Community structure of heterotrophic protists and their grazing impact on phytoplankton were studied in Northwest Pacific Ocean during October, 2007. The study area was divided into four regions based on physical properties (temperature and salinity) and chlorophyll-a distribution. They were Region I of North Equatorial Currents, Region II of Kuroshio waters, Region III of shelf mixed water, and Region IV of Tsushima warm current from East China Sea. The distribution of chlorophyll-a concentrations and community structure of heterotrophic protists were significantly affected by physical properties of the water column. The lowest concentration of chlorophyll-a was identified in Region I and II, where pico-sized chlorophyll-a was most dominant (>80% of total chlorophyll-a). Biomass of heterotrophic protists was also low in Region I and II. However, Region III was characterized by low salinity and temperature and high chlorophyll-a concentration, with relatively lower pico-sized chlorophyll-a dominance. The Highest biomass of heterotrophic protists appeared in Region III, along with the relatively less important nanoprotists. In Region I, II and IV, heterotrophic dinoflagellates were dominant among the protists, while ciliates were dominant in Region III. Community structure varied with physical(salinity and temperature) and biological (chlorophyll-a) properties. Biomass of heterotrophic protists correlated well with chlorophyll-a concentration in the study area ($r^2=0.66$, p<0.0001). The potential effect of grazing activity on phytoplankton is relatively high in Region I and II. Our result suggest that biomass and size structure of heterotrophic protists might be significantly influenced by phytoplankton size and concentration.
The profile of a fixed site at station M ($34.77^{\circ}N,\;129.13^{\circ}E$) in the Korea Strait was studied from March 2006 to February 2007. The aim was to understand the relationship between the annual thermal stratification pattern and seasonal variation in phytoplankton community structure. Physicochemical factors including temperature, salinity and nutrient concentrations, which strongly influence the proliferation and diversity of phytoplankton, were measured. The study period was divided into three due to the characteristic of thermohaline structures; mixed I (March-May 2006), stratified (June-November 2006) and mixed II(December 2006-Feburuary 2007). Diatoms dominated during the mixed I (89%) and II (48%) periods, while nanoplankton group occupied over 83% of total population during the stratified period. The dominant species during the mixed I and II was Chaetoceros socialis (47% and 29%, respectively), while during the stratified period Gyrodinium sp.(4%) was the most dominant. Averaged total chl a concentrations during the mixed I and II periods were 0.61 mg $m^{-3}$ and 0.72 mg $m^{-3}$, respectively, which were at least two-fold higher than that during the stratified period (0.30 mg $m^{-3}$). The vertical mixing and convection process of the water column induced nutrient supply from the bottom layer to the euphotic zone. It also led to the dominance of diatoms during the mixed periods, whereas small phytoplankton prevailed over large phytoplankton as stratification blocked the upward movement of nutrients to subsurface during the stratified period. During the mixed I and II periods, microplanktonic chl a dominated concentrations (50% and 48%, respectively), while picoplanktonic chl a occupied over 37% of total chl a during the stratified period.
This study evaluates the relationship among the evaluation structure of morphological elements, the satisfaction on exterior elements, and the image evaluation for the campus landmarks by campus type. The investigation results are summarized as follows. 1) The university headquarter was nominated as the university landmark, and the main reason for the nomination was the building's historic and locational value. 2) Of the morphological elements of the campus landmark, 'proportion and balance' and 'harmony and order' were deemed important, while 'diversity' was deemed less important. 3) For the satisfaction on the facility's exterior elements, the evaluation structure was different for each university. However, the factor of 'location of the facility' was deemed the biggest factor for satisfaction for all universities, while the facility's 'color and material' were found to be the most dissatisfying factors. 4) The image evaluation on the facility was different for each university. Although there was a strong skeptical image about 'liveliness', there was a very positive image about 'elegance' and 'scale'. 5) On the relationship between the satisfaction on exterior elements and the image evaluation, there was a different evaluation structure for each university. 'Facility's color and exterior material' were the main elements which improved the overall image of the facility. Thus, the study results strongly suggest that an important task is to determine the maintenance direction through the emphasis on the relationship between exterior elements and image satisfaction for each university.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1963-1978
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2015
With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
음성자동응답시스템(Automatic Response Systems, ARS)은 VUI(Voice User Interface)와 TTI(Touch Tone Interface)를 기반으로 하고 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 커뮤니케이션 시스템 중 하나이다. 그러나 많은 사용에도 불구하고, ARS에 대한 불편 사항들이 끊임없이 지적되고 있다. 이는 기술 개발을 넘어, 사용자와 사용성에 대한 체계적인 연구 부족에서 기인한 측면이 있다. 본 논문에서는 ARS 메뉴체계에서의 사용성 저해 요소를 발견 분석하여, ARS 설계를 위한 개선의 지침을 제공한다. 두 개의 인터넷 서점 ARS를 선정하여 피실험자들이 "도서 반품 신청하기"라는 작업을 실행한 후 정해진 설문조사 결과와 인터뷰 내용을 분석하였다. 본 연구에서 메뉴 구조의 복잡성, 메뉴명의 대표성 부족, 사용자 위치인지의 어려움, 메뉴간 이동의 어려움 등 네 가지 문제들을 발견하였고, 이를 피할 수 있는 방법들을 논의하였다.
