Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1341-1347
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2020
Legacy studies for classifying arrhythmia have been studied in order to improve the accuracy of classification, Neural Network, Fuzzy, Machine Learning, etc. In particular, deep learning is most frequently used for arrhythmia classification using error backpropagation algorithm by solving the limit of hidden layer number, which is a problem of neural network. In order to apply a deep learning model to an ECG signal, it is necessary to select an optimal model and parameters. In this paper, we propose parameter extraction based on AR and arrhythmia classification through a deep learning. For this purpose, the R-wave is detected in the ECG signal from which noise has been removed, QRS and RR interval is modelled. And then, the weights were learned by supervised learning method through deep learning and the model was evaluated by the verification data. The classification rate of PVC is evaluated through MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate arrhythmia classification rate of over 97%.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.36-46
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2022
It takes a relatively long time for construction companies that lack the ability to finance to adapt to construction policy in the construction industry. However, financial institutions rarely provide financial products to construction companies, particularly small and medium-sized construction companies, because their security capacity and credit rating are low. This study investigates the financial products needed for small and medium construction companies to adapt to policy changes. The demand of small and medium construction companies for financial products is analyzed by experts' advise and survey. And, when the investigated financial products for the construction industry are introduced, the legal systems in need of revision are analyzed. Based on the analyzed demand and the number of legal systems needing revision, the priority for the introduction of financial products to the construction industry is analyzed. Among the financial products investigated, the priority of "Expert consultation, such as accountant, tax accountant, lawyer, etc." is the highest. In future studies, the criteria and method of financial product development for high-priority financial products could be researched.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.501-501
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2023
하천에서의 여가활동에 대한 수요가 증가함에 따라 각종 친수활동에 대한 안전도 평가가 사고예방을 위해 중요해지고 있다. 친수 활동의 안전은 수리 및 수질 인자에 크게 영향을 받지만 기존 친수지수는 수질 인자에만 집중되어 개발되어왔다. 하지만, 세일링, 패들링, 저동력보트 등 입수형 친수활동의 경우, 다양한 수리 현상에 큰 영향을 받기 때문에 유속, 흐름 방향, 수심 및 수면 폭 등의 수리인자를 친수지수에 반영할 필요가 있다. 또한, 친수활동에 위험이 되는 수리적 조건은 유량 조건과 하천의 평면적 공간에 따라 상이하게 발생하기에 이를 공간적으로 평가하는 것 역시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수리학적 요소를 기반으로 하천 친수 활동에 대한 안전도를 평가하기 위해 공간적으로 친수활동의 안정성을 평가할 수 있는 SRRI (Spatial River Recreation Index)를 제안하였다. SRRI의 개발을 위해 1단계에서는 다양한 유량 조건에서 EFDC 동수역학모형을 이용하여 수리 인자들의 공간적 분포를 재현한 후, 2단계에서는 퍼지합성법 (FSE)를 적용하여 수리인자의 모든 소속도와 가중치를 종합하여 하천 지점별 하천친수지수를 산정하였다. 개발한 SRRI를 낙동강-금호강 합류부에 적용한 결과, 유량 및 지형 조건에 따라 각 수리인자가 친수활동 안전성에 미치는 영향이 공간적으로 매우 상이하게 나타났다. 유향(흐름 방향)은 합류지점 부근에서 친수활동의 위험성을 크게 증가시키는 반면, 사행구간에서는 수심이 중요한 요인으로 나타났다. 고유량 조건에서는 유속이 세일링 및 패들링에서 가장 큰 영향을 미치는 요소로 작용하였다. 특히 세일링은 유량 변화에 민감하여 고유량시에는 주흐름부와 합류부 부근을 제외하고 일부 공간에서만 안전하게 이용이 가능한 것으로 나타났다. 반면 무동력 및 저동력보트는 유량 변화에 덜 민감하여 고유량 조건에서도 부분적으로 허용될 수 있었지만 사행구간의 고수심부에서는 위험 등급으로 권고되었다. 이러한 결과를 바탕으로 SRRI는 다양한 수리학적 조건을 기반으로 공간적 안전정보를 제공함으로써 많은 이용자들이 하천에서 보다 안전한 친수활동을 즐기는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.7
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pp.691-700
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2017
International sports events is one of the core products in the sports industry the scale of sports event business is steadily increasing. However, In terms of sports event management, knowledge and experience generated through sports events are ineffective and non-systematically managed. For this reason, unnecessary resources are wasted and trial and error are repeated in hosting, preparing and operating in sports event management. The purpose of this study is to develop a sports event management process and evaluate conformance. To accomplish the purpose of this study, developed the core processes of sports events in step by step and then applied and conformance evaluated of the designed process. Developed and evaluated sports events management processes are five Functional Area of registration, accommodation, transport, broadcasting, and food and beverage. Of these FA, 63 activities were selected and analyzed. The modeling was used as IDEF method, the conformity analysis was used as Fuzzy logic, analysis tool was used ProM.
