In order to investigate in-line ground motions caused by earthquakes, we examine the multicomponent complex trace analysis method (MCTAM) for the synthetic data and apply it to real earthquake data. An experimental result for synthetic data gives correct information on the arrival times, duration of individual phases, and approaching angles for body waves. Rayleigh waves are also easily identified with the MCTAM. A deep earthquake with magnitude of 7.3 was chosen to test various polarization attributes of ground motions. For P waves, instantaneous phase difference between the vertical and the in-line horizontal components ${\phi}(t)$, instantaneous reciprocal ellipticity ${\rho}(t)$, and approaching angle ${\tau}(t)$ are computed to be ${\pm}180^{\circ},\;0{\sim}0.25,\;and\;-30^{\circ}{\sim}-45^{\circ}$, respectively. For S waves, ${\phi}(t)$ tends to vary while ${\rho}(t)$ have values of $0{\sim}0.3\;and\;{\tau}(t)$ remains near vertical, respectively. A relatively low frequency signal registered just prior to the S wave event is interpreted as a P-wave phase based on its polarization characteristics. Velocities of P and S waves are computed to be 8.633 km/s and 4.762 km/s, and their raypath parameters 0.074 s/km and 0.197 s/km. Dynamic Poisson's ratio is obtained as 0.281 from the velocities of P and S waves.
The bright spot is an indicator for natural gas on seismic stack sections, but it is also shown on layers where the acoustic impedance contrast is large. In order to distinguish sharply between gas and impedance contrast we need additional detailed data processing such as velocity analysis, AVO analysis and seismic complex analysis including measures of seismic amplitude, frequency, and phase. In this study, we performed detailed velocity analysis, complex analysis and DHI (Direct Hydrocarbon Indicator) analysis which is the result of amplitude variation according to the incident angles. The seismic complex analysis gives us the geological information which depends on geophysical properties at the interest layer. For the complex analysis, we computed several seismic attributes such as the instantaneous amplitude, the first and the second derivatives of the instantaneous amplitude, the instantaneous phase, the instantaneous frequency and weighted average instantaneous frequency. Then we applied these analysis techniques to a seismic data of Korea offshore which had been logged. From the result of this data analysis, it could be said that high possibility area for gas layer detection has amplitude anomalies in the instantaneous amplitude, the instantaneous frequency and the DHI section resulting from the AVO analysis. If there are not any other anomalies in detailed data processing, it will have low possibility for gas layer detection.
The data acquired from seismic exploration can be used to detect the existence of oil and gas resources through appropriate processing and interpretation. The seismic attributes indicating the existence of resources are extracted from amplitude information, where the Q-factor representing intrinsic attenuation plays an useful role of hydrocarbon indicator. So, the accuracy of Q-factor estimation is very important to investigate the existence of resources. In this study, we calculated the Q-factor and analyzed the error rate through a numerical example. To mimic real data, random noise was added to the synthetic data. With the noise-added data, the Q-factor was estimated and the error rate was analyzed by using the spectral ratio method (SRM) and peak frequency shift method (PFSM). Both methods provided a relatively accurate Q-factor when the signal-to-noise ratio was 90 dB. However, the peak frequency shift method (PFSM) produced better results than the spectral ratio method (SRM) as the level of random noise increased.
Energy security is a topic of high importance to many countries throughout the world. Countries with access to vast energy supplies enjoy all of the economic and political benefits that come with controlling a highly sought after commodity. Given the desire to diversify away from fossil fuels due to rising environmental and economic concerns, there are limited technology options available for baseload electricity generation. Further complicating this issue is the desire for energy sources to be sustainable and globally scalable in addition to being economic and environmentally benign. Nuclear energy in its current form meets many but not all of these attributes. In order to address these limitations, TerraPower, LLC has developed the Traveling Wave Reactor (TWR) which is a near-term deployable and truly sustainable energy solution that is globally scalable for the indefinite future. The fast neutron spectrum allows up to a ~30-fold gain in fuel utilization efficiency when compared to conventional light water reactors utilizing enriched fuel. When compared to other fast reactors, TWRs represent the lowest cost alternative to enjoy the energy security benefits of an advanced nuclear fuel cycle without the associated proliferation concerns of chemical reprocessing. On a country level, this represents a significant savings in the energy generation infrastructure for several reasons 1) no reprocessing plants need to be built, 2) a reduced number of enrichment plants need to be built, 3) reduced waste production results in a lower repository capacity requirement and reduced waste transportation costs and 4) less uranium ore needs to be mined or purchased since natural or depleted uranium can be used directly as fuel. With advanced technological development and added cost, TWRs are also capable of reusing both their own used fuel and used fuel from LWRs, thereby eliminating the need for enrichment in the longer term and reducing the overall societal waste burden. This paper describes the origins and current status of the TWR development program at TerraPower, LLC. Some of the areas covered include the key TWR design challenges and brief descriptions of TWR-Prototype (TWR-P) reactor. Selected information on the TWR-P core designs are also provided in the areas of neutronic, thermal hydraulic and fuel performance. The TWR-P plant design is also described in such areas as; system design descriptions, mechanical design, and safety performance.
