Web server cluster systems are widely used, where a large number of PC level servers are interconnected via network. This paper focuses on forecasting an appropriate number of web servers which can serve four different classes of user requests, simple web page viewing, knowledge query, motion picture viewing and motion picture uploading. Two ways of serving different classes of web service requests are considered, commonly used web servers and service dedicated web servers. Computer simulation experiments are performed in order to find a good way of allocating web servers among different classes of web service requests, maintaining certain levels of resource utilization and response time.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.20
no.5
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pp.35-42
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2013
It has already been four years as of 2013 since the Departmentalized Classroom System was first introduced following the Korean government's policy. However, no investigation had been made yet on whether the system is properly being managed in practice according to the presented standards, guidelines, and policy direction. Hence, an in-depth investigation and analysis were called for. In line with this, documents were researched, deliberation meetings of experts were held, and the system pilot was tested to develop indices to investigate the state of block-scheduled classes and classes for each student's academic level for the educational classes field. For the school management field, we developed indices to investigate the teachers' organization and their division of labor, administrative officers and work reduction, improvement of teachers' expertise, and the guidance of the students' school life. Based on the indices, we investigated the state of 24 schools, which manage an advanced school system, nationwide. The results showed that the Departmentalized Classroom System has now reached the settling stage, which is beyond the introductory stage, and that it needs to be systematically supplemented for it to be settled in a stable manner.
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
This study dealt with a case study on the application of flipped learning to solid mechanics in college of engineering and analyzed the results of Pre-class survey, In-class activities, and Post-class survey to examine the effects of flipped learning. Total sample size of the analysis was 32 students who applied for solid mechanics in mechanical engineering department, consisting of 23 students in sophomore, five in junior and four in senior. The class was operated in three stages: Pre-class, In-class, and Post-class. The response of the students was observed at each stage of the class. According to the results, flipped learning was effective in learning knowledge of major subjects in engineering, and students actively participated in class activities and conducted smooth discussions with team members. Flipped learning has also improved students' class concentration and academic ability. Most of the students have expressed their intention to take classes or actively recommend other students when the classes are held. Effective classes will require systematic discussion guidance because flipped learning is closely related to discussion activities.
For the successful implementation of education using artificial intelligence (AI) in schools, the perception of teachers is important. This study focuses on elementary school teachers and their perception of the need and teaching efficacy of science classes using AI before and after participating in a research school program. The analysis explores four key aspects, namely, learning, teaching, assessment, and communication. The study recruited 24 elementary school teachers from a school designated by the Gangwon Provincial Office of Education to participate in a year-long research school program. The study collected data using pre- and post-program surveys to explore changes in the perception of teachers regarding AI-based science classes. Furthermore, the researchers conducted individual in-depth interviews with four elementary school teachers to investigate the experience factors that influenced the changes in their perception of the aforementioned classes. The main findings were as follows. First, elementary school teachers were positively aware of the need for science classes using AI even prior to their research school experience; this perception remained positive after the research school program. Second, the science teaching efficacy of the elementary school teachers using AI was generally moderate. Even after the research school experience, the study found no statistically significant increase in efficacy in teaching science using AI. Third, by analyzing the necessity-efficacy as quadrants, the study observed that approximately half of the teachers who participated in the research school reported positive changes in learning, teaching, and assessment. Fourth, the study extracted four important experience factors that influenced the perception of the teachers of science classes using AI, namely, personal background and characteristics, personal class practice experience, teacher community activities, and administration and work of school. Furthermore, the study discussed the implications of these results in terms of the operation of research schools and science education using AI in elementary schools.
A deterministic model for the spread of pine wilt disease with asymptomatic carrier trees in the host pine population is designed and rigorously analyzed. We have taken four different classes for the trees, namely susceptible, exposed, asymptomatic carrier and infected, and two different classes for the vector population, namely susceptible and infected. A complete global analysis of the model is given, which reveals that the global dynamics of the disease is completely determined by the associated basic reproduction number, denoted by $\mathcal{R}_0$. If $\mathcal{R}_0$ is less than one, the disease-free equilibrium is globally asymptotically stable, and in such a case, the endemic equilibrium does not exist. If $\mathcal{R}_0$ is greater than one, the disease persists and the unique endemic equilibrium is globally asymptotically stable.
As an activity of one working group for the Good Practice program at Kumamoto University, we proposed a questionnaire survey on the degree in which students understand the uppermost points of importance in their classes in addition to the usual type of class questionnaire. Each class lists three uppermost points of importance which are essential for understanding the class content. The degree of understanding is classified into four levels: full, most, insufficient, and not at all understandings. Through the analysis of questionnaire replies, the degree of understanding for bachelor students in the Department of Engineering was discovered to be meaningfully affected by the degree of difficulty, the effectiveness of audiovisual aids, self-study time, and class attendance.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.11a
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pp.407-410
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2006
Decision tree is one of the most effective and widely used methods for building classification model. Researchers from various disciplines such as statistics, machine teaming, pattern recognition, and data mining have considered the decision tree method as an effective solution to their field problems. In this paper, an application of decision tree method to classify the faults of induction motors is proposed. The original data from experiment is dealt with feature calculation to get the useful information as attributes. These data are then assigned the classes which are based on our experience before becoming data inputs for decision tree. The total 9 classes are defined. An implementation of decision tree written in Matlab is used for four data sets with good performance results
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.8
no.1
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pp.127-137
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2002
This paper deals with developing a Web-based Solver NRO(Network Reliability Optimizer) for solving three classes of reliability redundancy optimization problems which are generated in series systems. parallel systems and complex systems. Inputs of NRO consisted in four parts. that is, user authentication. system selection. input data and confirmation. After processing of inputs through internet, NRO provides conveniently the optimal solutions for the given problems on the Web-site. To alleviate the risks of being trapped in a local optimum, HH(Hybrid-Heuristic) algorithm is incorporated in NRO for solving the given three classes of problems, and moderately combined GA(Genetic Algorithm) with the modified SA(Simulated Annealing) algorithm.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1999.04a
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pp.40-45
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1999
This experimental study presents the strength properties of mortar using the blast-furnace slag sand. The mix disign of this study is based on the each three classes of unit water; (250, 275, 300)kg/㎥ and four classes of W/C; (45, 50, 55, 60)% and substitution rate(0, 25, 50, 75, 100)%. It gives following result. As W/C ratio increase, the strength is decrease. In case of mortar using air-cooled blast-furnace slag sand, the 3-days and 7-days compression strength is increase as substitution rate is higher. But in case of the mortar using the quenched blast-furnace slag sand, the compression strength is decrease as substitution rate is higher.
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