International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.643-647
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2021
The use of data analysis on large volumes of data constitutes a challenge for deducting knowledge and new information. Data can be heterogeneous and complex: Semi-structured data (Example: XML), Data from social networks (Example: Tweets) and Factual data (Example: Spreading of Covid-19). In this paper, we propose a generic multidimensional model in order to analyze complex data, according to several dimensions.
본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
Accurate numericalsimulation of wind field over complex terrain is an important prerequisite for wind resource assessment. In this study, numerical simulation of wind field over complex terrain was further carried out by taking the complex terrain around Siu Ho Wan station in Hong Kong as an example. By artificially expanding the original digital model data, Gambit and ICEM CFD software were used to create high-precision complex terrain model with high-quality meshing. The equilibrium atmospheric boundary layer simulation based on RANS turbulence model was carried out in a flat terrain domain, and the approximate inflow boundary conditions for the wind field simulation over complex terrain were established. Based on this, numerical simulations of wind field over complex terrain under different inflow wind directions were carried out. The numerical results were compared with the wind tunnel test and field measurement data for land and sea fetches. The results show that the numerical results are in good agreement with the wind tunnel data and the field measurement data which can verify the accuracy and reliability of the numerical simulation. The near ground wind field over complex terrain is complex and affected obviously by the terrain, and the wind field characteristics should be fully understood by numerical simulation when carrying out engineering application on it.
Web technologies are gaining increased importance in automation and control systems. However, the choice of Web technologies depends on the use cases in the application environment. In industrial systems, the data can be got not only from many different field systems and devices but also from different OPC (OLE for Process Control) Servers. Current OPC Client might be able to read simple data from OPC Server, but there are some problems to get structured data and to exchange structured information between collaborating applications. Therefore, OPC Foundation has defined interfaces to OPC XML-DA (OPC XML Data Access) and OPC Complex Data that aim to solve those problems. The OPC XML-DA can facilitate the exchange of plant data across the internet, and upwards into the enterprise domain. In addition, the OPC Complex Data will extend the OPC DA specification to allow the OPC Client to read and decode any type of data from measurement and control systems on the plant floor. This paper will describe the concept of OPC XML-DA and OPC Complex Data. And then it proposes a mechanism to implement the OPC Complex Data into OPC XML-DA Server. Additionally, the paper also discusses the security aspects.
The effects of an apartment complex on flow and pollutant dispersion in an urban area are numerically investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. The CFD model is based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and includes the renormalization group k-${\varepsilon}$ turbulence model. The geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Eight numerical simulations are carried out for different inflow directions and, for each inflow direction, the effects of an apartment complex are investigated, comparing the characteristics of flow and dispersion before and after construction of the apartment complex in detail. The observation data of automatic weather system (AWS) is analyzed. The windrose analysis shows that the wind speed and direction after the construction of the complex are quite different from those before the construction. The construction of the apartment complex resulted in the decrease in wind speed at the downwind region. It is also shown that the wind speed increased partially inside the apartment complex due to the channeling effect to satisfy the mass continuity. On the whole, the wind speed decreased at the downwind region due to the drag effect by the apartment complex. As a result, the passive pollutant concentration increased (decreased) near the downwind region of (within) the apartment complex compared with that before the construction.
The purpose of this study is to provide an remodification method for elementary school complex facilities in Seoul Metropolitan city. This study analyzes the questionnaire survey for 568 entire elementary schools and the questionnaire survey for school facility complex project operated 44 elementary schools. Then the result of this study was deduced from the comparison between the 568 entire survey data and 44 survey data in terms of the cognition of school facility complex project, the required type of facility and the problems of complex facility maintenance and operation. Four major findings were revealed as the result of research. First, there is a very high agreement with the school facility complex projects. Second, it was need that the process of planning and design was remodified to enhance participation of parents of students and local residents for selecting an appropriate complex facility. Third, education environment and student safety should be protected from any other school facility complex environments. Fourth, an agreement and regulation is needed for more effective maintenance and operation of school complex facilities.
As the diversity of disasters continues to increase, the concept of "complex disasters" has gained prominence in various policies and studies related to disaster management. However, there has been a certain limitation in the availability of the systematic statistics or data in advancing policies and research initiatives related to complex disasters. This study aims to analyze the macro-level characteristics of the complex disasters that have occurred domestically utilizing a 30-year span of a news data. Initially, we categorize the complex disasters into the three types: "Natural disaster-Natural disaster", "Natural disaster-Social disaster", and "Social disaster-Social disaster". As a result, the "natural diaster-social disaster" type is the most prevalent. It is noted that "natual disaster-natural disaster" type has increased significantly in recent 10 years (2011-2020). In terms of specific disaster types, "Storm and Flood", "Collapse", "Traffic Accident", "National Infrastructure Paralysis", and "Fire⋅Explosion" occur the most in conjunction with other disasters in a complex manner. It has been observed that the types of disasters co-ocuuring with others have become more diverse over time. Parcicularly, in recent 10 years (2011-2020), in addition to the aforementioned five types, "Heat Wave", "Heavy Snowfall⋅Cold Wave", "Earthquake", "Chemical Accident", "Infectious Disease", "Forest Fire", "Air Pollution", "Drought", and "Landslide" have been notable for their frequent co-occurrence with other disasters. These findings through the statistical analysis of the complex disasters using long-term news data are expected to serve as crucial data for future policy development and research on complex disaster management.
Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.
복합 객체 모델은 복잡한 구조 데이타를 지원하기 위해 기존의 관계형 데이타 모 델을 자연스럽게 확장한 값 중심 데이타 모델이다. 본 논문은 복합 객체 모델의 검색 연산을 대상으로 대수적 최적화 기법의 적용이 용이한 대수 설계를 제안한다. 이를 위해 우선, 복합 객체 처리를 목적으로 제안된 기존의 대수들을 대수적 최적화 기법 의 적용성을 기준으로 비교 분석한다. 또한 단순 명료성, 데이타 구조에 대한 무제약 성, 단일 표현 체계의 설계 원칙을 기반으로 복합 객체 대수를 설계한다. 제안된 대 수의 특징은 다양한 구조의 복합 객체에 대한 대수의 안정성과 단순성을 유지하고 동 시에 대수적 최적화 기법의 적용이 용이한 점이다. 끝으로 본 연구에서 설계된 대수 가 기존 대수들과 동등하거나, 더 향상된 표현력을 갖음을 보인다.
The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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