KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.2
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pp.31-36
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2020
The creation of the Defense Integrated Data Center(DIDC) has resulted in a reduction in manpower, operating costs, efficient and effective management of resources. However, it is difficult to effectively collect and manage the data of a large number of battlefields coming from equipments such as drones, robots, and IoT added to the fourth industrial revolution and the future battlefield. Therefore, we will propose the design of DIDC network system using NFV and SDN, which are emerging as the core technologies of 5G, a mobile communication technology. After analyzing the data sheet of each equipment, it is considered that by integrating the redundant functions, energy efficiency, resource utilization and effective network management will be possible.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.432-436
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2016
The cooler, which is the main part in a Thermal Observation Device (TOD), makes the TOD function by reducing the temperature. As the cooler is imported, overseas enterprises presented 20,000 hours as the operation time and the military have used the cooler as presented. However, failures have occurred occasionally after mass production stage. Therefore, we need to analyze the MTBF of the TOD cooler. So, military and defense industry companies collected the failure data of the TOD cooler. We analyze the MTBF of the TOD cooler using survival probability function and failure data. We find the optimal distribution by applying parametric method and estimate parameters. We determine that the Log-logistic distribution is the most appropriate for this data. Also, we analyze the reliability per hour of the TOD cooler. The result of MTBF of the TOD cooler was higher than that of presented by oversee enterprises.
One of the main objects of recent genetic studies is to understand genetic factors that induce complex diseases. If there are interactions between loci, it is difficult to find such associations through a single-locus analysis strategy. Thus we need to consider the gene-gene interactions and/or gene-environment interactions. The MDR(multifactor dimensionality reduction) method is being used frequently; however, it is not appropriate to detect interactions caused by a small fraction of the possible genotype pairs. In this study, we propose a relative risk interaction explorer that detects interactions through the calculation of the relative risks between the control and disease groups from each genetic combinations. For illustration, we apply this method to MDR open source data. We also compare the MDR and the proposed method using the simulated data eight genetic models.
Since stock movements forecasting is an important issue both academically and practically, studies related to stock price prediction have been actively conducted. The stock price forecasting research is classified into structured data and unstructured data, and it is divided into technical analysis, fundamental analysis and media effect analysis in detail. In the big data era, research on stock price prediction combining big data is actively underway. Based on a large number of data, stock prediction research mainly focuses on machine learning techniques. Especially, research methods that combine the effects of media are attracting attention recently, among which researches that analyze online news and utilize online news to forecast stock prices are becoming main. Previous studies predicting stock prices through online news are mostly sentiment analysis of news, making different corpus for each company, and making a dictionary that predicts stock prices by recording responses according to the past stock price. Therefore, existing studies have examined the impact of online news on individual companies. For example, stock movements of Samsung Electronics are predicted with only online news of Samsung Electronics. In addition, a method of considering influences among highly relevant companies has also been studied recently. For example, stock movements of Samsung Electronics are predicted with news of Samsung Electronics and a highly related company like LG Electronics.These previous studies examine the effects of news of industrial sector with homogeneity on the individual company. In the previous studies, homogeneous industries are classified according to the Global Industrial Classification Standard. In other words, the existing studies were analyzed under the assumption that industries divided into Global Industrial Classification Standard have homogeneity. However, existing studies have limitations in that they do not take into account influential companies with high relevance or reflect the existence of heterogeneity within the same Global Industrial Classification Standard sectors. As a result of our examining the various sectors, it can be seen that there are sectors that show the industrial sectors are not a homogeneous group. To overcome these limitations of existing studies that do not reflect heterogeneity, our study suggests a methodology that reflects the heterogeneous effects of the industrial sector that affect the stock price by applying k-means clustering. Multiple Kernel Learning is mainly used to integrate data with various characteristics. Multiple Kernel Learning has several kernels, each of which receives and predicts different data. To incorporate effects of target firm and its relevant firms simultaneously, we used Multiple Kernel Learning. Each kernel was assigned to predict stock prices with variables of financial news of the industrial group divided by the target firm, K-means cluster analysis. In order to prove that the suggested methodology is appropriate, experiments were conducted through three years of online news and stock prices. The results of this study are as follows. (1) We confirmed that the information of the industrial sectors related to target company also contains meaningful information to predict stock movements of target company and confirmed that machine learning algorithm has better predictive power when considering the news of the relevant companies and target company's news together. (2) It is important to predict stock movements with varying number of clusters according to the level of homogeneity in the industrial sector. In other words, when stock prices are homogeneous in industrial sectors, it is important to use relational effect at the level of industry group without analyzing clusters or to use it in small number of clusters. When the stock price is heterogeneous in industry group, it is important to cluster them into groups. This study has a contribution that we testified firms classified as Global Industrial Classification Standard have heterogeneity and suggested it is necessary to define the relevance through machine learning and statistical analysis methodology rather than simply defining it in the Global Industrial Classification Standard. It has also contribution that we proved the efficiency of the prediction model reflecting heterogeneity.
