오늘날 데이터센터는 비즈니스에서 핵심영역으로 인식되고 있으며, 이들에 대한 많은 서비스 요구는 보다 많은 에너지 소비를 낳고 있다. 따라서 데이터센터의 높은 수준의 에너지 효율성은 구축, 운영, 폐기 등 그들의 생명주기에 있어서 핵심이슈로 등장하였다. 본 연구에서는 이러한 생명기상에서 데이터센터의 그린화 수준을 진단할 수 있도록 성숙도모델에 기초한 그린데이터센터 수준진단모델을 제시한다. 본 연구에서 제시한 수준진단 모델은 엑션추어 GMM, DCEEF 등 기존 에너지평가모델 및 그린데이터센터 성숙도평가 모델을 참조하였으며, 최종적으로 건축, 공조, 전기, IT, 조직 등 데이터센터의 5개 핵심영역에 대한 진단지표를 제안하였다.
Purpose: The purpose of this study was to design a framework for generating one-class classification algorithm based on Hyper-Rectangle(H-RTGL) in a distributed environment connected by network. Methods: At first, we devised one-class classifier based on H-RTGL which can be performed by distributed computing nodes considering model and data parallelism. Then, we also designed facilitating components for execution of distributed processing. In the end, we validate both effectiveness and efficiency of the classifier obtained from the proposed framework by a numerical experiment using data set obtained from UCI machine learning repository. Results: We designed distributed processing framework capable of one-class classification based on H-RTGL in distributed environment consisting of physically separated computing nodes. It includes components for implementation of model and data parallelism, which enables distributed generation of classifier. From a numerical experiment, we could observe that there was no significant change of classification performance assessed by statistical test and elapsed time was reduced due to application of distributed processing in dataset with considerable size. Conclusion: Based on such result, we can conclude that application of distributed processing for generating classifier can preserve classification performance and it can improve the efficiency of classification algorithms. In addition, we suggested an idea for future research directions of this paper as well as limitation of our work.
Although the strategies and experiences of GIS leading countries are considered for the implementation of NGIS-Development in Korea, the western european nations cases are not analysed. Based on this study focused on German approaches to establish and implement the construction of national geospatial data framework. The goals, construction strategies and contexts of german national framework data, it called authoritative topographic-cartographic information system(ATKIS) in germany, are presented in detail. As a result, some lessons are suggested that can be learned by german approaches. Because we are now standing on the phase of "A Second Master Plan for National Geographic Information System", the german approach can be very for the development of the national framework database in Korea.
The importance of Fundamental Geographical Information Framework for Digital City (FGFDC) is analysed, it provides all city agencies and units with uniform geographic references. Six kind of data are chosen as the core data sets of a FGDC, a web-based distributed mechanism is constructed to promote data sharing among different agencies. Elementary functional requirements of FGDC are analyzed, so that it can serve as a common distributed urban GIS. A practical FGFDC is developed for Yangzhou Development Administrative Region, and an 3D visualization system is developed within this framework.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.82-89
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2021
Recently, applications are increasing the importance of security for published documents. This paper deals with data-publishing where the publishers must state sensitive information that they need to protect. If a document containing such sensitive information is accidentally posted, users can use common-sense reasoning to infer unauthorized information. In recent studied of peer-to-peer databases, studies on the security of data of various unique groups are conducted. In this paper, we propose a security framework that fundamentally blocks user inference about sensitive information that may be leaked by XML constraints and prevents sensitive information from leaking from general user. The proposed framework protects sensitive information disclosed through encryption technology. Moreover, the proposed framework is query view security without any three types of XML constraints. As a result of the experiment, the proposed framework has mathematically proved a way to prevent leakage of user information through data inference more than the existing method.
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
The objective of knowledge discovery and data mining lies in the generation of useful insights from a store of data. This paper presents a framework for knowledge mining to provide a systematic approach to the selection and deployment of tools for automated learning. Every methodology has its strengths and limitations. Consequently, a multistrategy approach may be required to take advantage of the strengths of disparate technique while circumventing their individual limitations. For concreteness, the general framework for data mining in marketing is examined in the context of developing agents for optimizing a supply chain network.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.838-843
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2002
Recently, PDA and cellular phone with color LCD have been widely used in various fields by high efficiency and micro miniaturization technology. According to maturity of these mobile environments, user request about mobile application field is increased. Mobile applications provide various information which is concerned with user's position through cable and wireless transmission. This paper discusses the issues related to the mobile framework for integrated 4S data. The integrated 4S data mean spatial data fusion on GIS, SIIS, ITS, and GNSS. The mobile framework provides not only spatial data but also location services such as reverse geocoding, directory service, etc. It consists of client subsystem, service provider, and data provider.
This paper presents a new framework for integrating untranscribed spoken content into the acoustic training of an automatic speech recognition system. Untranscribed spoken content plays a very important role for under-resourced languages because the production of manually transcribed speech databases still represents a very expensive and time-consuming task. We proposed two new methods as part of the training framework. The first method focuses on combining initial acoustic models using a data-driven metric. The second method proposes an improved acoustic training procedure based on unsupervised transcriptions, in which word endings were modified by broad phonetic classes. The training framework was applied to baseline acoustic models using untranscribed spoken content from parliamentary debates. We include three types of acoustic models in the evaluation: baseline, reference content, and framework content models. The best overall result of 18.02% word error rate was achieved with the third type. This result demonstrates statistically significant improvement over the baseline and reference acoustic models.
The purpose of this paper is to develop a framework for strategic construction knowledge management. The variables of proposed framework includes knowledge types, strategic business functions, and engineering data types. The Proposed framework and knowledge action Plan for the construction company will contribute to develop knowledge management system related to engineering capabilities of strategic business functions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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