KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
Fashion is hard to expect owing to the rapid change in accordance with consumer taste and environment, and has a tendency toward variety and individuality. Especially street fashion d 21st century is not being regarded as one of the subcultures but is playing an important role as a fountainhead d fashion trend. Therefore, Searching and analyzing street fashions helps us to understand the popular fashions d the next season and also it is important in understanding the consumer fashion sense and commercial area. So, we need to understand fashion styles quantitatively and qualitatively by providing visual data and dividing images. The purpose of this study is to design for street fashion on design analysis using web which can update quantitative and qualitative data. through the on site investigation d street fashion, and put the information onto a database.
Despite progress made in tuberculosis control worldwide, the disease burden and treatment outcome of multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) patients have remained virtually unchanged. In 2016, the World Health Organization released new guidelines for the management of MDR-TB. The guidelines are intended to improve detection rate and treatment outcome for MDR-TB through novel, rapid molecular testing and shorter treatment regimens. Key changes include the introduction of a new, shorter MDR-TB treatment regimen, a new classification of medicines and updated recommendations for the conventional MDR-TB regimen. This paper will review these key changes and discuss the potential issues with regard to the implementation of these guidelines in South Korea.
In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.
From the start of the residency trainingship in 1963, the residency training programs have been contributed much on the establishment and development of preventive medicine in Korea. But these programs are now have several problems to update the changes in health service needs of the population that were caused by a rapid epidemiologic transition from the acute infectious diseases to chronic diseases in last a few decades. Strengthening in medical practice, not just in knowledge is urgently required. Must have more concentrate on preventive service for the individual, as in clinical preventive medicine. Training residents by the systematic and well scheduled programs, not just 'teacher' assistant' in the academic facilities. Trying the change in the system of Specilty of Preventive Medicine to the well established several subspecialty, so more specific competency can be gained through the training. These approach and reformation may not only contribute for the better future of the preventive medicine, but also improve in disease prevention and health promotion, which required by the society in Korea.
Hasnain, Muhammad;Pasha, Muhammad Fermi;Ghani, Imran;Jeong, Seung Ryul;Ali, Aitizaz
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.2
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pp.97-105
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2022
Web services show a rapid evolution and integration to meet the increased users' requirements. Thus, web services undergo updates and may have performance degradation due to undetected faults in the updated versions. Due to these faults, many performances and regression anomalies in web services may occur in real-world scenarios. This paper proposed applying the deep learning model and innovative explainable framework to detect performance and regression anomalies in web services. This study indicated that upper bound and lower bound values in performance metrics provide us with the simple means to detect the performance and regression anomalies in updated versions of web services. The explainable deep learning method enabled us to decide the precise use of deep learning to detect performance and anomalies in web services. The evaluation results of the proposed approach showed us the detection of unusual behavior of web service. The proposed approach is efficient and straightforward in detecting regression anomalies in web services compared with the existing approaches.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.35-43
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2023
This paper emphasizes that information received in disaster situations can lead to disparities in the effectiveness of communication, potentially causing damage. As a result, there is a growing demand for disaster and safety information among citizens. A user-centered disaster and safety information application service is designed to address the rapid dissemination of disaster and safety-related information, bridge information gaps, and alleviate anxiety. Through the Open API (Open Application Programming Interface), we can obtain clear information about the weather, air quality, and guidelines for disaster-related actions. Using chatbots, we can provide users with information and support decision-making based on their queries and choices, utilizing cloud APIs, public data portal open APIs, and solution knowledge bases. Additionally, through Mashup techniques with the Google Maps API and Twitter API, we can extract various disaster-related information, such as the time and location of disaster occurrences, update this information in the disaster database, and share it with users.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.4
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pp.37-45
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2008
Increased demand for the latest spatial information, it is necessary to study the complement current map updating systems for responding the diverse environment of the national territory information. This study suggests the way to update 1/5,000 digital maps with the application of as-built drawings based on current systems. This study compares current as-built drawings with digital maps, and consider intra and international related cases and regulations. This study also selects case areas based on different types of as-built drawings and updates digital maps with the application of as-built drawings. After the consideration of systems and regulations related to as-built drawings, the research results, including the improvement and the application of as-built drawings, are presented. It is expected that the foundation to provide more rapid and accurate geographic information can be achieved from the research result.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.15
no.1
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pp.97-105
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1997
In order to conserve architecture accurately as original feature, we need to get the data which is measured in detail about the information of size, position, type, shape, and other terms for architectures. Recently, we need to get data fast and correctly, to compose and to update the database of geographic information system, but using existing method. it is difficult to update the data effectively in the rapid development of information industry. In this study, therefore, It is measured precisely architecture using accurate close-range photogrammetry The aims of this study are real-measured plan by processing acquired image through multi-image matching method if photogrammetry, suggesting the method which is able to draw in detail front plane and plane of well-established architecture, and giving data to obtain accurate size and 3-D coordinate using analytical method.
Seo Dong-Min;Bok Kyoung-Soo;Yoo Jae Soo;Lee Byoung-Yup
Journal of Internet Computing and Services
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v.5
no.4
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pp.77-94
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2004
Recently, the needs of index structure which manages moving objects efficiently have been increased because of the rapid development of location-based techniques. Existing index structures frequently need updates because moving objects change continuatively their positions. That caused entire performance loss of the index structures. In this paper, we propose a new index structure called the TPKDB-tree that is a spatio-temporal index structure based on KDB-tree. Our technique optimizes update costs and reduces a search time for moving objects and reduces unnecessary updates by expressing moving objects as linear functions. Thus, the TPKDB-tree efficiently supports the searches of future positions of moving objects by considering the changes of moving objects included in the node as time-parameter. To maximize space utilization, we propose the new update and split methods. Finally, we perform various experiments to show that our approach outperforms others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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