This study seeks to present creation techniques increasing biodiversity while excluding techniques that avoid rooftop as a place for revegetation or techniques that are standardized and ecologically undesirable. To this end, a theoretical study was conducted including the identification of issues that need to be considered in introducing biotope creation techniques at a rooftop space using eco-pond or eco-park creation techniques. Based on the result, a creation process and techniques were presented for the rooftop of Kyungdong Energy Company building located in Bundang, Sungnam city. The conclusions reached in this study are as follows. First, when structural problems such as load or leakage are resolved and when it is planned as a habitat within a range of carrying load, a rooftop may be habitats for various organisms. Second, same creation techniques for eco-ponds or eco-parks may be applied to create biotope in a rooftop. In fact, the introduction of a wetland ecosystem on a rooftop may contribute significantly in increasing biodiversity. In addition, it would be desirable to approach traditional rooftop revegetation methods in an ecological aspect and to introduce indigenous plants and to offer habitats to insects and birds. Third, in order to create rooftop biotope, there should be enough studies and experiments on resolving structural problems and on techniques or technologies to create habitats. Since the Kyongdong Energy Company rooftop biotope described in this study is the first experimental site in Korea, it requires a series of process to identify problems and to improve them by monitoring the site in the future. Through such studies and experiments, efficient rooftop biotope creation techniques should be developed and disseminated.
Paper, once known and used only as a medium for printing or handicrafts, is now being used in new fields including artistic clothing, and an environment-friendly material for fashion, while the functionality of its formative characteristics and esthetics have been newly highlighted. On this basis, this study performed a content analysis of paper couture and categorization of types of paper modeling techniques based on 904 paper couture submitted to paper fashion shows, exhibitions and contest exhibits from 2001 to 2013. Analysis results showed that paper textile types were most common at 86.64%, while techniques using laminating, bonding, overlapping or paper as-is represented 62.17%. Expressive techniques in which paper was cut or torn and attached to paper clothing was 11.62%, paper folding was 5.75%, drawing and coloring 4.65%, and finally, paper cutting was 2.65%. Meanwhile, among paper modeling techniques using paper yarn textiles, a paper weaving technique was 6.75%. Moreover, other techniques in which paper modeling techniques or subsidiary clothing was blended were 3.65%, and Dak peeling textiles were 1.33%. Paper paste moulding textiles types represented 1.44%, above all papier $m{\hat{a}}ch{\acute{e}}$ techniques of 0.55% and creasing and holding techniques were 0.88%. Paper is sufficient to express the artists' creativity as well as having qualities as an artistic medium, such as variability through combined use with other materials, variation in form, suitability for reuse of waste paper, and environmental friendliness. Also, various paper modeling techniques can be blended with textiles for a generalized technology that overcomes the limits of paper and textiles.
본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.
Safety of present food has been accepted on the basis of extensive use experience for a long time. Many food resources have been developed by traditional techniques without any significant adverse impacts on the safety of food. Recently recombinant DNA techniques are being used to develop new food resources. These techniques enable developers to make specific genetic modifications in food resources that introduce substances that could not be introduced by traditional methods. With these techniques food resources are being to resist pests and disease, to tolerate herbicides, and to have improved characteristics for food preservation and nutritional contents. Because the properties of an organism results from interaction between biochemical pathways controlled by many genes, the genes conferring these traits usually encode directly responsible proteins for the new trait as well as proteins that indirectly modify carbohydrates or lipids in food. Therefore, this kind of food is regarded as new food that has not been existed before, and the safety of the food developed by recombinant DNA techniques should be evaluated upon scientific basis. In this paper, the issues upon safety of the food developed by gene manipulation are diseased in terms of composional changes that can be introduced, potential food safety harzards that might arise, present status of safety regulations in various countries and international organizations, and suggestions for the safety regulation in Korea.
