Seo Beom-seok;Go Gwan-Young;Park Young-Hyun;Park Byeoung-Su;Chang Sung-Keun
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2004.06a
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pp.253-257
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2004
Platelet aggregation is a complex phenomenon that probably involves several intracellular biochemical pathways. When activated, platelets change shape, aggregate and release the contents of their intracellular granules. The interactions between platelets and blood vessel walls are important in the development of thrombosis and cardiovascular diseases. When blood vessels are damaged, platelet aggregation occurs rapidly to form haemostatic Plugs or arterial thrombi at the sites of vessel injury or in regions where blood flow is disturbed. These thrombi are the source of thromboembolic complications of atherosclerosis, heart attacks, stroke, and peripheral vascular disease. Therefore, the inhibition of platelet function represents a promising approach for the prevention of thrombosis. Plants constitute a rich source of bioactive chemicals such as phenolics, terpenoids and alkaloids. Plant extracts may be an alternative to currently used medicinal source because they constitute a rich source of bioactive chemicals. This study was performed to investigate the antiplatelet activity of extract of Tabebuia impetiginosa Martius ex DC (Taheebo) and find out which fractions to this activity in rabbit platelet. Taheebo was methanol extracted and solvent fractionated in to five fractions (hexane, chloroform, ethylacetate, butanol and water). And each fractions were investigated inhibitory effects on platelet aggregation induced by various agonists using washed rabbit platelets in vitro.
Unit root test for temporally aggregated first order autoregressive process is considered. The temporal aggregate of fist order autoregression is an autoregressive moving average of order (1,1) with moving average parameter being function of the autoregressive parameter. One-step Gauss-Newton estimators are proposed and are shown to have the same limiting distribution as the ordinary least squares estimator for unit root when complete observations are available. A Monte-Carlo simulation shows that the temporal aggregation have no effect on the size. The power of the suggested test are nearly the same as the powers of the test based on complete observations.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.3
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pp.75-85
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2003
This study develops the System(MetaGene) to create meta-data for learning object based on SCORM including meta-data of Assets. SCO, Contents Aggregation and metadata of Contents Package. API function cocle is embeded in Learning Object for interfacing API adopter in LMS to support SCORM and for tracking on learning process based on data models. Also, the learning objects are packaged the PIF(Packaged Interchange File) to transmit with LMS. MetaGene is verified by $SCORM^{(TM)}$ Conformance TestSuite for meta-data of learning objects, manifest file of Contents Packaging.
The article contains an introduction of possibility of applying Multi-Attribute Utility Theory(MAUT) for priority setting of R&D projects. MAUT is compared with AHP, which is widely used recently. These two techuiques are applied to set priorities of R&D projects In a Government-funded Research Institute. Six criteria are chosen from consultation with decision makers. They are composed of 1) validity as representative projects, 2) possibility of resource mobilization, 3) spillover effect of developed technologies, 4) possibility of success, 5) scope of participation and 6) clarity of research goal. To set priorities of R&D projects, SMART(Simple MultiAttribute Rating Technique) and DVM(Difference Value Measurement) out of many MAUT methods are used to design the utility function and to determine the weights among criteria. The aggregation model is additive on the assumption the criteria are independent. AHP executes pairwise comparisons for criteria and alternatives. From the results of the case study, the results and theoretical characteristics are compared.
With the use of diffusion-limited aggregation modeling, we have investigated the effect of particle drift for dendritic growth. It is found that the morphology of dendritic growth is sensitive to the particle drift, i.e., the larger drift effect results in the denser growth of dendrite. From the analysis using the correlation function, we found the fractional dimension of each dendrite increases as the particles drift increases. Furthermore, we showed the height of dendrite significantly decrease for the slight change of particles drift. Finally, we discussed the strategy to reduce dendritic growth by modifying the transport properties of electrolytes.
Air quality index (AQI) or air pollution index (API) is commonly used to report the level of severity of air pollution to public. A number of methods were developed in the past by various researchers/environmental agencies for determination of AQI or API but there is no universally accepted method exists, which is appropriate for all situations. Different method uses different aggregation function in calculating AQI or API and also considers different types and numbers of pollutants. The intended uses of AQI or API are to identify the poor air quality zones and public reporting for severity of exposure of poor air quality. Most of the AQI or API indices can be broadly classify as single pollutant index or multi-pollutant index with different aggregation method. Every indexing method has its own characteristic strengths and weaknesses that affect its suitability for particular applications. This paper attempt to present a review of all the major air quality indices developed worldwide.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.132-135
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2015
맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.217-228
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2009
Data analysis applications typically aggregate data across many dimensions looking for unusual patterns in data. Even though such applications are usually possible with standard structured query language (SQL) queries, the queries may become very complex. A complex query may result in many scans of the base table, leading to poor performance. Because online analytical processing (OLAP) queries are usually complex, it is desired to define a new operator for aggregation, called the data cube or simply cube. Data cube supports OLAP tasks like aggregation and sub-totals. Many aggregate functions can be used to construct a data cube. Those functions can be classified into three categories, the distributive, the algebraic, and the holistic. It has been thought that the distributive functions such as SUM, COUNT, MAX, and MIN can be used to construct a data cube, and also the algebraic function such as AVG can be used if the function is replaced to an intermediate function. It is believed that even though AVG is not distributive, but the intermediate function (SUM, COUNT) is distributive, and AVG can certainly be computed from (SUM, COUNT). In this paper, however, it is found that the intermediate function (SUM COUNT) cannot be applied to OLAP cubes, and consequently the function leads to erroneous conclusions and decisions. The objective of this study is to identify some problems in applying aggregate function AVG to OLAP cubes, and to design a process for solving these problems.
In a previous work [18], the authors investigated autocontinuity, converse-autocontinuity, uniformly autocontinuity, uniformly converse-autocontinuity, and fuzzy multiplicativity of monotone set function defined by Choquet integral([3,4,13,14,15]) instead of fuzzy integral([16,17]). We consider nonnegative monotone interval-valued set functions and nonnegative measurable interval-valued functions. Then the interval-valued Choquet integral determines a new nonnegative monotone interval-valued set function which is a generalized concept of monotone set function defined by Choquet integral in [18]. These integrals, which can be regarded as interval-valued aggregation operators, have been used in [10,11,12,19,20]. In this paper, we investigate some characterizations of monotone interval-valued set functions defined by the interval-valued Choquet integral such as autocontinuity, converse-autocontinuity, uniform autocontinuity, uniform converse-autocontinuity, and fuzzy multiplicativity.
Objectives: Obesity is regarded as the aggregation of needless risk factors, for instance, cardiovascular disease, joint disease, induce cancer. We studied on interrelation between abnormal liver function and obesity. Methods: We analyzed liver function, T.Cholesterol, Triglyceride before and after lose weight treatment. The collateral condition is over 6 weeks period on obesity treatment, no liver injury and no complicated another disease on personal past history and found out abnormal impression on biochemical liver function blood test. Results: The improvement rate of LFT, compare with before treatment is 10.6% in T.Bilirubin, 11.1% in ALP, 21% in AST, 38% in ALT, 37.3% in r-GTP, 9.2% in LDH and decreased 2.7% in T.Protein, increased 2.3% in Albumin. Hyperlipidemia is 19.4% in T.Cholesterol, 42.5% in Triglyceride. Conclusions: LFT and Hyperlipidemia of abnormal liver function patients, caused by obesity, is improved to normal limit in proportion to reduce patient's weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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