Skyline queries are used in a variety of fields to make optimal decisions. However, as the volume of data and the dimension of the data increase, the number of skyline points increases with the amount of time it takes to discover them. Mainly, because the number of skylines is essential in many real-life applications, various studies have been proposed. However, previous researches have used the k-parameter methods such as top-k and k-means to discover representative skyline points (RSPs) from entire skyline point set, resulting in high query response time and reduced representativeness due to k dependency. To solve this problem, we propose a new Connected Component Clustering based Representative Skyline Query (3CRS) that can discover RSP quickly even in high-dimensional data through connected component clustering. 3CRS performs fast discovery and clustering of skylines through hash indexes and connected components and selects RSPs from each cluster. This paper proves the superiority of the proposed method by comparing it with representative skyline queries using k-means and DBSCAN with the real-world dataset.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.37-38
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2015
A number of documents containing important and useful knowledge have been generated over time in the construction industry. Such text-based knowledge plays an important role in the construction industry for decision-making and business strategy development by being used as best practice for upcoming projects, delivering lessons learned for better risk management and project control. Thus, practical and usable knowledge creation from construction documents is necessary to improve business efficiency. This study proposes a knowledge creating system from construction documents using text mining and the design comprises three main steps - text mining preprocessing, weight calculation of each term, and visualization. A system prototype was developed as a pilot study of the system design. This study is significant because it validates a knowledge creating system design based on text mining and visualization functionality through the developed system prototype. Automated visualization was found to significantly reduce unnecessary time consumption and energy for processing existing data and reading a range of documents to get to their core, and helped the system to provide an insight into the construction industry.
In this study, we used functional genomic strategies, proteomics and quantitative real-time (qRT)-PCR, to advance our understanding of genes associated with fumonisin production in the fungus Fusarium verticillioides. Earlier studies have demonstrated that deletion of the FCC1 gene, which encodes a C-type cyclin, leads to a drastic reduction in fumonisin production and conidiation in the mutant strain (FT536). The premise of our research was that comparative analysis of F. verticillioides wild-type and FT536 proteomes will reveal putative proteins, and ultimately corresponding genes, that are important for fumonisin biosynthesis. We isolated proteins that were significantly upregulated in either the wild type or FT536 via two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis, and subsequently obtained sequences by mass spectrometry. Homologs of identified proteins, e.g., carboxypeptidase, laccase, and nitrogen metabolite repression protein, are known to have functions involved in fungal secondary metabolism and development. We also identified gene sequences corresponding to the selected proteins and investigated their transcriptional profiles via quantitative real-time (qRT)-PCR in order to identify genes that show concomitant expression patterns during fumonisin biosynthesis. These genes can be selected as targets for functional analysis to further verify their roles in $FB_1$ biosynthesis.
Based on the alternative stabilization diagram by varying the time lag parameter in the stochastic subspace identification analysis, this study aims to investigate the measurements from several cases of civil structures for extending the applicability of a recently noticed criterion to ensure stable identification results. Such a criterion demands the time lag parameter to be no less than a critical threshold determined by the ratio of the sampling rate to the fundamental system frequency and is firstly validated for its applications with single measurements from stay cables, bridge decks, and buildings. As for multiple measurements, it is found that the predicted threshold works well for the cases of stay cables and buildings, but makes an evident overestimation for the case of bridge decks. This discrepancy is further explained by the fact that the deck vibrations are induced by multiple excitations independently coming from the passing traffic. The cable vibration signals covering the sensor locations close to both the deck and pylon ends of a cable-stayed bridge provide convincing evidences to testify this important discovery.
Since its discovery in 2004, graphene, a sp2-hybridized 2-Dimension carbon material, has drawn enormous attention. A variety of approaches have been attempted, such as epitaxial growth from silicon carbide, chemical reduction of graphene oxide and CVD. Among these approaches, the CVD process takes great attention due to its guarantee of high quality and large scale with high yield on various transition metals. After synthesis of graphene on metal substrate, the subsequent transfer process is needed to transfer graphene onto various target substrates, such as bubbling transfer, renewable epoxy transfer and wet etching transfer. However, those transfer processes are hard to control and inevitably induce defects to graphene film. Especially for wet etching transfer, the metal substrate is totally etched away, which is horrendous resources wasting, time consuming, and unsuitable for industry production. Thus, our group develops one-step process to directly grow graphene on glass substrate in plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD). Copper foil is used as catalyst to enhance the growth of graphene, as well as a temperature shield to provide relatively low temperature to glass substrate. The effect of growth time is reported that longer growth time will provide lower sheet resistance and higher VSG flakes. The VSG with conductivity of $800{\Omega}/sq$ and thickness of 270 nm grown on glass substrate can be obtained under 12 min growing time. The morphology is clearly showed by SEM image and Raman spectra that VSG film is composed of base layer of amorphous carbon and vertically arranged graphene flakes.