Food security will be affected by climate change worldwide, particularly in the developing world, where the most important food products originate from plants. Plants are often exposed to environmental stresses that may affect their growth, development, yield, and food quality. Auxin is a hormone that plays a critical role in improving plants' tolerance of environmental conditions. Auxin controls the expression of many stress-responsive genes in plants by interacting with specific cis-regulatory elements called auxin-responsive elements (AuxREs). In this work, we performed an in silico prediction of AuxREs in promoters of five auxin-responsive genes in Zea mays. We applied a data fusion approach based on the combined use of Dempster-Shafer evidence theory and fuzzy sets. Auxin has a direct impact on cell membrane proteins. The short-term auxin response may be represented by the regulation of transmembrane gene expression. The detection of an AuxRE in the promoter of prolyl oligopeptidase (POP) in Z. mays and the 3-fold overexpression of this gene under auxin treatment for 30 min indicated the role of POP in maize auxin response. POP is regulated by auxin to perform stress adaptation. In addition, the detection of two AuxRE TGTCTC motifs in the upstream sequence of the bx1 gene suggests that bx1 can be regulated by auxin. Auxin may also be involved in the regulation of dehydration-responsive element-binding and some members of the protein kinase superfamily.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
This study aims at improving Korea's competitiveness in port logistics through marketing strategy with integrating the conceptual approach into the empirical one and combining both the oldest military treatise and the newest evaluating model in social science that was applied by the HFP(hierarchical fuzzy process) model enhanced by the KJ method. The empirical results of this study show Busan in the middle among subject ports. At present, Korea plays a reciprocal role in the port market in East Asia, but in the medium- and long-term, Korea's ports will vie together with most major ports in the East Asian region. A descriptive investigation shows that Korea's developing tasks in port logistics must be considered in the context of the direction for developing port policies, the necessity of expanding port facilities in the capital region, securing the sufficient traffic volume through the establishment of the hinterland linking system and its positive utilization, and reforming the direction for developing the global logistics through increased port competitiveness. In the short- and medium-term, Korea must use the opportunity factor of 'Growth and open door policy of China' as a geoeconomic advantage and to utilize Korea's ports as a gate to Chinese foreign trade. With the rise of China's economy, China also plays a significant role in both port and airport markets. Hence, the linking system between the two must be established to meet the expanding traffic volume, especially in the capital area. Moreover, it is necessary for Korea to secure port logistics through the establishment of the hinterland linking system and its positive utilization. The great accomplishment of this paper is to present strategies to increase Korea's port competitiveness in the rapidly changing environments of world logistics with the focus on both the oldest military strategic treatise and the newest empirical method in social science. In order to reinforce this study, it needs further compensative research because the evaluation structure could be subdivided with more extensive and precise criteria.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.51
no.1
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pp.72-84
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2023
The Rural Revitalization Strategy (2018-2022), published by the Chinese State Council in 2018, represents a new period of rural development in China. Suburban areas are more convenient than other rural areas in integrated urban-rural development but are under greater pressure from construction and industrial pollution. As a rural area with a high proportion of rural areas, it would be valuable for Henan province to gain a comprehensive grasp of rural human settlementst while identifying problems and proposing solutions. The purpose of this study is to analyze the satisfaction of the evaluation items based on the usage status and life perception of the residents of Tai Nan village, a suburb-type rural village in Henan province. The study proposes improvement programs based on the evaluation results. As a result of the study, 24 evaluation