The mechanical characteristics of materials are very essential in structural analysis for the accuracy of structural calculations. The estimation modulus of elasticity of concrete ($E_c$), one of the most important mechanical characteristics, is a very complex area in terms of analytical models. Many attempts have been made to model the modulus of elasticity through the use of experimental data. In this study, the neuro-fuzzy (NF) technique was investigated in estimating modulus of elasticity of concrete and a new simple NF model by implementing a different NF system approach was proposed. A large experimental database was used during the development stage. Then, NF model results were compared with various experimental data and results from several models available in related research literature. Several statistic measuring parameters were used to evaluate the performance of the NF model comparing to other models. Consequently, it has been observed that NF technique can be successfully used in estimating modulus of elasticity of concrete. It was also discovered that NF model results correlated strongly with experimental data and indicated more reliable outcomes in comparison to the other models.
Recent proteomic studies of protein domains require high-throughput and systematic approaches. Since most experiments using protein domains, the modules of protein-protein interactions, require gene cloning, the first experimental step should be retrieving DNA sequences of domain encoding regions from databases. For a large scale proteomic research, however, it is a laborious task to extract a large number of domain sequences manually from several inter-linked databases. We present a new methodology to retrieve DNA sequences of domain encoding regions through automatic database cross-referencing. To extract protein domain encoding regions, it traverses several inter-connected database with validation process. And we applied this method to retrieve all the EGF domain encoding DNA sequences of homo sapiens. This new algorithm was implemented using Python library PAMIE, which enables to cross-reference across distinct databases automatically.
Developing an efficient knowledge base construction mechanism as an input method for expert systems (ES) development is of extreme importance due to the fact that an input process takes a lot of time and cost in constructing an ES. Most ES require experts to explicit their tacit knowledge into a form of explicit knowledge base with a full sentence. In addition, the explicit knowledge bases were composed of strict grammar and keywords. To overcome these limitations, this paper proposes a knowledge conceptualization and construction mechanism for automated knowledge acquisition, allowing an efficient decision. To this purpose, we extended traditional knowledge map (KM) construction process to dynamic knowledge map (DKM) and combined this algorithm with relational database (RDB). In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our proposed mechanism. Each rule in the DKM was characterized by the name of disease, clinical attributes and their treatments. Experimental results with various disease show that the proposed system is superior in terms of understanding and convenience of use.
최근 컬럼-기반 저장 장치는 우수한 입출력 성능으로 고속 데이터베이스 시스템의 진보적인 중요 모델이 되었다. 본 논문에서는, 기존의 가로-기반 저장 모델과 비교 분석하고, 고속 컬럼-기반 데이터베이스 시스템의 유효 성능을 향상시키기 위하여, 플래시 메모리와 어시스트 드라이브를 활용한 새로운 컬럼-인지 스토리지 관리 모델을 제안한다. 컬럼-인지 폴라라이징이라고 하는 본 스토리지 관리 기법은 테이블 컬럼을 활성-컬럼과 비활성-컬럼으로 양분하여 압축 저장하며, 고부하시에 어시스트 드라이브를 활용하여 적체된 저장 연산을 리벨런싱한다. 실험 결과는 본 제안 기법이 컬럼-기반 스토리지의 초당 저장 연산 처리치를 19% 개선하였고, 그 응답 성능도 49%개선되었음을 보였다.
본 연구는 시각화 정보검색시스템이 실제 정보검색환경에서 이용자에게 원활하게 수용될 수 있는지에 대한 경험적인 분석을 제공하고자, 상용 학술데이터베이스의 텍스트 기반 검색과 비주얼검색의 사용성을 비교 평가하고, 실험순서에 따라 사용성 평가에 있어 차이가 있는지 분석하였다. 검색소요시간과 처리동작횟수에 있어서 텍스트 기반 검색이 비주얼검색보다 더 효율적인 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 사용성에 대한 인식에 있어서도 텍스트 기반 검색이 비주얼 검색보다 전체적으로 더 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
In this study, we have developed a web-based management system for greenhouse teleoperation. The remote control system consisted of a database, a web-server, a controller in greenhouse, and clients. The database in the server stored user's information and greenhouse conditions was used to manage user's login and conditioning data. The management system developed by using Java applet, which was a client program for effective and easy management of greenhouse, monitored the greenhouse in real time. Master and driver boards were installed in the greenhouse control unit. Database on flowering to collect and analyze data exchanged data with the server. The master board could be managed effectively by timer routine, repeat control within setting time, and algorithm of setting points. Also, the greenhouse conditions could be controlled by manual or remote controller(PC) through a web browser in internet. Furthermore, all of the control devices of the greenhouse were managed by remote control of using PC and checked via camera installed in greenhouse. Finally, we showed the experimental results of the system which was installed in Pusan Horticultural Experiment Station.
