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.
The work analyzes the existing situation and defines special problems concerning traffic accidents in the two countries. The report is divided into three parts: 1) Using the global approach of SMEED, the data were evaluated using multiple regression analysis, and homogeneous groups of countries were defined by cluster analysis. In the global approach, the linear model is better than SMEED's non-linear model in explaining the number of fatalities. Among the different groups of countries, the linear approach was found to be better suited for industrialized countries and the non-linear approach better for the developing countries. T도 comparison of traffic fatality data for the Federal Republic the developing countries. The comparison of traffic fatality data for the Federal Republic of Germany and the Republic of Korea showed different regression equations during the same time period. 2) The BOX/JENKINS time series analysis on a monthly basis points out clearly similar seasonal patterns for the two countries over the years studied. The decrease in traffic accidents following the intensification of the safety belt requirement was proved in the ARIMA model. It amounts to 7 to 8 percent fewer personal injury accidents and fatal accidents. The identified increase in safety in the Federal Republic of Germany since the 1970s is mainly due to the reduction of accident severity in residential areas. 3) Speeds and headways on motorways in th3e two countries were also compared. The measurements point out that German road users drive faster, take more risks, and accept shorter time gaps than Korean road users. However, the accident statistics show accident rates for Korea that are several times higher than those in the Federal Republic of Germany.
This study investigates the distribution characteristics and relationship of water quality, and analyzes the spatial and temporal variation and distribution of the pollutant loads at Yeong-il Bay. The results of these analysis, the concentrations of nutrient loads (T-N and T-P), both appeared to be at the maximum value in November, while most small values were taken in May for the T-N, and in August for the T-P. For COD, the maximum concentration was in August, which has much precipitation during the same season, T-N was at the mean, and T-P was at the minimum value. Using the cluster analysis to develop the division of the sea basin by the dendrogram, before and after construction of Pohang New-port, the variation characteristics of water quality of Yeong-il Bay were discussed. The in flowing pollutant loads were transported to the landward by the high-density salinity water volume of the bottom layer therefore, it formed nutrient trap or coastal trapping areas of the pollutant load. By this mechanism, it is clear that the water volume with high-density nutrient exists on both sides of the Pohang New-port. Thus, the sea basins increasing concentration of the pollutant load at Yeong-il Bay are most prevalent at Hyeong-san estuary, the Pohang Old, and New-port. To improve water quality of this sea basin, the reduction of these nutrients loads should be the highest priority.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.579-586
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2018
With the beginning of the new era of bigdata, information extraction or prediction are an important research area. Here, we present the acquisition of semi-automatically curated large-scale biological database and the prediction of enzyme reaction annotation for analyzing the pharmacological activities of drugs. Because the xenobiotic metabolism of pharmaceutical drugs by cellular enzymes is an important aspect of pharmacology and medicine. In this study, we apply and analyze similarity models to predict bimolecular reactions between human enzymes and their corresponding substrates. Thirteen models select to reflect the characteristics of each cluster in the similarity model. These models compare based on sensitivity and AUC. Among the evaluation models, the Simpson coefficient model showed the best performance in predicting the reactivity between the enzymes. The whole similarity model implement as a web service. The proposed model can respond dynamically to the addition of reaction information, which will contribute to the shortening of new drug development time and cost reduction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4145-4164
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2016
Energy harvesting is an increasingly attractive source of power for cellular networks, and can be a promising solution for green networks. In this paper, we consider a cellular network with power beacons powering multiple mobile terminals with microwave power transfer in energy beamforming. In this network, the power beacons are powered by grid and renewable energy jointly. We adopt a dual-level control architecture, in which controllers collect information for a core controller, and the core controller has a real-time global view of the network. By implementing the water filling optimized power allocation strategy, the core controller optimizes the energy allocation among mobile terminals within the same cluster. In the proposed green energy cooperation paradigm, power beacons dynamically share their renewable energy by locally injecting/drawing renewable energy into/from other power beacons via the core controller. Then, we propose a new water filling optimized green energy cooperation management strategy, which jointly exploits water filling optimized power allocation strategy and green energy cooperation in cellular networks. Finally, we validate our works by simulations and show that the proposed water filling optimized green energy cooperation management strategy can achieve about 10% gains of MT's average rate and about 20% reduction of on-grid energy consumption.
