The Randomized Control Trial (RCT) is the most well-established and widely used statistical methodology in clinical research; however, applying thorough RCT to cancer patients presents challenges such as ethical concerns, high costs, short clinical periods, and limitations in collecting various side effects. To address this issue, the propensity score matching method, which takes advantage of the benefits of observational research while compensating for the drawbacks of randomized control trials, is used in a variety of fields. In recent years, 28 studies on the effectiveness of Korean medicine on tumors have been conducted abroad using the Propensity Score Matching Method, but none have been conducted in Korea. The majority of studies have focused on liver cancer, colon cancer, lung cancer, and stomach cancer, with endpoints such as survival time, incidence rate, quality of life, and treatment outcomes revealing statistical differences in how Korean medicine intervention affects treatment outcomes. As a result, well-established studies using the propensity matching score methodology should be useful in evaluating the impact of Korean medicine in oncology treatments.
Due to the increased use of digital maps in the construction industry, there is a growing demand for high-quality digital map analysis. With the large amounts of data found in digital maps at earthwork sites, there is a particular need to enhance the accuracy and speed of digital map analysis. To address this issue, our study aims to develop new technology and verify its performance to address non-ground and range mismatch issues that commonly arise. Additionally, our study presents a new digital map analysis framework for earthwork sites that utilizes three newly developed technologies to improve the performance of digital map analysis. Through this, it achieved about 95% improvement in analysis performance compared to the existing framework. This study is expected to contribute to the improvement of the quality of digital map analysis data of earthworks.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권3호
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pp.47-55
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2016
Router main task is to provide routing of Internet Protocol (IP) packets. Routing is achieved with help of the IP lookup. Router stores information about the networks and interfaces in data structures commonly called as routing tables. Comparison of IP from incoming packet with the IPs stored in routing table for the information about route is IP Lookup. IP lookup performs by longest IP prefix matching. The performance of the IP router is based on the speed of prefix matching. IP lookup is a major bottle neck in the performance of Router. Various algorithms and data structures are available for IP lookup. This paper is about reviewing various tree based structure and its performance evaluation.
본 연구에서는 명명된 실체 인식 기법에 기초한 정보 추출 모듈을 개발하고 평가하였다. 본 논문의 제시된 목적을 위해, 모듈은 사전 지식 없이 임의의 문서에서 우편 주소 정보를 추출하는 문제에 적용하도록 설계되었다. 정보 기술 실무의 관점에서, 우리의 접근방식은 유니그램 기반 키워드 매칭과 비교하여 일반화된 기법인 확률론적 n-gram(바이오그램 또는 트리그램) 방법이라고 말할 수 있다. 모델을 순차적으로 적용하지 않고 문장검출, 토큰화, POS 태그를 재귀적으로 적용하는 것이 우리의 접근법과 자연어 처리에 채택된 전통적인 방법 사이의 주요한 차이점이다. 이 논문에서는 약 2천 개의 문서를 포함한 시험 결과를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.583-599
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2015
We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1984-2002
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2020
With the appearance of wireless spectrum crisis in traditional cellular network, device-to-device (D2D) communication has been regarded as a promising solution to ease heavy traffic burden by enabling precise content delivery among mobile users. However, due to the channel sharing, the interference between D2D and cellular users can affect the transmission rate and narrow the throughput in the network. In this paper, we firstly present a weighted interference minimization cluster formation model involving both social attribute and physical closeness. The weighted-interference, which is evaluated under the susceptible-infected(SI) model, is utilized to gather user in social and physical proximity. Then, we address the cluster formation problem via spectrum clustering with iterative operation. Finally, we propose the stable matching theory algorithm in order to maximize rate oriented to accomplish the one-to-one resource allocation. Numerical results show that our proposed scheme acquires quite well clustering effect and increases the accumulative transmission rate compared with the other two advanced schemes.
현재 유편봉투의 상태를 점검한 후, 우편 자동처리 센터(우편집 중국)에서 거의 대부분 OCR(Optical Character Recognition)로 우편주소 및 우편번호를 판독하여 3 of 5 형광(발광) 바코드로 7자리를 인쇄하고, 바코드 구분기(Barcode Sorter)에서 우편물을 자동구분 처리하고 있다. 일반적으로 자동처리 중에 우편주소 및 우편번호 잘못 기재, 주소 및 바코드 인쇄품질의 불량 등에 의하여 오류로 구분되어지는 우편 물량은 전체 우편물량의 31∼35%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 도입될 고객 바코드 인쇄제도를 지원하기 위한 우편용 3 of 5 고객 바코드 및 우편주소 검증시스템을 개발하였다. 고객 바코드 검증시스템은 정해진 규격에 의해 고객 바코드가 정확하게 인쇄되었는지 검사하는 검증자 3 of 5 고객 바코드 검증시스템, 바코드 판독결과에 의하여 우편주소가 올바르게 작성되었는지 검사하는 우편주소 검증시스템을 제공하는 것이다.
IP 주소 검색은 인터넷 라우터의 필수적인 기능의 하나로서, 라우터 전체의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 소프트웨어에 기반한 IP 주소 검색 방식의 성능 평가 기준 중 가장 중요한 것은 라우터의 처리 속도를 보장해 주는 의미를 갖는 최대 메모리 접근 횟수이다. 이진 프리픽스 트리 방식(BPT)은 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 기존의 다른 소프트웨어에 기반한 방식 중 우수한 방식이지만, 트리의 구조가 불균형적이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 BPT 방식의 트리 생성 과정에 가중치 개념을 추가하여, 완전 균형 트리에 매우 근접하는 트리를 생성하는 가중 이진 프리픽스 트리 (WBPT) 방식을 제안한다. 제안하는 WBPT 방식은 기존의 소프트웨어에 근거한 방식들에 비교하여 최대 메모리 접근 횟수에 있어서 가장 적은 성능을 보인다. 또한 3만 개 정도의 프리픽스에 대해서 L2 캐쉬에 저장이 가능한 정도의 작은 메모리 크기를 요구하구 프리픽스의 추가, 삭제가 용이하므로 실제적인 라우터의 IP 검색을 위하여 사용될 수 있는 방식이다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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