Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
Eleuthero(Eleutherococcus senticosus Maxim.) cortex is well known as a herb medicine for tonic. This study was performed to improve the quality of dried E. senticosus cortex. Investigation of quality factor and contents of efficient compounds under different steaming times and drying methods were performed to determine the proper processing and drying conditions of Eleuthero cortex harvested on March in annual stems. The proper steaming time for peeling bark to make high quality Eleuthero cortex took less than 20 mins. Eleutheroside B and E contents among drying methods were significantly different at 5% level DMRT. The $50^{\circ}C$ heat drying was the most advisable condition for drying, when drying and keeping contents of effective compounds.
The present study demonstrated the effects of processing variable and alloying elements on the processing window of austempered cast iron, one of the heat-treatable cast irons, in order to elucidate the relation between heat treatment and microstructure in terms of time and temperature. Such microstructure is strongly affected by austenitizing conditions and alloying elements. The size of processing window tends to increase initially with increasing austenitizing temperature from 1123 to 1173 K, followed by a decline in the reverse direction between 1173 and 1223 K. Thus, the optimized processing window with large frame was found at an austenitizing temperature of 1173 K. To determine the effect of Sn addition, the processing window in the sample was created by the addition of 0.08 wt.% Sn, which appeared larger than that without Sn and with 0.06 wt.% Sn.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
Hadoop is composed with MapReduce programming model for distributed processing and HDFS distributed file system. Hadoop is suitable framework for big data processing, but processing of mass small files have many problems. The processing of mass small file in hadoop have problems to created one mapper per one file, and it have problems to needed many memory for store of meta information of file. This paper have comparison evaluation processing method of mass small file with various method in hadoop platform. The processing of general compression format is inadequate because of processing by one mapper regardless of data size. The processing of sequence and hadoop archive file is removed memory problem of namenode by compress and combine of small file. Hadoop archive file is faster then sequence file about combine time of small file. The processing using CombineFileInputFormat class is needed not combine of small file, and it have similar speed big data processing method.
Nowadays the issue of environmental pollution and ecological destruction is not a simple issue but an important issue to be continuously considered. It is deemed that a study for recycled new materials is immediately required and this study is to analyze features and processing methods of new materials which can be used to interior space. We found the recycled new materials used for space through researching various web sits. And then we analyzed what the base materials are and classified that base materials are whether natural or artificial of the recycled materials. We classified processing methods of the recycled new materials after researching general processing methods. The result of this study would be an important material to the research and development of new finishing materials with consideration of environment and to the research for a guideline of applicable new materials. The results of this study are as follows : First, we could classify widely 2 categories into natural material and artificial material and then 10 subcategories into metal, glass, wood, rubber, stone, plastic, leather or fabric, ceramic, concrete and so on, and analyzed that which material is mostly used and whether it is single material or multiple material. In order to analyze the feature of processing method. Second, we could classify into 4 categories such as junction, surface process, molding, and insert, and found out which processing method is applied based on objects of research. Third, as an analysis result of the recycled new material feature, in order to develop various new materials, it is required to study on combination and application of 2 materials or more rather than single material. Four, as a analysis result of the processing method feature, I would like to suggest that development and application of various processing methods are required. Especially, it is necessary to grope for a way to develop new functional materials for interior space through a systemic research and analysis of processing method of other fields. Furthermore, a way to reuse recycled new materials should be considered in a stage of selection and application of processing method.
The spectral representation method is a quick and versatile tool for the generation of spatially variable, response-spectrum-compatible simulations to be used in the nonlinear seismic response evaluation of extended structures, such as bridges. However, just as recorded data, these simulated accelerations require processing, but, unlike recorded data, the reasons for their processing are purely numerical. Hence, the criteria for the processing of acceleration simulations need to be tied to the effect of processing on the structural response. This paper presents a framework for processing acceleration simulations that is based on seismological approaches for processing recorded data, but establishes the corner frequency of the high-pass filter by minimizing the effect of processing on the response of the structural system, for the response evaluation of which the ground motions were generated. The proposed two-step criterion selects the filter corner frequency by considering both the dynamic and the pseudo-static response of the systems. First, it ensures that the linear/nonlinear dynamic structural response induced by the processed simulations captures the characteristics of the system's dynamic response caused by the unprocessed simulations, the frequency content of which is fully compatible with the target response spectrum. Second, it examines the adequacy of the selected estimate for the filter corner frequency by evaluating the pseudo-static response of the system subjected to spatially variable excitations. It is noted that the first step of this two-fold criterion suffices for the establishment of the corner frequency for the processing of acceleration time series generated at a single ground-surface location to be used in the seismic response evaluation of, e.g. a building structure. Furthermore, the concept also applies for the processing of acceleration time series generated by means of any approach that does not provide physical considerations for the selection of the corner frequency of the high-pass filter.
Seo, Eunbin;Lee, Seunggi;Yeo, Hoyeong;Shin, Gwanjun;Choi, Gyeungho;Lim, Yongseob
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.13
no.2
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pp.35-41
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2021
In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.825-833
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2021
In flight tests, aircraft moves in real time, so it is important that data from instrumentation/measurement equipment used to determine aircraft status are processed in necessary form and transmitted to flight control systems in real time. Therefore, through telemetry data processing time reduction and processing cycle improvement in flight test control computer data processing system, in order to provide faster slave-data and safety judgment information to radar/telemetry slave-data processing, flight safety analysis system, emergency destruction transmission system, etc., we developed a PCM processing system that can be operated independently by installing data processing software that can receive and process PCM data in current telemetry data processing system and radar information at the same time. In this paper, we explain classified software functions in detail, starting with overall structure of PCM data processing systems developed by supplementing existing systems. Additionally, PCM data processing system will be supplemented through system stabilization and test operation.
In general, the guided weapon seeker and the guided control device process the target, search, recognition, and capture information to indicate the state of the guided missile, and play a role in controlling the operation and control of the guided weapon. The signals required for guided weapons are gaze change rate, visual signal, and end-stage fuselage orientation signal. In order to process the complex and difficult-to-process missile signals of recent missiles in real time, it is necessary to increase the data processing speed of the missiles. This study showed the processing speed after applying the stop and go and inverse enumeration algorithm among the parallel algorithm methods of PINQ and comparing the processing speed of the signal data required for the guided missile in real time using the guided missile inspection program. Based on the derived data processing results, we propose an effective method for processing missile data when applying a parallel processing algorithm by comparing the processing speed of the multi-core processing method and the single-core processing method, and the CPU core utilization rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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