Song Yong-Seok;Nam Ki-Chan;Yoo Ju-Young;Kim Tae-Won
Journal of Navigation and Port Research
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v.30
no.3
s.109
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pp.203-209
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2006
Maritime transport has been occupying the biggest part of the container transportation market. With regard to container terminal management, the planning technology and the space allocation system on the yard are very significant factors to secure the stability of ship and to ensure the reliability of schedules of ship throughout keeping barycenter of vessel by right loading and fast handling of cargoes. The purposes of this paper are to illustrate the existing yard management systems such as Grouping method and Random Grounding method, and then to evaluate and compare the efficiency of yard availability between the existing management system(Grouping method) and Random Grouping which uses the forecasted inbound cargo volume at the gate by Time Base Operation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.1
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pp.151-159
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2012
In this paper, we propose a new peer grouping scheme to consider locality among peers using TTL values in P2P-based IPTV systems. This scheme can select neighbor peers to minimize the number of intermediate routers between each pair of peers. Thus, it can save the network bandwidth as much as the amount of data that the reduced number of routers should transmit In addition, we have conducted various simulation experiments to show that our proposed TTL-based peer grouping scheme can outperform the conventional RTT-based grouping scheme. The experimental results show that our proposed scheme can reduce the jitter ratio as well as the number of data and control packets that all routers should transmit.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.4
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pp.3-9
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2014
ECMA-392 is the first cognitive radio (CR) specification for personal/portable devices in TV white space. It supports two transmit antennas, for which only open-loop transmit diversity schemes are included. In this paper, we design a simple closed-loop transmit diversity scheme using sub-carrier grouping for ECMA-392 systems. First, sub-carrier grouping types suitable for ECMA-392 systems are described, and then a transmit antenna selection scheme is proposed. In order to reduce feedback information, decision on the transmit antenna selection in the given channel environments is made at the receiver side and the only index of the decided transmit antenna is sent to the transmit side. Through performance comparison to open-loop transmit diversity schemes of ECMA-392, it will be shown that with only a slight feedback overhead, the proposed scheme can improve receiver performance of ECMA-392 systems.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.31
no.3
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pp.79-99
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2020
The purpose of this study is to investigate the model of cluster analysis techniques for grouping public libraries and analyze their characteristics. Statistical data of public libraries of the National Library Statistics System were used, and three models of cluster analysis were applied. As a result of the study, cluster analysis was conducted based on the size of public libraries, and it was largely divided into two clusters. The size of the cluster was largely skewed to one side. For grouping based on size, the ward method of hierarchical cluster analysis and the k-means cluster analysis model were suitable. Three suggestions were presented as implications of the grouping method of public libraries. First, it is necessary to collect library service-related data in addition to statistical data. Second, an analysis model suitable for the data set to be analyzed must be applied. Third, it is necessary to study the possibility of using cluster analysis techniques in various fields other than library grouping.
Lee Min-Soo;Cho Hye-Young;Oh Jung-Sun;Kim Yun-Mi;Song Soo-Kyung
The KIPS Transactions:PartD
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v.13D
no.4
s.107
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pp.501-512
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2006
XML is the most popular platform-independent data expression which is used to communicate between loosely coupled heterogeneous systems such as B2B Applications or Workflow systems. The powerful query language XQuery has been developed to support diverse needs for querying XML documents. XQuery is designed to configure results from diverse data sources into a uniquely structured query result. Therefore, it became the standard for the XML query language. Although the latest XQuery supports heavy search functions including iterations, the grouping mechanism for data is too primitive and makes the query expression difficult and complex. Therefore, this work is focused on supporting the groupby clause in the query expression to process XQuery grouping. We suggest it to be a more efficient way to process grouping for restructuring and aggregation functions on XML data. We propose an XQuery EBNF that includes the groupby clause and implemented an XQuery processing system with grouping functions based on the eXist Native XML Database.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.2
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pp.141-148
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2011
This study presents the optimal grouping technique of columns which groups together columns of similar shortening trends to improve the efficiency of column shortening compensation. Here, Kohonen's self-organizing feature map which can classify patterns of input data by itself with unsupervised learning was used as the optimal grouping algorithm. The Kohonen network applied in this study is composed of two input neurons and variable output neurons, here the number of output neuron is equal to the column groups to be classified. In input neurons the normalized mean and standard deviation of shortening of each columns are inputted and in the output neurons the classified column groups are presented. The applicability of the proposed algorithm was evaluated by applying it to the two buildings where column shortening analyses had already been performed. The proposed algorithm was able to classify columns with similar shortening trends as one group, and from this we were able to ascertain the field-applicability of the proposed algorithm as the optimal grouping of column shortening.
This study investigated the effect of gender grouping on cooperative learning on the basis of student achievement and science-teaming attitude. Homogeneous and heterogeneous gender groupings were used in the treatment groups for the learning strategies of earth science. Traditional instruction was performed for the control group. Three classes at a middle school were assigned to the groups. Before the treatment instruction, a questionnaire about science-learning attitude was administered to 144 students, and their scores were utilized as covariate. Then, the same questionnaire was given with a test of science achievement designed in this study. The changes in both achievement and attitude among the three groups were analyzed statistically. Significant differences were not shown in science achievement or in the difference of gender with respect to perceptions about science. There were significant changes between the homogeneous and heterogeneous gender grouping in their attitudes toward science instruction. Here the cooperative learning group, regardless of the gender grouping, tends to exhibit more positive perceptions towards their learning environment than the control group, particularly in female students.
A novel approach for the reconstruction of 3D building model from aerial image data is proposed in this paper. In this approach, a Centroid Neural Network (CNN) with a metric of line segments is proposed for connecting low-level linear structures. After the straight lines are extracted from an edge image using the CNN, rectangular boundaries are then found by using an edge-based grouping approach. In order to avoid producing unrealistic building models from grouping lined segments, a hierarchical grouping method is proposed in this paper. The proposed hierarchical grouping method is evaluated with a set of aerial image data in the experiment. The results show that the proposed method can be successfully applied for the reconstruction of 3D building model from satellite images.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.4
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pp.69-87
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2006
This paper proposes an effective approach for the part-machine grouping(PMG) based on the non-binary part-machine incidence matrix in which real manufacturing factors such as the operation sequences with multiple visits to the same machine and production volumes of parts are incorporated and each entry represents actual moves due to different operation sequences. The proposed approach adopts Fuzzy ART neural network to quickly create the Initial part families and their machine cells. A new performance measure to evaluate and compare the goodness of non-binary block diagonal solution is suggested. To enhance the poor solution due to category proliferation inherent to most artificial neural networks, a supplementary procedure reassigning parts and machines is added. To show effectiveness of the proposed approach to large-size PMG problems, a psuedo-replicated clustering procedure is designed. Experimental results with intermediate to large-size data sets show effectiveness of the proposed approach.
According to the current increase of the usefulness of information in Internet, several methods are proposed in which multimedia information may be efficiently managed and retrieved. The purpose of this paper is to propose the new grouping method by SRR(Semantic Reference Relation) and DRR(Direct Reference Relation). The important point of this method proposed in this paper is to group MDI(Multimedia Document Informations) as a cluster of this multimedia objects. According to the result of experimental simulation, which has been tested by by the 1,000 multimedia items in internet, this method has made more efficiently the service and grouping of MDI possible than any other methods do in internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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