The construction companies are facing potential EHS(Environment, Health & Safety) of major accidents to cause casualties or a financial loss and increasing social responsibility. So, they have to voluntarily accomplish the EHS management system rather than passively with regard to EHS regulation. In this study, the integrated EHS management system is developed based on cloud computing, and construction companies are to materialize self-regulation EHS process of construction workplace and to standardize the total EHS business process using the developed system. The proposed system also provides risk analysis, education/control and continuous improvement for EHS tasks and users can easily access the system on the web at a low price through cloud computing service. Eventually, the integrated system contributes to the managerial improvement by minimizing economic and physical loss caused by construction accidents.
This paper proposes a adaptive medium-access control(MAC) protocol designed for low-power wireless multi-hop sensor networks which is used for connecting physical world and cyber computing space. Wireless multi-hop sensor networks use battery-operated computing and sensing device. We expect sensor networks to be deployed in an ad hoc fashion, with nodes remaining inactive for long time, but becoming suddenly active when specific event is detected. These characteristics of multi-hop sensor networks and applications motivate a MAC that is different from traditional wireless MACs about power conservation scheme, such as IEEE 802.11. Proposed MAC uses a few techniques to reduce energy consumption. Result show that proposed MAC obtains more energy savings.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.5
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pp.989-998
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2011
Cloud computing provides computation, software, data access, and storage services that do not require end-user knowledge of the physical location and configuration of the system that delivers the services. Cloud computing providers have setup several data centers at different geographical locations over the Internet in order to optimally serve needs of their customers around the world. One of the fundamental challenges in geographically distributed clouds is to provide efficient algorithms for supporting inter-cloud data management and dissemination. In this paper, we propose a group quorum system (GQS)-based dissemination for improving the interoperability of inter-cloud in time-critical event dissemination service, such as computing policy updating, message sharing, event notification and so forth. The proposed GQS-based method organizes these distributed clouds into a group quorum ring overlay to support a constant event dissemination latency. Our numerical results show that the GQS-based method improves the efficiency as compared with Chord-based and Plume methods.
This paper proposes a medium-access control(MAC) protocol designed for wireless multi-hop sensor networks which is used for connecting physical world and cyber computing space. Wireless multi-hop sensor networks use battery-operated computing and sensing device. We expect sensor networks to be deployed in an ad hoc fashion, with nodes remaining inactive for long time, but becoming suddenly active when specific event is detected. These characteristics of multi-hop sensor networks and applications motivate a MAC that is different from traditional wireless MACs about power conservation scheme, such as IEEE 802.11. Proposed MAC uses a few techniques to reduce energy consumption. Result show that proposed MAC obtains more energy sayings.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.473-476
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2001
최근 기존 정보시스템에 고객이나 사용자의 다양한 요구사항이나 기업의 환경 변화를 반영하여 새로운 정보시스템으로 재구축하는 경향을 보이고 있다. 이를 통해 기업들에서 경쟁 우위를 선점함으로써 보다 우세한 경쟁력을 갖출 수 있다. 본 논문에서는 정보시스템 재구축을 위한 프로세스 모델링(Process Modeling)과 데이터 모델링(Data Modeling)을 체계적으로 수행하는 방안을 제시하고, 이를 실제로 적용한 사례를 보여준다. 정보시스템의 전체적인 관점에서의 요구사항 및 기존 정보시스템의 미비사항을 분석하여 정보화 대상을 추출하는 프로세스 모델 분석(Process Model Analysis) 단계와 정보화 대상을 개념 모델로 전환하는 논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling) 단계, 실제 컴퓨터에 저장하여 사용하는 물리 데이터 모델링(Physical Data Modeling) 단계로 구성된다.
In the upcoming post-app era, real-time, intelligent and immersive services such as autonomous vehicles, virtual secretaries, virtual reality, and augmented reality are expected to dominate. However, there is a growing demand for new networking and computing infrastructure capabilities because existing physical connection-oriented networks and centralized cloud-based service environments have inherent limitations to effectively accommodate these services. To this end, research on intelligent edge network computing technology is underway to analyze the contextual situation of human and things and to configure the service environment on the network edge so that the application services can be performed optimally. In this article, we describe the technology issues for edge network intelligence and introduce related research trends.
Human behavior and emotions are influenced by experiences accumulated through the past and present. To realize artificial intelligence technology that understands and sympathizes with humans, cognitive computing technology that automatically analyzes human behaviors, habits, and emotions associated with specific situations and uses past data and domain knowledge is required. In this study, we examine the latest research trends on human-understanding cognitive computing technology that recognizes human behavior and emotions, stores them as experience data, and provides services by analyzing the stored data. Further, we introduce high-quality data collection research in real-life and services for improving physical and mental health. We also review key issues essential for developing these technologies.
Quantum machine learning (QML) is an area of quantum computing that leverages its principles to develop machine learning algorithms and techniques. QML is aimed at combining traditional machine learning with the capabilities of quantum computing to devise approaches for problem solving and (big) data processing. Nevertheless, QML is in its early stage of the research and development. Thus, more theoretical studies are needed to understand whether a significant quantum speedup can be achieved compared with classical machine learning. If this is the case, the underlying physical principles may be explained. First, fundamental concepts and elements of QML should be established. We describe the inception and development of QML, highlighting essential quantum computing algorithms that are integral to QML. The advent of the noisy intermediate-scale quantum era and Google's demonstration of quantum supremacy are then addressed. Finally, we briefly discuss research prospects for QML.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.24
no.3
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pp.35-42
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2024
Recent advances in computer technology have made it possible to solve numerous challenges but require faster hardware development. However, the size of the classical computer has reached its physical limit, and researchers' interest in quantum computers is growing, and it is being used in various engineering fields. However, research using quantum computing in structural engineering is very insufficient. Therefore, in this paper, the characteristics of qubits, the minimum unit of quantum information processing, were grafted with the crow search algorithm to propose QCSA (quantum crow search algorithm) and compare the convergence performance according to parameter changes. In addition, by performing the optimal design of the example truss structure, it was confirmed that quantum computing can be used in the architectural field.
The physical properties of food playa significant role in the modeling and computation of the heat and mass transfers in basic food processing operations. With the advent of improved analytical techniques, statistical experiment design applications, computing ability and knowledge of the food physical properties of food, there have been significant advances in our ability to predict the impact of processing on the physical properties of food. This article briefly reviews our current ability to predict the influence of processing on the physical properties of food, such as water activity, moisture, color, and rheological characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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