이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
The design of honeycomb sandwich structures is often challenging because these structures can be tailored from a variety of possible cores and face sheets configurations, therefore, the design of sandwich structures is characterized as a time-consuming and complex task. A data-driven computational approach that integrates the analytical method and Artificial Neural Network (ANN) is developed by the authors to rapidly predict the design of sandwich structures for a targeted maximum structural deflection. The elaborated ANN reverse design approach is applied to obtain the thickness of the sandwich core, the thickness of the laminated face sheets, and safety factors for composite sandwich structure. The required data for building ANN model were obtained using the governing equations of sandwich components in conjunction with the Monte Carlo Method. Then, the functional relationship between the input and output features was created using the neural network Backpropagation (BP) algorithm. The input variables were the dimensions of the sandwich structure, the applied load, the core density, and the maximum deflection, which was the reverse input given by the designer. The outstanding performance of reverse ANN model revealed through a low value of mean square error (MSE) together with the coefficient of determination (R2) close to the unity. Furthermore, the output of the model was in good agreement with the analytical solution with a maximum error 4.7%. The combination of reverse concept and ANN may provide a potentially novel approach in designing of sandwich structures. The main added value of this study is the elaboration of a reverse ANN model, which provides a low computational technique as well as savestime in the design or redesign of sandwich structures compared to analytical and finite element approaches.
Purpose: The spare part cost is one of the most important cost factors with which construct Life Cycle Cost. The LCSP(Life Cycle Sustainment Plan) Guidebook issued by Korea Ministry of Defense, however, suggests a simple equation to estimate the spare part cost using maintenance task frequencies and each part cost. Therefore, following the cost estimation method in the LCSP Guidebook may lead to an improper cost estimation result since both the hierarchical structure of the weapon system and the part discard rate are not considered. The purpose of this study is to develop a new life cycle cost estimation method for spare parts of weapon system during its life cycle. Methods: In this study, the detailed cost structure of spare parts is provided. Also a new spare part cost estimation methods for the each cost element are proposed, considering the hierarchical structure of weapon system and the part discard rate. And the proposed spare cost estimation methods are applied to K system for a case study. Results: Based on the case study of K system, the spare part cost estimation method, proposed by this study, shows that it can complement the estimation method suggested by the LCSP Guidebook. It also shows that it is applicable to the weapon systems for Korea armed forces. Conclusion: The proposed life cycle cost estimation method for spare parts has an advantage of estimating the spare part cost more accurately. It is expected to be useful in analyzing the procurement alternatives objectively and making up the Korea armed forces budget effectively.
This study analyzed and mutually compared the fishery manpower problems in Northeast Asia region including Korea, China, Japan by fishery industry structure, fishery education, fishery manpower and presented fishery cooperative schemes of Northeast Asia. In case of fishery manpower problems, China is still in a better situation whereas Korea and Japan have a hard time of a labor shortage. Korean companies have employed foreign crews to find a way out of the difficulties and the foreign crew rate is growing but the problem is that the reduction of Korean crew could deteriorate the safety of vessel-sailing, efficient operations, and fishery efficiency. Therefore crew management should be placed focus on improvement of working conditions and guarantee positions to foreign crew as assistants in fishery surroundings and systems. Fishery manpower problems are complementary to each nation in Northeast Asia. In consideration of this fact, fishery manpower management needs the mutual fishery manpower and information exchange and for the sake of it, the most urgent task is to build up the international fishery cooperative network through establishing fishery-related information systems of Northeast Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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