items were derived and divided into five categories: "Living Service Facilities", "Housing Environment, "Road Environment", "Health & Ecology Environment", and "Social & Cultural Environment". The Fuzzy Comprehensive Evaluation Method was used to find the overall satisfaction level of the human living environment in Tai Nan village, which was "average", among which "Living Service Facilities" was the most important "Health & Ecology Environment" was the least satisfied. Based on these results, an improvement plan is proposed in three stages. First, the living service will be improved while strengthening the facility management of the hygiene and the ecological environment. Second, reasonable improvement of housing and the road environment will be applied. Third, programs will be introduced to cultivate residents' ability to build their own and improve the social and cultural environment. This study provides basic data for the future improvement of rural settlements in the suburban areas of Henan province and is of great significance in gradually improving the the residents' quality of life.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.13
no.6
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pp.530-540
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2013
The business environment that affects the management performance can be characterized by each Strategic Business Unit (SBU) since construction companies win overseas contracts due to the fairly good construction situations while experience a decline in the local housing market. Environmental changes can alter the strategic importance of the SBU when measuring the management performance. However, large construction companies apply BSC (Balanced Score Card) for collective calculation to determine the management performance, making it difficult to reflect the strategic importance of SBU. This method may create a distorted image of management performance that fails to take environmental changes into consideration, and as such it needs to be improved. Yet, there are no studies on the weight of each SBU considering environmental changes. Thus, the current study intends to analyze the weight of SBU for company-wide measurement of the performance of large construction companies. In addition, a model for analysis of SBU importance is proposed to respond to the constantly changing environmental situations and to modify the weight. For analysis of SBU weight, a questionnaire was conducted with 23 experts and hands-on workers, and the questionnaire result was quantitatively analyzed by applying the FD-AHP method. It is expected that the result will enable a model to be proposed to calculate the weight per division in a manner that reflects environmental changes and minimizes strategic distortion when measuring the management performance of large construction companies.
Objectives: To evaluate the performance of clustering methods used in the prognostic assessment of categorical clinical data for hepatocellular carcinoma (HCC) patients in China, and establish a predictable prognostic nomogram for clinical decisions. Materials and Methods: A total of 332 newly diagnosed HCC patients treated with hepatic resection during 2006-2009 were enrolled. Patients were regularly followed up at outpatient clinics. Clustering methods including the Average linkage, k-modes, fuzzy k-modes, PAM, CLARA, protocluster, and ROCK were compared by Monte Carlo simulation, and the optimal method was applied to investigate the clustering pattern of the indices including platelet count, platelet/lymphocyte ratio (PLR) and serum aspartate aminotransferase activity/platelet count ratio index (APRI). Then the clustering variable, age group, tumor size, number of tumor and vascular invasion were studied in a multivariable Cox regression model. A prognostic nomogram was constructed for clinical decisions. Results: The ROCK was best in both the overlapping and non-overlapping cases performed to assess the prognostic value of platelet-based indices. Patients with categorical platelet-based indices significantly split across two clusters, and those with high values, had a high risk of HCC recurrence (hazard ratio [HR] 1.42, 95% CI 1.09-1.86; p<0.01). Tumor size, number of tumor and blood vessel invasion were also associated with high risk of HCC recurrence (all p< 0.01). The nomogram well predicted HCC patient survival at 3 and 5 years. Conclusions: A cluster of platelet-based indices combined with other clinical covariates could be used for prognosis evaluation in HCC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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