Purpose: To evaluate the outcomes and prognostic factors of postoperative radiotherapy (PORT) for patients with pathological stage III non-small-cell lung cancer (NSCLC) at a single institution. Materials and Methods: From 2000 to 2007, 88 patients diagnosed as having pathologic stage III NSCLC after curative resection were treated with PORT. There were 80 patients with pathologic stage IIIA and eight patients with pathologic stage IIIB in the AJCC 6th staging system. The majority of patients (n=83) had pathologic N2 disease, and 56 patients had single station mediastinal LN metastasis. PORT was administered using conventional technique (n=76) or three-dimensional conformal technique (n=12). The median radiation dose was 54 Gy (range, 30.6 to 63 Gy). Thirty-six patients received chemotherapy. Radiation pneumonitis was graded by the Radiation Therapy Oncology Group system, and other treatment-related toxicities were assessed by CTCAE v 3.0. Results: Median survival was 54 months (range, 26 to 77 months). The 5-year overall survival (OS) and disease free survival (DFS) rates were 45% and 38%, respectively. The number of metastatic lymph nodes was associated with overall survival (hazard ratio, 1.037; p-value=0.040). The 5-year locoregional recurrence free survival (LRFS) and distant metastasis free survival (DMFS) rates were 88% and 48%, respectively. Multiple stations of mediastinal lymph node metastasis was associated with decreased DFS and DMFS rates (p-value=0.0014 and 0.0044, respectively). Fifty-one relapses occurred at the following sites: 10 loco-regional, 41 distant metastasis. Grade 2 radiation pneumonitis was seen in three patients, and symptoms were well tolerated with anti-tussive medication. Grade 2 radiation esophagitis was seen in 11 patients. There were no grade 3 or more severe complications associated with PORT. Conclusion: Our retrospective data show that PORT for pathological stage III NSCLC is a safe and feasible treatment and could improve loco-regional control. The number of metastatic lymph nodes and stations of mediastinal lymph node metastasis were analyzed as prognostic factors. Furthermore, efforts are needed to reduce distant metastasis, which is a major failure pattern of advanced stage NSCLC.
In mobile ad hoc networks, most of on demand routing protocols such as DSR and AODV do not deal with traffic load during the route discovery procedure. To solve the congestion and achieve load balancing, many protocols have been proposed. However, the existing load balancing schemes has only considered avoiding the congested route in the route discovery procedure or finding an alternative route path during a communication session. To mitigate this problem, we have proposed a new scheme which considers the packet bursting mechanism in congested nodes. The proposed packet bursting scheme, which is originally introduced in IEEE 802.11e QoS specification, is to transmit multiple packets right after channel acquisition. Thus, congested nodes can forward buffered packets promptly and minimize bottleneck situation. Each node begins to transmit packets in normal mode whenever its congested status is dissolved. We also propose two threshold values to define exact overloaded status adaptively; one is interface queue length and the other is buffer occupancy time. Through an experimental simulation study, we have compared and contrasted our protocol with normal on demand routing protocols and showed that the proposed scheme is more efficient and effective especially when network traffic is heavily loaded.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.4
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pp.131-140
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2013
This paper deals with the design and implementation of an interface for interoperation between DiskSim, a well-known disk simulator, and a system-level simulator based on DEVSim++. Such inter-operational simulation aims at evaluation of an overall performance of storage systems which consist of multiple computer nodes with a variety of I/O level specifications. A well-known system-level simulation framework, DEVSim++ environment is based on the DEVS formalism, which provides a sound semantics of modular and hierarchical modeling methodology at the discrete event systems level such as multi-node computer systems. For maintainability we assume that there is no change of the source codes for two heterogeneous simulation engines. Thus, we adopt a notion of simulators interoperation in which there should be a means to synchronize simulation times as well as to exchange messages between simulators. As an interface for such interoperation DiskSimManager is designed and implemented. Various experiments, comparing the results of the standalone DiskSim simulation and the interoperation simulation using the proposed interface of DiskSimManager, proved that DiskSimManager works correctly as an interface for interoperation between DEVSim++ and DiskSim.
In many sensor network applications, sensor nodes are deployed in open environments, and hence are vulnerable to physical attacks, potentially compromising the node's cryptographic keys. False sensing report can be injected through compromised nodes, which can lead to not only false alarms but also the depletion of limited energy resource in battery powered networks. Fan Ye et al. proposed that statistical en-route filtering scheme(SEF) can do verify the false report during the forwarding process. In this scheme, the choice of a partition value represents a trade off between resilience and energy where the partition value is the total number of partitions which global key pool is divided. If every partition are compromised by an adversary, SEF disables the filtering capability. Also, when an adversary has compromised a very small portion of keys in every partition, the remaining uncompromised keys which take a large portion of the total cannot be used to filter false reports. We propose a fuzzy-based adaptive partitioning method in which a global key pool is adaptively divided into multiple partitions by a fuzzy rule-based system. The fuzzy logic determines a partition value by considering the number of compromised partitions, the energy and density of all nodes. The fuzzy based partition value can conserve energy, while it provides sufficient resilience.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.415-421
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1999
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.