에드 혹 네트워크에 사용되는 라우팅 프로토콜인 AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)는 ERS(Expanding Ring Search) 알고리즘으로 경로설정 과정에서의 라우팅 패킷 재전송을 제어한다. 그러나 기존의 ERS는 라우팅 패킷 재전송의 기준이 되는 NTT(Node Traversal Time) 계산에 이동성이 높은 네트워크 상황을 적절하게 반영하지 못한다. 본 논문은 NTT 계산에 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하고 출발지 노드와의 인접도에 따라 각 노드의 NTT에 가중치를 달리 적용함으로써 라우팅 패킷의 재전송률을 낮추는 방법을 제안하고 ns2를 이용하여 기존의 ERS와 성능을 비교한다.
RFID 시스템은 최근 다양한 분야로 적용되면서 개발이 급증하고 있다. 특히 RFID 시스템은 공급 업체의 물류분야에서 공급 사슬 관리 시스템의 중추적인 기술로 사용된다. 물류분야에서는 신속하고 정확하게 제품을 파악해야 하는데 제품의 이동으로 인하여 제품의 재고관리를 실시간으로 처리하는데 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RFID 네트워크의 구조적 기준이 되는 EPC-IS 네트워크를 이용하여 제품의 재고 상태를 실시간으로 파악한다. 또한 위조품이나 도난품을 파악하는 정품인증 서비스를 실시간으로 제공한다. 따라서 본 논문을 통하여 제품의 관리를 실시간으로 처리할 수 있음을 보인다.
본 논문의 목적은 복부 CT 검사를 시행하는 소아환자에게 체중 기반 조영제 프로토콜을 적용함으로써 고정 투여법보다 조영제를 감소시키면서 최적의 문맥기 화질을 달성하는 것이다. Discovery 750HD(General Electric medical systems, Milwaukee, USA)를 이용하였으며, 만 18세 미만의 소아 남자 85명과 여자 82명, 총 167명을 대상으로 연구하였다. 300 mgI/ml(Xenetix, Guerbet, France)의조영제를 몸무게 2배로 고정 주입한 그룹과 체중기반 프로토콜을 적용하면서 주입량을 10%씩 단계적으로 감소시키면서 생리식염수를 주입한 그룹을 구분하였으며, 스캔 지연 시간을 추가로 변화시키면서 복부 장기의 CT 감쇄계수와 SNR을 비교 평가하였다. 또한 조영 증강의 정도와 심장 주변의 빔 경화 인공물을 정성적으로 평가하였다. 체중기반 프로토콜을 적용하고 20%의 조영제를 감소한 그룹이 몸무게 2배로 고정 주입한 그룹과 조영 증강이 가장 유사하였으며, 그리고 20%의 지연시간을 가진 그룹이 가장 조영 증강 효과가 높았다. 조영제 주입 후 적절한 지연시간은 실질 장기의 조영 효과를 상승시켰으며, 생리식염수를 적용한 주입 프로토콜은 심장 주변의 인공물이 감소시켰다. 결론적으로 소아 복부 CT 검사 시, 체중 기반 프로토콜의 적용과 적절한 지연시간의 조절은 불필요한 조영제 사용을 억제하고 최적의 문맥기 영상의 특성화를 가능하게 한다.
Background: Hydatidosis is a major health problem around the world, especially in the Mediterranean region. Cysts can break open or develop secondary bacterial infections, altering the clinical presentation. Methods: Patients who underwent hydatid cyst surgery at Al-Mouassat University Hospital in Damascus, Syria between January 2006 and December 2017 were evaluated. Cases involving isolated hepatic cysts were excluded. The patients were divided into those with perforated hydatid cysts (group 1) and those with intact hydatid cysts (group 2). Results: This study included 224 cases: 113 in group 1 (50.4%) and 111 in group 2 (49.6%). The median chest tube duration, hospitalization time, and postoperative complication rate were higher in group 1 than in group 2 (p=0.003, p=0.002, and p=0.006, respectively). In both groups, the most common symptom was cough (present in 178 patients in total [79.5%]), while chest pain (121 patients [54%]) and dyspnea (113 patients [50.4%]) were also common. Cough, hemoptysis, fever, and expectoration of cystic contents were significantly more frequent in group 1 than in group 2 (p<0.001). Conclusion: The early discovery and treatment of intact pulmonary hydatid cysts reduced the hospitalization time, chest tube duration, and postoperative complication rate. Relative to intact cysts, perforated cysts are more complex and are associated with more expensive and time-consuming surgical treatment.
데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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