Jeffree, Saffree Mohammad;Mihat, Omar;Lukman, Khamisah Awang;Ibrahim, Mohd Yusof;Kamaludin, Fadzilah;Hassan, Mohd Rohaizat;Kaur, Nirmal;Myint, Than
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.17
no.7
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pp.3123-3129
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2016
Background: Cancer is the fourth leading cause of death in Sabah Malaysia with a reported age-standardized incidence rate was 104.9 per 100,000 in 2007. The incidence rate depends on non-mandatory notification in the registry. Under-reporting will provide the false picture of cancer control program effectiveness. The present study was to evaluate the performance of the cancer registry system in terms of representativeness, data quality, simplicity, acceptability and timeliness and provision of recommendations for improvement. Materials and Methods: The evaluation was conducted among key informants in the National Cancer Registry (NCR) and reporting facilities from Feb-May 2012 and was based on US CDC guidelines. Representativeness was assessed by matching cancer case in the Health Information System (HIS) and state pathology records with those in NCR. Data quality was measured through case finding and re-abstracting of medical records by independent auditors. The re-abstracting portion comprised 15 data items. Self-administered questionnaires were used to assess simplicity and acceptability. Timeliness was measured from date of diagnosis to date of notification received and data dissemination. Results: Of 4613 cancer cases reported in HIS, 83.3% were matched with cancer registry. In the state pathology centre, 99.8% was notified to registry. Duplication of notification was 3%. Data completeness calculated for 104 samples was 63.4%. Registrars perceived simplicity in coding diagnosis as moderate. Notification process was moderately acceptable. Median duration of interval 1 was 5.7 months. Conclusions: The performances of registry's attributes are fairly positive in terms of simplicity, case reporting sensitivity, and predictive value positive. It is moderately acceptable, data completeness and inflexible. The usefulness of registry is the area of concern to achieve registry objectives. Timeliness of reporting is within international standard, whereas timeliness to data dissemination was longer up to 4 years. Integration between existing HIS and national registration department will improve data quality.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.219-230
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2018
This study was conducted to identify factors influencing depression symptoms among college students. To accomplish this, a self-administered questionnaire was distributed to 546 college students from October 1st to November 30th, 2015. Univariate analysis, logistic regression, and multivariate regression analysis between variables were then conducted using depression symptoms as the dependent variable and other relevant factors as independent variables. The level of depression among the subjects differed significantly according to personal attributes, family life and school life characteristics, as well as health related behavioral characteristics. The risk of depression was significantly higher in the lower group than the higher group of family and friends social support, the lower group than the higher group of self-esteem, the lower group than the higher group of locus of control, and in the high risk stress group than the normal stress group. Factors influencing depression symptoms included religion, social support from family, social support from friends, interpersonal dependency, locus of control, and stress were identified as significant variables, indicating that depression among college students is related to diverse elements including sociodemographic characteristics, social support from family/friends, interpersonal dependency, locus of control, and stress. Depression symptoms significantly increased when social support from family or friends, low psychological behavior characteristics are low, and when stress is high. Thus, it is necessary to understand factors related to depression and reduce them to decrease depression levels of college students.
Recently the web service area is rapidly growing as the next generation IT paradigm because of increase of concern about SOA(Services-Oriented Architecture) and growth of B2B market. Since a service discovery through UDDI(Universal Description, Discovery and Integration) is limited to a functional requirement, it is not considered an effect on frequency of service using and reliability of mutual relation. That is, a quality as nonfunctional aspect of web service is regarded as important factor for a success between consumer and provider. Therefore, the web service selection method with considering the quality is necessary. This paper suggests the agent-based quality broker architecture and selection process which helps to find a service providing the optimum quality that the consumer needs in a position of service consumer. A theory of agent is accepted widely and suitable for proposed system architecture in the circumstance of distributed and heterogeneous environment like web service. In this paper, we considered the QoS and CoS in the evaluation process to solve the problem of existing researches related to the web service selection and used PROMETHEE(Preference Ranking Organization MeTHod for Enrichment Evaluations) as an evaluation method which is most suitable for the web service selection among MCDM approaches. PROMETHEE has advantages that solve the problem that a pair-wise comparison should be performed again when comparative services are added or deleted. This paper suggested a case study with the service composition scenario in order to verify the selection process. In this case study, the decision making problem was described on the basis of evaluated values for qualities from a consumer's point of view and the defined service level.
