Innovative daylighting systems in buildings in various climatic zones around the world have been developed under the IEA SHC Task21. The performance assessment were obtained by monitoring the most systems using full-scale test model rooms or actual buildings under real sky conditions. This study aims to analyze the configuration and monitoring system of the nine Mock-up models of the IEA SHC Task21 comparatively. For the purpose, the geometry of the test rooms (length, width, height, window area, glazed area and occupied), reflectance of walls, floor and ceiling, transmittance of glazing (transmittance for hemispherical irradiation, normal irradiation and U-value) were compared. And equipment for measurement (manufacturer, range, calibration, maximum calibration error, cosine response error, fatigue error), and data acquisition system (manufacturer, type, number of differential analogue input channels, A/D converter resolution in bits, data acquisition software) were also analyzed comparatively. Some findings of these experimental methodology of standard monitoring have been proven to be a valuable one for future assessment of advanced daylighting systems in our country.
Background: The present study used magnetoencephalography (MEG) to investigate the neural substrates for modified version of Treisman's visual search task. Methods: Two volunteers who gave informed consent participated MEG experiment. One was 27- year old male and another was 24-year-old female. All were right handed. Experiment were performed using a 306-channel biomagnetometer (Neuromag LTD). There were three task conditions in this experiment. The first was searching an open circle among seven closed circles (open condition). The second was searching a closed circle among seven uni-directionally open circles (closed condition). And the third was searching a closed circle among seven eight-directionally open circles (random (closed) condition). In one run, participants performed one task condition so there were three runs in one session of experiment. During one session, 128 trials were performed during every three runs. One participant underwent one session of experiment. The participant pressed button when they found targets. Magnetic source localization images were generated using software programs that allowed for interactive identification of a common set of fiduciary points in the MRI and MEG coordinate frames. Results: In each participant we can found activations of anterior cingulate, primary visual and association cortices, posterior parietal cortex and brain areas in the vicinity of thalamus. Conclusions: we could find activations corresponding to anterior and posterior visual attention systems.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.8
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pp.319-330
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2021
Recently, in the field of open domain natural language question answering, multi-task, multi-hop question answering has been studied extensively. In this paper, we propose a novel deep neural network model using hierarchical graphs to answer effectively such multi-task, multi-hop questions. The proposed model extracts different levels of contextual information from multiple paragraphs using hierarchical graphs and graph neural networks, and then utilize them to predict answer type, supporting sentences and answer spans simultaneously. Conducting experiments with the HotpotQA benchmark dataset, we show high performance and positive effects of the proposed model.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.4
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pp.55-61
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2006
The Personal Software Process(PSP) is a rigorous, measurements based process designed to help software developers produce high-quality codes. Learning PSP requires substantial and tedious record keeping including clerical computations with plenty of data occurred at every project. The required task reduces the educational effect and motive by time consuming characteristic and easy occurrence of errors. To alleviate these problems, a web-based PSP log system having streamlined mechanism of data manipulation is designed and implemented at this study. Three years of experiment shows that the system not only improves productivity and accuracy of the process but also allows students and instructors to focus on learning and teaching PSP, rather than PSP data collection.
Designing communication architecture for substation automation is a challenging and subtle task for visualizing substations in the digital world under the umbrella of IEC61850. Communication paradigms for substation automation are of critical importance because of two reasons; the communication arena is changing daily and opts for convenience and simple deployment at a lower migration cost and interoperability is one of the core constrains of IEC61850 for substation automation. This paper presents an analysis and outline of the crucial need for the deployment of Gigabit Ethernet in substations and also presents suggestions on how Ethernet technology can help in substation automation. Ethernet is one of the most pervasive communication technologies available and can provide a long term solution in the changing arena of communication. We have performed simulations in NS-2 to prove that our suggested communication paradigm is optimal in various regards with consideration of the constraints imposed by IEC61850.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.19
no.2
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pp.67-81
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1990
The objective of this is to develop a practical software package to calculate annual energy consumption of HVAC (Heating Ventilating, and Air Conditioning) System in a building. It can quickly estimate loads and energy consumption, and have a function of economic analysis through the estimation of operating cost. Techniques of save energy consumption used in a building are necessary from the stage of design process to operation. The single most significant task is on HVAC Systems. Their installation costs, and related operating costs have enormous influence upon initial and maintenance costs. HVAC designers and engineers now have a wide variety of software choices available, but only a few of them have been developed in this country and no source program has been disclosed. Neither load culculation nor estimation of energy consumption is systematically made by the domestic HVAC design firms. Even though computer improved over the years with a trend of large scale load calculation and system selection through simulaion, the utilization of software nowadays does not make good progress due to lack of working environment. Therefore, it is necessary to develop a practical software package with which load calculation can be made with ease and kind manner. This study concerns the development of a software package which makes it possible to design HVAC system and save energy consumption in operation. The algorithm used in this program is a Modified Bin Method widely known as a simplified energy analysis means.
