As multi-application smart cards have become very attractive mobile devices, card users are able to add and to remove card-applets after card issuance. However, because of constrained memory on a smart card, it is necessary to manage card-resident applets. In this paper, we propose an adaptive applet management algorithm in order to recommend card-resident applets which can be removed. This algorithm's goal is to select card-resident applets in a way minimizes the number of applet downloads. To serve this purpose, our algorithm identifies the applets that are most likely to be executed again, and based on that, decides which should be kept in the memorY and which can be discarded.
The objective of this paper is to introduce to development of resource planning system of footwear manufacturing. The system development is to be done separately by module and each of which makes interface possible. And the final goal of the system development is to combine those modules to be ERP system covering all works from order to make, shipment, accounting. First, in this case study, introduce analysis of existing business flow and design of standard business process for development of systems. Second, describe in and out of the standard business process for shoes production and information management. Third, basic structure and design of the total system flow, configuration of completed 6 sub-systems of developing total 13 sub-system are presented. Fourth, function of software modules and principal algorithm and basic data structuring techniques o the 6 sub-systems are explained. Finally, hereafter implementation and development plans are presented.
Source separation is a statistical method, the goal of which is to separate the linear instantaneous mixtures of statistically independent sources without resorting to any prior knowledge. This paper addresses a source separation algorithm which is able to separate the mixtures of sub- and super-Gaussian sources. The nonlinear function in the proposed algorithm is derived from the generalized Gaussian distribution that is a set of distributions parameterized by a real positive number (Gaussian exponent). Based on the relationship between the kurtosis and the Gaussian exponent, we present a simple and efficient way of selecting proper nonlinear functions for source separation. Useful behavior of the proposed method is demonstrated by computer simulations.
동적 예약 기반의 매체 접근 제어 프로토콜을 사용하는 B-WLL 시스템에서 지연에 관한 QoS에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 임의 접속 방식을 갖는 예약 요청 슬롯의 성공률 및 지연이다. 본 논문에서는 Slotted ALOHA 기반의 임의 접속 구간에서 충돌을 겪지 않은 새로운 사용자와 이전 프레임에서 충돌을 경험한 사용자가 액세스하는 예약 요청 슬롯을 분할하여 충돌을 해소하는 충돌 해소 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 충돌이 발생한 슬롯의 수와 연속적인 충돌 지연을 고려하여 사용자가 경쟁하는 구간을 동적으로 설정함으로써 상대적으로 긴 충돌 지연을 경험한 사용자에게 높은 전송 성공의 기회를 제공할 수 있으며, 이에 따라 임의 접속 방식에서 예약 요청 패킷이 가지는 평균 경쟁 지연을 감소시킬 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 실시하였으며, 평균 경쟁 지연과 성공률 관점에서 기존의 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
이 연구의 목적은 국가과학기술표준분류체계의 소분류 용어를 기계학습 알고리즘을 적용하여 기술키워드 변환하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 주제어 추천에 적합한 학습 알고리즘으로 AttentionMeSH를 활용했다. 원천데이터는 한국과학기술기획평가원이 정제한 2017년부터 2020년까지 4개년 연구현황 파일을 사용하였다. 학습은 과제명, 연구목표, 연구내용, 기대효과와 같이 연구내용을 잘 표현하고 있는 4개 속성을 사용했다. 그 결과 임계치(threshold)가 0.5일 때 MiF 0.6377이라는 결과가 도출됨을 확인하였다. 향후 실제 업무에 기계학습을 활용하고, 기술키워드 확보를 위해서는 용어관리체계 구축과 다양한 속성들의 데이터 확보가 필요할 것으로 보인다.
Purpose: The purpose of this study is to design the curriculum of Basic College Software Programming to develop creative and logical-thinking. This course is guided by algorithmic thinking and logical thinking that can be solved by computing for problem-solving, and it helps to develop by software through basic programming education. Through the stage of problem analysis, abstraction, algorithm, data structure, and algorithm implementation, the curriculum is designed to help learners experience algorithm problem-solving in various areas to develop diffusion thinking. For Learners aim to achieve the balanced development of divergent and convergent-thinking needed in their creative problem-solving skills. Research design, data and methodology: This study is to design a basic software education for improving algorithm-thinking for non-major. The curriculum designed in this paper is necessary to non-majors students who have completed the 'Creative Thinking and Coding Course' Design Thinking based are targeted. For this, contents were extracted through advanced research analysis at home and abroad, and experts in computer education, computer engineering, SW education, and education were surveyed in the form of quasi-openness. Results: In this study, based on ADD Thinking's algorithm thinking, we divided the unit college majors into five groups so that students of each major could accomplish the goal of "the ability to internalize their own ideas into computing," and extracted and designed different content areas, content elements and sub-components from each group. Through three expert surveys, we established a strategy for characterization by demand analysis and major/textbook category and verified the appropriateness of the design direction to ensure that the subjects and contents of the curriculum are appropriate for each family in order to improve algorithm-thinking. Conclusions: This study helps develop software by enhancing the ability of students who practice various subjects and exercises to explore creative expressions in various areas, such as 'how to think like a computer' that can implement and execute their ideas in computing. And it helps increase the ability to think logical and algorithmic computing based on creative solutions, improving problem-solving ability based on computing thinking and fundamental understanding of computer coding and development of logical thinking ability through programming.
본 논문에서는 데이터 압축을 통해 메모리 시스템의 에너지 효율 및 성능을 향상시키는 동적랭크 서브세팅 기법 (Dynamic Rank Subsetting, DRAS)을 제안한다. DRAS 기법은 하나의 메모리 랭크 (Rank)를 두 개의 서브랭크 (Sub-rank)로 동작되도록 하여, 데이터가 절반 크기로 압축될 경우 압축된 데이터를 하나의 서브랭크에만 저장한다. 이를 통해 DRAS 기법은 압축된 데이터에 대한 읽기 및 쓰기 동작의 메모리 대역폭을 두 배로 높일 수 있고, 동적 전력 소모도 절반으로 감소시킬 수 있다. 만약 데이터가 절반 크기로 압축되지 않는다면 기존 메모리 시스템에서와 같이 데이터를 두 서브랭크에 저장한다. 따라서 DRAS 기법은 데이터가 압축되지 않는 경우에 대해서는 기존 메모리 시스템 수준의 메모리 대역폭과 전력 효율성을 보장한다. 메모리 시뮬레이터를 사용한 실험 평가를 통해 DRAS 기법이 컴퓨터 시스템 성능을 평균 12% 향상시키고 메모리 시스템의 전력소모를 평균 24% 감소시킬 수 있음을 보인다.
Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
Since the commencement of the fuel cell business in 2007, POSCO POWER has been the major supplier of the MCFC (Molten Carbonate Fuel Cell), which is the most commercialized stationary fuel cell system in the world. With its quite, yet active movement, more than 20MW MCFC systems have been installed and are operating in Korea. While trying to localize the components and set up a firm supply chain in Korea to provide more reliable and cost-competitive products to its customers, POSCO POWER is also devoting itself to developing new MCFC application products. One such product is a back-up power system, in which a back-up algorithm is embedded to the present system so that the product can work as a back-up generator in case of grid failure. The technology to enhance load following capability of a stack module is also being developed with the back-up algorithm. Another example is a building application, the goal being to make the present Sub-MW product suitable for urban area. For this, downsizing and modularization are the main R&D scope. The project for developing ship service fuel cell for APU application will launch soon as well. In the project, a system which can operate in marine environment, and reforming technology for liquid logistic fuel will be developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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