Software development based on product lines has been proved a promising technology that can drastically reduce cycle time and guarantee quality by strategically reusing quality core assets that belong to an organization. However, how to measure within a product line is different from how to measure within a single software project in that we have to consider the aspects of both core assets and projects that utilize the assets. Moreover, the performance aspects of overall project lines need to be considered within a product line context. Therefore, a systematic approach to measure the performance of product lines is essential to have consistent, repeatable and effective measures within a product line. This paper presents a context-based measurements elicitation approach for product lines that reflects the performance characteristics of product lines and the diversity of their application. The approach includes both detailed procedures and work products resulting from implementation of the procedures, along with their templates. To show the utility of the approach, this paper presents the elicited measurements, especially for technical management practices among product line practices. This paper also illustrated a real application case that adopt this approach. The systematic approach enables management attributes, i.e., measurements to be identified when we construct product lines or develop software product based on the product lines. The measurements will be effective in that they are derived in consideration of the application context and interests of stakeholders.
We investigate the effect of the data skew of join attributes on the performance of a pipelined multi-way hash join method, and propose two new harsh join methods in the shared-nothing multiprocessor environment. The first proposed method allocates buckets statically by round-robin fashion, and the second one allocates buckets dynamically via a frequency distribution. Using harsh-based joins, multiple joins can be pipelined to that the early results from a join, before the whole join is completed, are sent to the next join processing without staying in disks. Shared nothing multiprocessor architecture is known to be more scalable to support very large databases. However, this hardware structure is very sensitive to the data skew. Unless the pipelining execution of multiple hash joins includes some dynamic load balancing mechanism, the skew effect can severely deteriorate the system performance. In this parer, we derive an execution model of the pipeline segment and a cost model, and develop a simulator for the study. As shown by our simulation with a wide range of parameters, join selectivities and sizes of relations deteriorate the system performance as the degree of data skew is larger. But the proposed method using a large number of buckets and a tuning technique can offer substantial robustness against a wide range of skew conditions.
최근 처리기와 입출력 시스템의 속도 차이가 점점 커짐에 따라 버퍼 캐쉬의 효율적인 관리가 더욱 중요해지고 있다. 버퍼 캐쉬는 블록 교체 정책과 선반입 정책에 의해 관리되며, 각 정책은 버퍼 캐쉬에서 블록의 가치 즉 어떤 블록이 더 가까운 미래에 참조될 것인가를 결정해야 한다. 블록의 가치는 응용들의 블록 참조 패턴의 특성에 기반하며, 블록 참조 패턴의 특성에 대한 정확한 분석은 올바른 결정을 가능하게 하여 버퍼 캐쉬의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 각 응용들의 블록 참조 패턴에 대한 특성을 분석하고 이를 자동으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 이용해 블록 참조 패턴을 발견한다. 이 기법은 2 단계 파이프라인 방법을 이용하여 온라인으로 참조 패턴을 발견할 수 있으며, 참조 패턴의 변화가 발생하면 이를 인식할 수 있다. 본 논문에서는 8개의 실제 응용 트레이스를 이용해 블록 참조 패턴의 발견을 실험하였으며, 제안된 기법이 각 응용의 블록 참조 패턴을 정확히 발견함을 확인하였다. 그리고 발견된 참조 패턴 정보를 블록 교체 정책에 적용해 보았으며, 실험 결과 기존의 대표적인 블록 교체 정책인 LRU에 비해 최대 57%까지 디스크 입출력 횟수를 줄일 수 있었다.Abstract As the speed gap between processors and disks continues to increase, the role of the buffer cache located in main memory is becoming increasingly important. The buffer cache is managed by block replacement policies and prefetching policies and each policy should decide the value of block, that is which block will be accessed in the near future. The value of block is based on the characteristics of block reference patterns of applications, hence accurate characterization of block reference patterns may improve the performance of the buffer cache. In this paper, we study the characteristics of block reference behavior of applications and propose a scheme that automatically detects the block reference patterns. The detection is made by associating block attributes of a block with the forward distance of the block. With the periodic detection using a two-stage pipeline technique, the scheme can make on-line detection of block reference patterns and monitor the changes of block reference patterns. We measured the detection capability of the proposed scheme using 8 real workload traces and found that the scheme accurately detects the block reference patterns of applications. Also, we apply the detected block reference patterns into the block replacement policy and show that replacement policies appropriate for the detected block reference patterns decreases the number of DISK I/Os by up to 57%, compared with the traditional LRU policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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