Kim, Seo Yun;Lee, Jin woo;Park, Young Sik;Lee, Chang-Hoon;Lee, Sang-Min;Yim, Jae-Joon;Kim, Young Whan;Han, Sung Koo;Yoo, Chul-Gyu
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.80
no.1
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pp.45-51
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2017
Background: Endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) is a minimally invasive diagnostic method for mediastinal and hilar lymphadenopathy. This study aimed to investigate the incidence of fever following EBUS-TBNA. Methods: A total of 684 patients who underwent EBUS-TBNA from May 2010 to July 2012 at Seoul National University Hospital were retrospectively reviewed. The patients were evaluated for fever by a physician every 6-8 hours during the first 24 hours following EBUS-TBNA. Fever was defined as an increase in axillary body temperature over $37.8^{\circ}C$. Results: Fever after EBUS-TBNA developed in 110 of 552 patients (20%). The median onset time and duration of fever was 7 hours (range, 0.5-32 hours) after EBUS-TBNA and 7 hours (range, 1-52 hours), respectively, and the median peak body temperature was $38.3^{\circ}C$ (range, $137.8-39.9^{\circ}C$). In most patients, fever subsided within 24 hours; however, six cases (1.1%) developed fever lasting longer than 24 hours. Infectious complications developed in three cases (0.54%) (pneumonia, 2; mediastinal abscess, 1), and all three patients had diabetes mellitus. The number or location of sampled lymph nodes and necrosis of lymph node were not associated with fever after EBUS-TBNA. Multiple logistic regression analysis did not reveal any risk factors for developing fever after EBUS-TBNA. Conclusion: Fever is relatively common after EBUS-TBNA, but is transient in most patients. However, clinicians should be aware of the possibility of infectious complications among patients with diabetes mellitus.
In ad-hoc network, there is no fixed infrastructure such as base stations or mobile switching centers. The security of ad-hoc network is more vulnerable than traditional networks because of the basic characteristics of ad-hoc network, and current muting protocols for ad-hoc networks allow many different types of attacks by malicious nodes. Malicious nodes can disrupt the correct functioning of a routing protocol by modifying routing information, by fabricating false routing information and by impersonating other nodes. We propose a routing suity mechanism based on one-time digital signature. In our proposal, we use one-time digital signatures based on one-way hash functions in order to limit or prevent attacks of malicious nodes. For the purpose of generating and keeping a large number of public key sets, we derive multiple sets of the keys from hash chains by repeated hashing of the public key elements in the first set. After that, each node publishes its own public keys, broadcasts routing message including one-time digital signature during route discovery and route setup. This mechanism provides authentication and message integrity and prevents attacks from malicious nodes. Simulation results indicate that our mechanism increases the routing overhead in a highly mobile environment, but provides great security in the route discovery process and increases the network efficiency.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7B
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pp.1239-1251
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1999
In this paper a scalable QoS-based hierarchical inter-domain routing scheme for distributed multimedia applications in a high speed wide area network. The problem of QoS-based routing is formulated as a multicriteria shortest path problem, known as NP-complete[21,30]. Our routing scheme consists of two phases. In Phase 1, two graph construction algorithms are performed to model the network under consideration as a graph. The graph contains a part of the network topology which is completely neglected or partially considered by existing routing schemes, thus maintaining more accurate topology information. In Phase 2, a heuristic call-by-call algorithm is performed for selecting a feasible path efficiently in depth first search-like manner on the graph and tailoring to each application's QoS requirements, beginning at a vertex that represents the source node. In this paper, a simple rule is also produced, by which the visiting order of outgoing edges at each vertex on the graph is determined. The rule is based on each edge's the minimum normalized slackness to the QoS requested. The proposed routing scheme extends the PNNI-type hierarchical routing framework. Note that our routing scheme is one of a few QoS-based hierarchical routing schemes that address explicitly the issue of selecting a path with multiple metrics.
Recently, the importance of velocity, one of the characteristics of big data (5V: Volume, Variety, Velocity, Veracity, and Value), has been emphasized in the data processing, which has led to several studies on the real-time stream processing, a technology for quick and accurate processing and analyses of big data. In this paper, we propose a Squall framework using Time-triggered Message-triggered Object (TMO) technology, a model that is widely used for processing real-time big data. Moreover, we provide a description of Squall framework and its operations under a single node. TMO is an object model that supports the non-regular real-time processing method for certain conditions as well as regular periodic processing for certain amount of time. A Squall framework can support the real-time event stream of big data and micro-batch processing with outstanding performances, as compared to Apache storm and Spark Streaming. However, additional development for processing real-time stream under multiple nodes that is common under most frameworks is needed. In conclusion, the advantages of a TMO model can overcome the drawbacks of Apache storm or Spark Streaming in the processing of real-time big data. The TMO model has potential as a useful model in real-time big data processing.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.415-421
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1999
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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