Turbulent in-situ mixing process is a new material process technology to get dispersed phase in nanometer size by controlling reaction of liquid/solid, liquid/gas, flow ana solidification speed simultaneously. In this study, mixing which is the key technology to this synthesis method was studied by computational fluid dynamics. For the simulation of mixing of liquid metal, static mixers investigated. Two inlets for different liquid metal meet ana merge like 'Y' shape tube having various shapes and radios of curve. The performance of mixer was evaluated with quantitative analysis with coefficient of variance of mass fraction. Also, detailed plots of intersection were presented to understand effect of mixer shape on mixing. The simulations show that the Reynolds number (Re) is the important factor to mixing and dispersion of $TiB_2$ particles. Mixer was designed according to the simulation, and $Cu-TiB_2$ nano composites were evaluated. $TiB_2$ nano particles were uniformly dispersed when Re was 1000, and cluster formation and reduction in volume fraction of $TiB_2$ were found at higher Re.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.5
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pp.97-109
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2003
This study is mainly conducted to derive the design drought rainfall by the consecutive duration using probability weighted moments with rainfall in the regional drought frequency analysis. It is anticipated to suggest optimal design drought rainfall of hydraulic structures for the water requirement and drought frequency of occurrence for the safety of water utilization through this study. Preferentially, this study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data that can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. Five homogeneous regions in view of topographical and climatological aspects were accomplished by K-means clustering method. Using the L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test, generalized extreme value distribution was confirmed as the best fitting one among applied distributions. At-site and regional parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moments. Design drought rainfalls using L-moments following the consecutive duration were derived by the at-site and regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design drought rainfall derived by at-site and regional analysis in the observed an simulated data were computed and compared. In has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE. RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design drought rainfall. Consequently, optimal design drought rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
In this paper, we cluster similar word senses applying vector space model and HAL (Hyperspace Analog to Language). HAL measures corelation among words through a certain size of context (Lund and Burgess 1996). The similarity measurement between a word pair is cosine similarity based on the vector space model, which reduces distortion of space between high frequency words and low frequency words (Salton et al. 1975, Widdows 2004). We use PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition) to reduce a large amount of dimensions caused by similarity matrix. For sense similarity clustering, we adopt supervised and non-supervised learning methods. For non-supervised method, we use clustering. For supervised method, we use SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes Classifier, and Maximum Entropy Method.
Purpose: The purpose of this study was to estimate the effects of lifestyle factors on metabolic syndrome (MS) among Korean adults ($age{\geq}20$). Methods: A total of 7,798 subjects (weighted subjects=37,215,961) were recruited from the 2009 Fourth Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES IV-3). Data were analyzed by t-test, ${\chi}^2$-test, and logistic regression in consideration of strata, cluster and weight as national data using the SAS 9.1 program. Results: The prevalence of MS by definition of AHA/NHLBI and waist circumference cutoff points for Koreans was 22.4%. The mean clinical MS score for MS patients was 3.4, but the mean score for the non-MS group was 1.2 out of 5.0. Among the lifestyle factors, smoking (OR=1.024), stress ($0.546{\leq}OR{\leq}0.587$) and drinking (OR=1.005) had significant influence on the MS risk and MS scores, but exercise did not. Conclusion: The results of this study indicate that further research is necessary on the effect of lifestyle factors on MS risk and nurses should focus on effective programs about smoking, stress and drinking for the prevention and reduction of MS risk.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.49-57
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2005
In this paper. a CLB-based CPLD low power technology mapping algorithm for trade-off is proposed. To perform low power technology mapping for CPLD, a given Boolean network has to be represented to DAG. The proposed algorithm consists of three step. In the first step, TD(Transition Density) calculation have to be Performed. Total power consumption is obtained by calculating switching activity of each nodes in a DAG. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions : the number of output. the number of input and the number of OR-terms for CLB within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. The proposed algorithm is examined by using benchmarks in SIS. In the case that the number of OR-terms is 5, the experiments results show reduction in the power consumption by 30.73$\%$ comparing with that of TEMPLA, and 17.11$\%$ comparing with that of PLAmap respectively
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[게시일 2004년 10월 1일]
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