Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.4
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pp.103-126
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2021
This study aims to propose a plan to restructure libraries as a complex space for education and culture for 19 public libraries belonging to the Chungcheongnam-do Office of Education. For the purpose of this, case surveys and user surveys of complex facilities of domestic and foreign public institutions were conducted. Based on the findings, a space restructuring strategy was suggested by dividing the library space into the following ways: a space to learn (a comprehensive data room, a theme data inquiry room, a future classroom, a blended learning center, a STEAM training room, and an online lecture learning room), a space to express (a foyer, a maker room, a digital media creation room and an online lecture production room), a space to share (a club room, a group study room, a well-being complex culture space, a convenient living space, rest area, and a browsing area), and a space to enjoy (a performance-thought playground, infant and child archives, a digital virtual experience room, a specialized alcove room, and an outdoor reading room). In addition, a restructuring model of public libraries belonging to the Office of Education was proposed, such as a leading model, a basic model, a joint model, and a minimum model, in consideration of the size of the building, the size of the library, and the level of service and space.
e-VLBI was invented to enhance the efficiency of VLBI (Very-Long-Baseline Interferometry) system by transmitting the data via high speed network. Korean VLBI Network (KVN) has a plan to construct e-VLBI system named e-KVN. High speed backbone network and efficient network model are essential to implement successful e-VLBI system. This paper introduces a network model based on PC cluster technology. The present status of high speed backbone network in Korea is overviewed. We suggest that the network link via Korea Advanced Research Network (KOREN) is one of feasible way for e-KVN. We also describe the principles of e-VLBI and protocol for network transmission such as VSI-E (VLBI Standard Interface - Electronic), RTP (Real-Time Transport Protocol) and RTCP (Real-Time Transport Control protocol).
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.274-277
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2002
To transmit users' intentions that vary with each person, intuitive and hi-directional interactions between users and a computer are necessary. We considered these interactions by dividing them into two spaces, physical space and informational space. Informational space supports human thinking process by arranging and visualizing much information. Physical space reproduces the real world where various restrictions exist to virtual space. From the viewpoint of three aspects - contents model, kansei model and context model - we defined the style of the interaction between user and multimedia database. In this paper, for the purpose of examining the way to realize the interaction based on these models, we developed interior design coordination support system and garden coordination system, and then evaluated them.
Solar activity has an important impact not only on the intensity of cosmic rays but also on the environment of Earth. In the present paper, a coupled oscillator model is proposed to explain solar activity. This model can be used to naturally reduce the 89-year Gleissberg cycle. Furthermore, as an application of the coupled oscillator model, we herein attempt to apply the proposed model to El $Ni{\tilde{n}}o$-southern oscillation (ENSO). As a result, the 22-year oscillation of the Pacific Ocean is naturally explained. Finally, we search for a possible explanation for coupled oscillators in actual solar activity.
The goal of any Model Order Reduction (MOR) technique is to build a model of order lower than the one of the real model, so that the computational effort is reduced, and the ability to estimate the input-output mapping of the original system is preserved in an important region of the input space. Actually, since only a subset of the input space is of interest, the matching is required only in this subset of the input space. In this contribution, the consequences on the achieved accuracy of adopting different reduction technique patterns is discussed mainly with reference to a linear case study.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.8
no.1
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pp.79-86
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2007
In this paper, an adaptive control algorithm using system identification is proposed for an aircraft fault tolerant control system. A discrete state-space system is reformulated to be the ARX model which has the advantage in handing variable structure systems. Discrete model reference adaptive control is used to make the output of fault system follow the output of reference model. To validate the performance of the proposed control scheme, numerical simulations are performed for the high performance aircraft with control surface damage.
Recently space-time model in spatial data analysis is widly used. In this paper we applied this model to analysis of greenhouse whitefly. For handling time component, we used ARMA model and autoregressive error model and for outliers, we adapted Mugglestone's method. We compared space-time models and geostatistic model with MSE and MAPE.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2000.11a
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pp.199-204
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2000
Generally, The systems are so complex that it not possible to obtain reasonable model using physical insight. Also a model based on physical insight contains a number of unknown parameters even if the structure is derived from physical laws. To solve these problems, the systems identification is described in this paper. So, AC servo motor system which has both open loop and closed loop is selected as an example for identification. A state-space model of AC servo motor system is identified through open loop experiment and identified through closed loop experiment and using pole placement integral controller to open loop system. As the results, From ARMA model, We have obtained continuous-time state space model.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.8
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pp.989-996
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2010
Statistical regression and/or interpolation models have been used for data analysis and response prediction using the results of the physical experiments and/or computer simulations in structural engineering fields. These models have been employed during the last decade to develop a variety of design methodologies. However, these models only handled responses with respect to space variables such as size and shape of structures and cannot handle time-variant dynamic responses, i.e. response varying with time. In this research, statistical space-time metamodels based on multiple response approach that can handle responses with respect to both space variables and a time variable are proposed. Regression and interpolation models such as the response surface model (RSM) and kriging model were developed for handling time-variant dynamic responses of structural engineering. We evaluate the accuracies of the responses predicted by the two statistical space-time metamodels by comparing them with the responses obtained by the physical experiments and/or computer simulations.
In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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