The war simulation systems in Republic of Korea Army have been getting more and more important because soldiers can effectively and efficiently learn and share their war-related knowledge based on the interactions through the systems. But, up to now, the access to the war simulation systems has been limited to only soldiers. So, little research on them has been conducted. This study explores the effects of the antecedents to the flow experience and the characteristics of the systems on soldiers' intentions to use them. Based on the 118 samples collected from officers in Republic of Korea Army, this study empirically shows the logical reality of the war simulation systems and the flow experience positively influence soldiers' intentions to use the systems and the clarified goals, feedbacks, and the levels of the missions in the systems are significant antecedents to the flow experience. Useful implications are presented and discussed based on the new findings.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.1
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pp.45-51
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2015
This study was to verify effect on muscle strength of trunk and body composition for elderly according to spinal stability exercise with three dimension. We recruited forty elderly participants(twenties as training group, the other twenties as control group) over sixty five aged. The participant performed muscle strength estimation to exercise of eight direction using spinal stability training system. Also, we estimated body composition in participants using inbody 720. Trining group performed direction exercise(F, FOR, R, BOR, B, BOL, L, FOL) and multiple exercise with band exercise, strengthening gym and walking during thirty minute. But control group only performed multiple exercise without direction exercise. All training progressed three days a week for eight weeks. The results showed that muscle strength of trunk in training group increased significantly from 79.9 point to 85.6 point with reducement of body weight, body fat and BMI. However, control group showed a few exercise effect with increasement of amount of muscles and reducement of body fat without muscle strength of trunk. These results means that spinal stability exercise could be helped to prevent obey and fall of elderly caused by muscle strengthening and improving body composition. This could be applied to develop rehabilitation program efficiently based these data.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.13
no.2
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pp.181-192
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2013
Given both structural safety and economic benefits of aging facilities, remodelling of the existing facilities is preferable to reconstruction. This recognition provides an opportunity to reduce the commitment of resources and national budget. However, when a subordinate troop asks for remodeling or reconstruction of a deteriorated facility, it is difficult to ensure the consistency and objectivity in the process of decision making for the alternatives due to the absence of systematic and quantitative rating methodology. Their economic evaluation methodology only exists in a manual format. Thus, further research is required for converting the methodology into an automated system in view of practicality such as rapid and accurate data processing. The contributions of this study are as follows: 1) Literature review found out a representative economic evaluation model focused on military facilities, and comparative analysis with a similar study identified the strength and weakness. 2) this study presented how to convert the theoretical framework which enables to solve a specific subject matter into an automated system. 3) it developed a user friendly interfaces which consist of four functional modules by considering the usability and accessibility of the system user. 4) the developed system was verified by a case study in terms of four kinds of performance indicators.
The study aimed to identify risk factors for falls as well as hospitalization status according to disease and demographic characteristics of demented inpatients by investigating the in-depth Injury Patient Surveillance System data collected by Korea Centers for Disease Control and Prevention(KCDC). Older adults over 60 years old who were diagnosed with dementia were included(n=1,732). Their data were analyzed after being assigned to either a fall group or a non-fall group. STATA was used for statistical analyses, such as frequency analysis, chi-square (χ2) test, and logistics regression. It was found that 8.0% of the demented inpatients experienced falls. According to the analysis on category of fall and non-fall group were statistically significant difference in age and Charlson Comorbidity Index(CCI) and bone density deficiency. Based on the logistic regression analysis of factors affecting falls, older adults over 80 are 2.386 times more likely to fall and based on a target with a CCI of 0, the risk of falls is 0.421 times lower, finally based on those without bone density disorder, the fall risk for those with bone density disorder was 3.581 times higher. Therefore, we expect that the important about the factors relating to falls identified in this can not only be found valuable for educating inpatients with dementia and care-givers, but also be used as reference that supports clinical professionals to make decisions on falls management for patients with dementia.
This article considers the experimental foundations of geographical phenomena for the distribution of lodging houses and the development of lodging Information Systems in Shin-Chon Area. This system allows the rural students to find their lodging houses conveniently. We examine the geographical reality of lodging houses in Shin-chon area and explores the lodging information system, reflecting how students select the lodging houses. Criteria for selection of lodging houses are travel time to school, interior facilities, rent fee, members, owners of lodging houses, which are collected by field swvey. The lodging information system is built in integration of Visual Basic with spatial data which are created in Mapinfo and Arcview through MapObject, component GIS software. This system provide query tools to efficiently investigate data as well as interactive map display. Also it displays the characteristics of a selected lodging houses using the identify tool on the map.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.493-495
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2021
Local festivals, an intangible tourism resource, contribute to the development of the local tourism industry by developing specialized products and tourism products to develop the region. With a very high interest in festivals in each of these regions, much attention is paid to data analysis on what issues and improvements will be made after the festival. In this study, for festivals in the Danyang-gun area, where many people visit every year among festivals in various regions, the issue of negative or positive relations is visually identified by collecting and analyzing unstructured data, which is an online medium, free from the difficulty of collecting commercial data This study was conducted to derive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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