문자 인식에 의해 구축된 문서들은 키보드 입력에 의해 구축된 문서들에 비하여 다수의 오류를 포함한다. 따라서 이러한 문서들로부터 원하는 정보를 검색하기 위해서는 다수의 오류를 포함하고 있는 문서들에 대한 효과적인 자동 색인 방법이 요구된다. 본 연구에서는 개별 문자 인식률 90% 수준의 문자 인식기에 의해 구축된 한글 문서 데이터베이스로부터 원하는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 자동 색인 방법에 대하여 살펴본다. 실험 결과는 문자 인식에 의해 구축된 한글 문서 데이터베이스에 대해서는 형태소 단위 색인법과 2-gram 기반 색인법이 유사한 수준의 검색 효과를 제공함을 보여준다.
이 논문에서는 웹 온톨로지를 위한 오라클 보안 모델 기반의 구현 모델을 제안한다. 최근 웹 온톨로지에 대한 접근 제어를 위해 관계형 데이터베이스 보안 모델을 이용한 접근 제어 모델이 개발되고 있으며 대표적인 접근제어 모델이 RAC 보안 모델이다. 그러나 RAC 보안 모델은 관계형 데이터베이스의 표준 보안 모델에 기반을 두고 있으며 실제 관계형 데이터베이스 관리시스템의 구현 모델은 개발되어 있지 않다. 이 논문에서는 이러한 RAC 보안 모델의 문제점을 해결하기 위하여 현재 가장 널리 사용되며 다양한 보안 정책을 제공하는 RDBMS인 오라클 기반의 구현 모델을 제안한다. 또한, 제안하는 RAC 구현 모델의 구현 및 평가에 대하여 기술한다. 특히, 제안하는 구현 모델은 오라클에서 제공하는 VPD 보안 모델을 이용하며 높은 실용성과 활용성을 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2420-2433
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2014
Fusing the scores of multibiometrics is a very promising approach to improve the overall system's accuracy and the verification performance. In recent years, there are several approaches towards studying score level fusion of several biometric systems. However, most of them does not consider the genuine and imposter score distributions and result in a higher equal error rate usually. In this paper, a novel score level fusion approach of different biometric systems (dual iris, thermal and visible face traits) based on $Acz{\acute{e}}l$-Alsina triangular norm is proposed. It achieves higher identification performance as well as acquires a closer genuine distance and larger imposter distance. The experimental tests are conducted on a virtual multibiometrics database, which merges the challenging CASIA-Iris-Thousand database with noisy samples and the NVIE face database with visible and thermal face images. The rigorous results suggest that significant performance improvement can be achieved after the implementation of multibiometrics. The comparative experiments also ascertain that the proposed fusion approach outperforms the state-of-art verification performance.
프레임 단위로 식별 데이터베이스에 저장된 참조 신호의 특징 벡터와 유사성을 비교하여 입력 신호를 식별하는 경우에, 참조 신호의 특징 벡터로 데이터베이스를 어떻게 구성하는가에 따라 식별 성능은 영향을 받을 수 있다. 즉, 식별 데이터베이스의 구성 방법에 따라 데이터베이스의 크기와 식별을 위한 계산량, 식별 성능 등이 결정되며, 이것은 실제로 수중 천이신호 식별 시스템을 구성할 때 중요한 문제이다. 본 논문에서는 LBG 벡터 양자화 기법을 이용하여 식별 데이터베이스의 크기를 줄여 줌으로써 프레임 기반 수중 천이신호 식별 기법의 효율성을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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