In this paper, dynamic displacement is estimated with high accuracy by blending high-sampling rate acceleration data with low-sampling rate displacement measurement using a two-stage Kalman estimator. In Stage 1, the two-stage Kalman estimator first approximates dynamic displacement. Then, the estimator in Stage 2 estimates a bias with high accuracy and refines the displacement estimate from Stage 1. In the previous Kalman filter based displacement techniques, the estimation accuracy can deteriorate due to (1) the discontinuities produced when the estimate is adjusted by displacement measurement and (2) slow convergence at the beginning of estimation. To resolve these drawbacks, the previous techniques adopt smoothing techniques, which involve additional future measurements in the estimation. However, the smoothing techniques require more computational time and resources and hamper real-time estimation. The proposed technique addresses the drawbacks of the previous techniques without smoothing. The performance of the proposed technique is verified under various dynamic loading, sampling rate and noise level conditions via a series of numerical simulations and experiments. Its performance is also compared with those of the existing Kalman filter based techniques.
미래를 예측하는 기법은 통계에 기반을 둔 것과 딥러닝에 기반을 둔 기술로 분류할 수 있다. 그중 통계에 기반을 둔 것이 간단하고 정확성이 높아서 많이 사용된다. 하지만 실무자들은 많은 분석기법의 올바른 사용에 어려움이 많다. 이번 연구에서는 마케팅에 관련된 데이터에 다항로지스틱회귀, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, 베이지안 추론을 적용하여 예측의 정확성을 비교하였다. 동일한 마케팅 데이터를 대상으로 하였고, R을 활용하여 분석을 진행하였다. 마케팅 분야의 데이터 특성을 반영한 다양한 기법의 예측 결과가 실무자들에게 좋은 참고가 될 것으로 생각한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.1063-1075
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2022
In recent years, container techniques have been broadly applied to cloud computing systems to maximize their efficiency, flexibility, and economic feasibility. Concurrently, studies have also been conducted to ensure the security of cloud computing. Among these studies, moving-target defense techniques using the high agility and flexibility of cloud-computing systems are gaining attention. Moving-target defense (MTD) is a technique that prevents various security threats in advance by proactively changing the main attributes of the protected target to confuse the attacker. However, an analysis of existing MTD techniques revealed that, although they are capable of deceiving attackers, MTD techniques have practical limitations when applied to an actual cloud-computing system. These limitations include resource wastage, management complexity caused by additional function implementation and system introduction, and a potential increase in attack complexity. Accordingly, this paper proposes a software-defined MTD system that can flexibly apply and manage existing and future MTD techniques. The proposed software-defined MTD system is designed to correctly define a valid mutation range and cycle for each moving-target technique and monitor system-resource status in a software-defined manner. Consequently, the proposed method can flexibly reflect the requirements of each MTD technique without any additional hardware by using a software-defined approach. Moreover, the increased attack complexity can be resolved by applying multiple MTD techniques.
This study aims to examine the cutting traces remaining on the bracket tie beams of Sungnyemun gate, identifying the tools employed during the late Goryeo to early Joseon periods by specific processes, and deliberating on the timber shaping techniques utilized in advanced architectural construction during the late Goryeo to early Joseon eras. Through the research, it was confirmed that in the production of Sungnyemun Gate's bracket tie beams during the 14th to 15th centuries, both the timber splitting and ripsawing methods were used in conjunction. Moreover, the wood finishing process revealed the use of a plane. It can be inferred that the characteristics of the plane used during that time were not significantly different from those observed in the later period of the Joseon dynasty. The ripsawing and plane finishing techniques were evident in various parts of the bracket tie beams of Sungnyemun gate across the reigns of king Taejo and Sejong, indicating that the techniques involving ripsaw and plane were already prevalent in the late Goryeo period. Consequently, it can be inferred that the ripsawing and plane finishing techniques might have been applied in the construction of prominent government buildings in Hanyang(Seoul), including Gyeongbokgung Palace, and in the residences of royalty and nobility after the establishment of the Joseon dynasty.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권1호
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pp.35-43
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2015
Over the past couple of years, tremendous progress has been made in applying deep learning (DL) techniques to computer vision. Especially, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved state-of-the-art performance on standard recognition datasets and tasks such as ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Among them, GoogLeNet network which is a radically redesigned DCNN based on the Hebbian principle and scale invariance set the new state of the art for classification and detection in the ILSVRC 2014. Since there exist various deep learning techniques, this review paper is focusing on techniques directly related to DCNNs, especially those needed to understand the architecture and techniques employed in GoogLeNet network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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