Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11b
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pp.1300-1305
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2001
One of the main noise sources in cabin onboard ships is HVAC system. Up to now, the HVAC system designer manually calculates the HVAC system noise, or uses the program that is generally based on text user interface. In such a case, it is difficult to use the program and also to obtain the flow induced noise. In this study, the HVAC noise analysis program has been developed, which is based on GUI user interface that include 3.D modelling and model modification modules. For calculation of the insertion loss of HVAC system elements, NEBB experimental data and plane wave theory are used. And in order to obtain the flow rate information in each HVAC elements which is used to calculate the flow induced noise calculation, Global Converging Newton-Rapson Method is used.
This article presents an integrated modeling approach for coupled analysis of heat transfer and microstructure evolution in welding carbon steel. The modeling procedure utilizes commercial finite element code ABAQUS/Standard as the platform for solving the equation of heat conduction. User subroutines that Implement computational thermodynamics and kinetics models are integrated with the FEA code to compute the transient microstructure evolution. In this study, the integrated models are applied to simulate the hot-tap repair welding of carbon steel pipeline. Microstructural components are treated as user output variables. Based on the predicted microstructure and cooling rates, hardness distributions in the welds were also predicted. The predicted microstructure and hardness distribution were found in good agreement with metallographic examinations and hardness measurements. This study demonstrates the applicability of computational models for the development of welding procedure for in-service pipeline repair.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.268-270
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2015
Overseas countries' government and facility management industries make efforts to ensure precise and fluent data from building information modeling (BIM). In facility management, a large amount of data and information are necessary to continue the process activities. Facility condition assessment, which is performed to make budget plan for the maintenance and operation requires the related facilities' documentation and information. However, it depends on the owner and the user of the facility to provide accurate and complete information to consultant. The problems as follows: (1) owner and user should provide documents and information, and (2) the consultant cannot verify the provided information. To solve these problems, we suggest a methodology to produce the information for FCA through BIM. First, all of the essential documentation and assessment elements are listed. Next, the documents and elements are separated out, whether they are able to be extracted from BIM or not. Then, the list indicates only the data that is linked with BIM. The suggestion is expected to provide the required information through the connection to BIM with accuracy and completeness and to present another BIM application use for facility management.
Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.1
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pp.108-118
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2009
In this paper we develop an indoor location tracking system and its 3D tracking monitoring viewer, viz., 3D Navigation Viewer (3DNV). We focus on the integration of an indoor location tracking system with the Virtual Reality Modeling Language (VRML), to facilitate a representation of the user's spatial information in virtual indoor environments that is synchronized with the physical location environment. The developed indoor location tracking system employs beacons as active transmitters, and a listener as a passive receiver. The distance information calculated from the difference speeds of RF and Ultrasonic signals is exploited, to determine the user's physical location. This is essential in supporting third parties like doctors and caregivers in identifying the activities and status of a particular individual via 3DNV. 3DNV serves as a unified user interface for an indoor location tracking system, showing the viewpoint and position of the target in virtual indoor environments. It was implemented using VRML, to provide an actual real time visualization of the target's spatial information.
In this paper, we propose a researcher modeling technique based on ontology and construct social network for researchers using diverse relational properties. User ontology schema is created by extending the existing HR-XML model for a researcher model. User ontology schema and instance are created by OWL. We compose social network model for efficient cooperation between researchers using static relational properties such as educational background and dynamic relational properties such as co-authors and co-workers, etc. Closeness has direction because researcher network is differently configured by the researchers. We define inferencing rules using SWRL and inference ontology rules using racer inference machine to compose direct relationships between researchers. The proposed model for researchers can be applied to the cooperation model for researchers by retrieving common expert group dynamically.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.8
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pp.3328-3349
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2020
With rapid development of ubiquitous computing and location-based services (LBSs), human trajectory data and associated activities are increasingly easily recorded. Inappropriately publishing trajectory data may leak users' privacy. Therefore, we study publishing trajectory data while preserving privacy, denoted privacy-preserving activity trajectories publishing (PPATP). We propose S-PPATP to solve this problem. S-PPATP comprises three steps: modeling, algorithm design and algorithm adjustment. During modeling, two user models describe users' behaviors: one based on a Markov chain and the other based on the hidden Markov model. We assume a potential adversary who intends to infer users' privacy, defined as a set of sensitive information. An adversary model is then proposed to define the adversary's background knowledge and inference method. Additionally, privacy requirements and a data quality metric are defined for assessment. During algorithm design, we propose two publishing algorithms corresponding to the user models and prove that both algorithms satisfy the privacy requirement. Then, we perform a comparative analysis on utility, efficiency and speedup techniques. Finally, we evaluate our algorithms through experiments on several datasets. The experiment results verify that our proposed algorithms preserve users' privay. We also test utility and discuss the privacy-utility tradeoff that real-world data publishers may face.
The User Created Contents (UCC) are traded actively on the on-line market. The current pricing policy on the UCC market is the fixed pricing, which is set by the seller once and price never changes again. However market demand and supply are changing hourly, so the studies about dynamic pricing to determine more properly have been carried out. This paper suggests dynamic pricing models for UCC by analyzing the customer's searching pattern. We propose 2 pricing models (trend change-based pricing model and relative pricing model), and experiment various status by controlling system and market variables. We demonstrated our model by computational modeling and simulation. The result of this research can be useful guidelines to increase the revenue and profit of the UCC Market.
With the rapid industrialization and civilization development, noise has become a major problem in cities and is a very serious issue for the environment. Noise induced in a factory has a bad influenced on operation efficiency, accuracy and detail of work. The purpose of this paper is to develop a new noise evaluation software for predicting acoustic condition including noise properties during the design of a factory. Majority of commercial softwares for this purpose have been developed in foreign countries and they are quite expensive and hard to use. A new home-made software tool has been developed in the present work, which aimed at providing a more user-friendly environment. The tool developed in this work consists of four major part; the prediction and evaluation of noise in system design, database design, noise analysis development and 3D graphic modeling. The outcome of present work is expected to provide domestic users with a more user-friendly and economic acoustic design tool.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2069-2085
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2021
A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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