기록 관리 메타데이터 스키마는 기록물 자체에 내재한 정보 요소뿐만 아니라, 기록 업무에 따른 기록물의 생명 주기 관리 등에 필요한 관리 요소를 표현할 수 있는 강고한 구조를 가져야 한다. 이를 위해서 메타데이터 스키마에서는 기록 도메인의 정보 모델과, 기록 관리 업무 및 응용에서 요구되는 의미 상세화와 데이터 요소 특수화 등을 지원하는 메타데이터 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 메타데이터 스키마의 주요 원리와 특성을 분석하여, 기록 관리 메타데이터 스키마를 체계적이고 효과적으로 개발하기 위한 접근 방식을 제시한다. 이를 위해 ISO 15489와 23081에 제시된 기록 관리 지침과 메타데이터 운용에 근거한 기록 관리 정보 모델을 개발하고 핵심 데이터 요소를 제시하였으며, 기록 관리 프레임워크를 구현하는 방법을 보였다.
Due to the need of data for a Human Reliability Analysis (HRA), a number of data collection efforts have been undertaken in several different organizations. As a part of this effort, a human error analysis that focused on a set of simulator records on a Steam Generator Tube Rupture (SGTR) scenario was performed by using the Human Event Repository and Analysis (HERA) system. This paper summarizes the process and results of the HERA analysis, including discussions about the usability of the HERA system for a human error analysis of simulator data. Five simulated records of an SGTR scenario were analyzed with the HERA analysis process in order to scrutinize the causes and mechanisms of the human related events. From this study, the authors confirmed that the HERA was a serviceable system that can analyze human performance qualitatively from simulator data. It was possible to identify the human related events in the simulator data that affected the system safety not only negatively but also positively. It was also possible to scrutinize the Performance Shaping Factors (PSFs) and the relevant contributory factors with regard to each identified human event.
공공기관의 회의록은 정부의 정책 결정 과정의 투명성과 공정성을 답보할 수 있는 중요한 기록물이다. 본 연구는 공공기관의 회의록의 생산과정의 이해와 함께 회의록 생산 현황과 환경 실태를 파악하여 공공기관의 회의록 생산을 활성화하기 위한 개선 방안을 제시하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해서 사례연구와 설문조사를 통해 회의록 생산에 대한 이해와 현황을 밝히고자 하였다. 사례연구는 미국의 회의공개법, 호주의 내각핸드북, 우리나라의 공공기록법을 분석하였다. 회의록 생산현황을 위해서는 공공기록법에서 규정하는 2012년 현재 지정회의 대상 54개 지정회의에 대해서 조사하였다. 주된 조사내용은 제도화, 회의, 생산, 담당자, 이용 및 교육으로 구성되었다. 이러한 연구방법을 통해서 도출된 개선방안은 제도적 측면, 운영 체계, 교육 측면으로 구분하여 제시하였다. 즉, 회의록의 특성을 반영한 제도적 규정이 필요하며, 이를 실제적으로 운영하는 필요한 체계가 필요하다. 또한 회의록 생산과 이용에 관한 교육 역시 필요하다.
대출기록은 공공도서관에 축적되는 다양한 이용데이터로 이용 행태 분석을 통해 도서관서비스 개선에 적극 반영할 수 있다. 본 연구는 강서 양천지역 공공도서관 2개관의 대출기록 754,198건을 대상으로 대출이용자 및 대출 횟수, 대출자료, 대출시간 및 대출요일 분석을 실시하였다. 분석을 통해 두 도서관의 주된 이용자 계층, 도서관 방문 횟수, 주로 이용되는 자료의 주제, 주로 이용되는 시간을 확인할 수 있었고, 근접하였지만 환경이 서로 다른 두 도서관의 유사한 이용행태를 밝혀냄으로써 대출기록의 활용방안을 제시하였다.
Data for fish species composition and the catch of fish species were obtained from the daily trading records for the period between April and December 2016 to 2018 at the set net fishing grounds in Yeosu Bay, Korea. The annual mean total catch was 195.8 tons, and the dominant species was the Spanish mackerel (Scomberomorus niphonius), which accounts for about 55 percent of the total catch. The catch increased in spring and autumn. Increase in spring is caused by not Spanish mackerel but other fish while the increase in autumn by Spanish mackerel. The distinct increase of the catch in summer, 2017 was due to the new recruitment of small-sized Spanish mackerel, which was probably to be from the fish population hatched in spring in the East China Sea. Our results showed a strong correlation between water temperature and catch fluctuation. The catch increases with the increase in water temperatures, and the periodic pattern of the water temperature and catch fluctuation is more consistent in the offshore waters, in which warm current flows, than in the coast waters.
Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.
Lee, Yun-Mi;Dang, Chang-Gwon;Alam, Mohammad Z.;Kim, You-Sam;Cho, Kwang-Hyeon;Park, Kyung-Do;Kim, Jong-Joo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제33권3호
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pp.382-389
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2020
Objective: This study was conducted to test the efficiency of genomic selection for milk production traits in a Korean Holstein cattle population. Methods: A total of 506,481 milk production records from 293,855 animals (2,090 heads with single nucleotide polymorphism information) were used to estimate breeding value by single step best linear unbiased prediction. Results: The heritability estimates for milk, fat, and protein yields in the first parity were 0.28, 0.26, and 0.23, respectively. As the parity increased, the heritability decreased for all milk production traits. The estimated generation intervals of sire for the production of bulls (LSB) and that for the production of cows (LSC) were 7.9 and 8.1 years, respectively, and the estimated generation intervals of dams for the production of bulls (LDB) and cows (LDC) were 4.9 and 4.2 years, respectively. In the overall data set, the reliability of genomic estimated breeding value (GEBV) increased by 9% on average over that of estimated breeding value (EBV), and increased by 7% in cows with test records, about 4% in bulls with progeny records, and 13% in heifers without test records. The difference in the reliability between GEBV and EBV was especially significant for the data from young bulls, i.e. 17% on average for milk (39% vs 22%), fat (39% vs 22%), and protein (37% vs 22%) yields, respectively. When selected for the milk yield using GEBV, the genetic gain increased about 7.1% over the gain with the EBV in the cows with test records, and by 2.9% in bulls with progeny records, while the genetic gain increased by about 24.2% in heifers without test records and by 35% in young bulls without progeny records. Conclusion: More genetic gains can be expected through the use of GEBV than EBV, and genomic selection was more effective in the selection of young bulls and heifers without test records.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
데이터 마이닝은 예측이나 분석을 위해서 많은 양의 데이터에 존재하는 여러 가지의 관계를 추출하는 과정이라고 할 수 있다. 그러한 데이터에는 매우 많은 변수로 인한 차원의 증가로 인하여 계산상의 어려움이 수반되어지고 변수의 중복성과 중요도에 있어서 다양한 통계적 관계가 존재한다. 따라서 동일하거나 유사한 데이터를 같은 그룹으로 형성하는 클러스터 해석은 데이터 마이닝에서 필수적인 요소이다. 본 연구는 범주형 데이터의 분류에서 발생하는 불확실성의 처리를 위해 러프집합을 이용하여 정보 엔트로피를 이용한 새로운 척도를 정의하고 연구 대상에 대한 유사행동을 분석하는 시스템 구현에 그 의의가 있다. 데이터는 평택공업고등학교에서 채집되었고 이를 토대로 제안된 방법이 학생들의 유사행동에 대한 보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있었다. 또한 속성의 개수가 10개 이상인 경우에 기본 방법과의 차이를 보이며 취업의사결정에서 학생들의 의식을 기존 방법보다 효과적으로 반영하였다.
"Kenjurok" is a set of medical records of Todo Yoshimasu, a Japanese docotr in the eighteenth century, who suggested that all diseases have originated from a poison, which is his own pathological term describing abnormal states of the body, The 54 records in "Kenjurok" were analyzed in statistical respects, including gender ratio, demographic distribution of patients, types of diseases, and herbal prescriptions used. Among 54 cases, male patients outnumbered female, as much as four times. The patients were quite evenly distributed according to ages. In 23 cases out of 54, abdomen palpation data were mentioned, Majority of the prescriptions used were originated from Sanghanron(傷寒論:Treaties on Febrile Diseases)/Geumgeyoryak(金匱要略: Synopsis of Golden Chamber). In frequency of use of prescriptions, however, showed somewhat different result, that is although Sanghan/Geumge prescriptions were used most often, esoteric prescriptions handed down in his family also composed significant part. The speculations derived from these statistical results are: Although Todo favored abdommen palpation to locate the poison and to decide a prescription, the proportion of abdomen palpation was not as high as expectation, He did use prescriptions not only in Sanghan/Geumge, but also other diverse prescriptions, rather often than not, which are regarded unique Japanese traditional prescriptions including poisonous minerals such as mercury and arsenic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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