel industry. 17 Korean apparel manufacturers participated in the study. The need of anthropometric data at 5 different apparel business sectors was measured: men's suit, women's dress, casual-wear, underwear, and active sportswear. The result of the survey shows that height and bust, waist, hip circumferences are needed by all of the business sectors. The body measurements at the scye and upper arm area were need most by the men's suit manufacturers. The women's foundation garment manufacturers were well prepared for the use of the 3D body scan data and they expected the potential benefits of 3D body scan data would be great. The researcher also conducted a case study and found a pro and con of the using 3D body scan data for apparel product developing process. In the current stage of technical advance, a reasonable method was required to get nude like scan data for the women's foundation garment manufacturer. The researcher concluded that the apparel designer could use the 3D scan data for developing tremendous style garment design and pattern making.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.63-68
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2018
Interests in face recognition area have been increasing due to diverse emerging applications. Face recognition algorithm from a two-dimensional source could be challenging in dealing with some circumstances such as face orientation, illuminance degree, face details such as with/without glasses and various expressions, like, smiling or crying. Hopfield Network capabilities have been used specially within the areas of recalling patterns, generalizations, familiarity recognitions and error corrections. Based on those abilities, a specific experimentation is conducted in this paper to apply the Redundant Parallel Hopfield Network on a face recognition problem. This new design has been experimentally confirmed and tested to be robust in any kind of practical situations.
Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practice of personal identification numbers (PINs) and passwords. To gain maximum security in a verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the storing of the biometric pattern has to take place in a smart card. However, there is an open issue of integrating biometrics into a smart card because of its limited resources (processing power and memory space). In this paper, we propose a speaker verification algorithm using a support vector machine (SVM) with a very few features, and implemented it on a 32-bit smart card. The proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of more than 100 and can be executed in real-time. Also, we propose a hardware design for the algorithm on a field-programmable gate array (FPGA)-based platform. Based on the experimental results, our SVM solution can provide superior performance over typical speaker verification solutions. Furthermore, our FPGA-based solution can achieve a speed-up of 50 times over a software-based solution.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.265-271
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2015
In this paper, Dualband meander microstrip antenna is proposed for Wireless Body Area Network application. Designed antenna is mounted on the phantom to maintain a constant distance of the substrate, and studied the characteristics related to change in several meaningful parameters to improve performance. Characteristics of antenna, returnloss, radiation pattern, gain, bandwidth, are analyzed using Computer Simulation Technologes(CST) software. The proposed antenna operates at 4.33Ghz and 6.09GHz ~ 9.88GHz for UWB. The antenna showed that returnloss and -10dB bandwidth are -42.30dB and 410Mhz at 4.33GHz, maximum -29.11dB and 3.75GHz at 6.1GHz ~ 9.8GHz.
Gene-expression analysis is increasingly important in biological research, with real-time reverse PCR (RTPCR) becoming the method of choice for high-throughput and accurate expression profiling of selected genes. However, this technique requires important preliminary work for standardizing and optimizing the many parameters involved in the analysis. Plant stress studies are more and more based on gene expression. The analysis of gene expression requires sensitive and reproducible measurements for specific mRNA sequence. Several genes are regulated in response to abitoic stresses, such as salinity, and their gene products function in stress response and tolerance. The design of the primers and TaqMan probes for real-time PCR assays were carried out using the Primer $Express^{TM}$ software 3.0. The PCR efficiency was estimated through the linear regression of the dilution curve. To understand the expression pattern of various genes under salt stressed condition, we have developed a unique public resource of 9 stress-related genes in poplar. In this study, real-time RT-PCR was used to quantify the transcript level of 10 genes (9 stress-related genes and 1 house keeping gene) that could play a role in adaptation of Populus davidiana. Real-time RT-PCR analyses exhibited different expression ratios of related genes. The data obtained showed that determination of mRNA levels could constitute a new approach to study the stress response of P. davidiana after adaptation during growth in salinity condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4212-4226
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2019
In this paper, a design and implementation for direct deal distribution platform is proposed to bypass the complex traditional distribution structure of agricultural market, as one of the fields where distribution patterns have changed. In the case of domestic agricultural distribution, demand and supply are unstable since the sales market is excessively concentrated in the designated wholesale market. Besides sales must go through multiple stages of distribution leading to problems in freshness and stability of agricultural products and downward pressure on profit margins for producers. To solve the above mentioned issues, we propose a cloud service convergence direct deal distribution platform based on asynchronous-driven Node.js. The proposed platform can facilitate a variety of direct trading functions and also access to visualization information related to agricultural products, which may increase user confidence at an intermediary-free direct transactions platform. First, we describe the requirements of intermediary-free direct transactions of agricultural products and transaction entities. Next the database structure and transaction functions are designed and then implemented according to those requirements. Finally, an API based cloud convergence service structure is designed to provide the analyzed information to ensure a trustworthy system.
To analyze the status and needs of the small- and medium-sized garment manufacturing industry in Busan, this study comprised an online survey of companies and interviews with 14 representatives of the 98 companies. The results are as follows: Approximately 34.7% of the garment manufacturers were located in Geumjeong-gu, Busan. The most common type of work was the contracting factory type. Daily production output was between 100pcs and 300pcs. Production materials comprised 42.9% woven and 24.8% knitted fabrics. Main products were menswear, uniforms, womenswear, casual wear, sports and leisure wear, protective clothes, and children's clothing. The main clients were uniform companies, main factories, wholesale markets, online shopping malls and promotion companies, exporters, and department stores. As a result of a survey on industrial needs with company representatives, their satisfaction with company employees was 57.2%, and the most important factor when hiring employees was job-related competencies, among which the ability to understand the sewing process was the most necessary. In terms of computer software literacy, illustrations and pattern CAD/CAM are required. They thought industry-university cooperation is crucial for advantage for advantage research and product development, as it allows for the sharing knowledge, resources, and especially human resources. The greatest administrative issue were human resources and funding.
Purpose - This study aims to explore the influence of emotional discrepancies among investors on the cryptocurrency market. It focuses on how varying emotions affect market dynamics such as volatility and trading volume in the context of Bitcoin trading. Design/methodology/approach - This study involves analyzing data from Bitcointalk.org, consisting of 57,963 posts and 2,215,776 responses from November 22, 2009, to December 31, 2022. Tools used include the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) software for classifying emotional content and the Python Pattern library for sentiment analysis. Findings - The results show that heterogeneous emotional feedback, whether positive or negative, significantly influences Bitcoin's intraday volatility, skewness, and trading volume. These findings are more pronounced when the underlying emotion in the feedback is amplified. Research implications or Originality - This study underscores the significance of emotional factors in financial decision-making, especially within the realm of social media. It suggests that investors and market strategists should consider the emotional landscape of online forums when making investment choices or formulating market strategies. The research also paves the way for future studies regarding the behavioral impact of emotions on the cryptocurrency market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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