With increasing interest in 3D printing, the interest in the 3D modelling training that should precede the 3D printing is increasing. However, the existing 3D modelling software is developed mostly by foreign brands. Thus, the interfaces are all in English. 3D modelling software training for Korean novices who are not familiar with these terms has constraints. This study aims to explore what to consider when developing a Korean model for 3D modelling educational software for 3D printing in the face of such reality. For this goal, after having novices with no experience in 3D modeling to perform a house building task using either 12D Design or Tinker CAD, we conducted a survey. It was found in the result that more users favored Tinker CAD over 123D Design, and the errors involved while working with the Tinker CAD were less than those with the 123D Design, and the ratio of people who completed the task with the Tinker CAD was higher than that with the 123D Design. In general discussion, an introductory level educational 3D modeling software development is proposed which utilize characteristics of Tinker CAD (easy modelling is possible by three-dimensional figures) and web-based method. Also, a beginner/intermediate level educational 3D modeling software development is proposed which utilize characteristics of 123D Design (with finer measurement manipulations and figure alignment) and Windows-based method.
Khan, Wahab;Daud, Ali;Alotaibi, Fahd;Aljohani, Naif;Arafat, Sachi
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.90-100
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2020
Named entity recognition (NER) continues to be an important task in natural language processing because it is featured as a subtask and/or subproblem in information extraction and machine translation. In Urdu language processing, it is a very difficult task. This paper proposes various deep recurrent neural network (DRNN) learning models with word embedding. Experimental results demonstrate that they improve upon current state-of-the-art NER approaches for Urdu. The DRRN models evaluated include forward and bidirectional extensions of the long short-term memory and back propagation through time approaches. The proposed models consider both language-dependent features, such as part-of-speech tags, and language-independent features, such as the "context windows" of words. The effectiveness of the DRNN models with word embedding for NER in Urdu is demonstrated using three datasets. The results reveal that the proposed approach significantly outperforms previous conditional random field and artificial neural network approaches. The best f-measure values achieved on the three benchmark datasets using the proposed deep learning approaches are 81.1%, 79.94%, and 63.21%, respectively.
While the use of battery-powered embedded systems has been rapidly increasing, the current level of battery technology has not kept up with the drastic increase in power consumption by the system. In order to prolong system usage time, the battery size needs to be increased. The amounts of power consumption by embedded systems are determined by their hardware configuration and software for manipulating hardware resources. In spite of that, the hardware provides features for lowering power consumption, if those cannot be utilized efficiently by software including operating system, reduction in power consumption is not optimized. In this paper, we propose a BET(Break Even Time)-based scheduling method using task partition to reduce power consumption of multimedia applications in a mobile embedded system environment.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.111-114
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2004
Management of human knowledge is an interesting concept that has attracted the attention of philosophers for thousands of years. Artificial intelligence and knowledge engineering has provided some degree of rigor to the study of knowledge systems and expert systems(ES) re able to use knowledge to solve the problems and answer questions. Therefore, the process of conceptualization and inference of knowledge are fundamental problem solving activities and hence, are essential activities for solving the problem of software ES construction Especially, the access to relevant, up-to-date and reliable knowledge is very important task in the daily work of physicians and nurses. In this study, we propose the conceptualization and inference mechanism for implicit knowledge management in medical diagnosis area. To this purpose, we combined the dynamic knowledge map(KM) and relational database(RDB) into a dynamic knowledge map(DKM). A graphical user-interface of DKM allows the conceptualization of the implicit knowledge of medical experts. After the conceptualization of implicit knowledge, we developed an RDB-based inference mechanism and prototype software ES to access and retrieve the implicit knowledge stored in RDB. Our proposed system allows the fast comfortable access to relevant knowledge fitting to the demands of the current task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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