Agricultural drainage salt generated during irrigation of crops in San Joaquin Valley, California, exceeds 600,000 tons annually and cumulates in the field in a rapid rate. As a result, the waste is taking out more farmlands for salt storage and disposal, imposing serious concerns to environment and local agricultural industry. In searching for a potential solution to reduce or eliminate the waste, this research explored feasibility of producing a value-added product, sodium sulfate, from the waste and utilizing the product in textile dyeing. The results indicated that sodium sulfate could be produced from the salt and could be purified by a recrystallization method in a temperature range within the highest and lowest daily temperatures in summer in the valley. The recovered sodium sulfate samples, with purities ranging from 67% to 99.91, were compared with commercially available sodium sulfate in the dyeing of levelling dyes. In nylon fabrics, the salt samples had little color difference in the dyeing with C.I. Acid Yellow 23 and C.I. Acid Blue 158. All salt samples' gray scale was 5 grade. In wool fabrics, the salt samples had little color difference in dyeing with C.I. Acid Yellow 23 and C.I. Arid Blue 158. All salt samples' gray scale was 5 grade. Generally, the dyeing of levelling dyes using recovered salts from farm drainage had little color difference than the dyeing of levelling dyes using commercial sodium sulfate.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.29
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pp.27-63
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1998
The purpose of this study is to analyze the document delivery service(DDS) of the academic libraries and suggest its improvement model in Korea. DDS means providing copies of information requests in any format and from any source. And DDS is gaining in importance as libraries turn to 'just-in-time' access rather than 'just-in-case' collection to meet user information needs. By good fortune, rising journal subscription prices, declining financial resources, canceling some of journal subscriptions, electronic transmission technologies, and the rise of commercial document delivery services have allowed libraries to begin to deliver articles to users in a much more rapid and acceptable time frame. Therefore, the library paradigm for the 2000s must be the creation of new document delivery structures which capitalize on the access tolls and structures created by librarians during the past generations. First of all, library-based document service requires a close review of existing library-to-library delivery mechanisms, application of technology to transfer of facsimiles of materials and facilitated use of existing fee-based document sources. The ideal document delivery system would feature a transparent, seamless electronic service incorporating searching and browsing identification and marking of desired items, and transmission and fulfillment of requests. And requested items would be supplied from library collection, commercial suppliers, or other sources. But the future of DDS will succeed when physical resources, policies, personnel, and practices are organized to provide timely information delivery to users.
As the medical environment field has been facilitated by the rapid development of the information technologies and ubiquitous healthcare service based on network, the exchange of medical information between hospitals become more and more important. However, although most electrocardiograph vendors have provided digital modalities and their ECG data management systems, these were proprietary and not compatible with each other due to multiplicity of vendor specific formats and lack of open ECG data standards. Therefore, we aim to design and develop the ECG management system for archiving, saving, searching, viewing and transferring ECG data and the diagnostic reports. And the system is based on Clinical Document Architecture (CDA) developed by HL7 and DICOM Waveform Standard for the exchange of the structured diagnostic reports and the transfer of ECG data.
Objectives : The purpose of this study is to systematically analyze the effect of Tai Chi as therapeutic exercise on depressing blood pressure. Methods : We reviewed articles published in the PubMed, Chinese Academic Journals(CAJ) and five Korean databases. The searching keywords were "Tai chi AND blood pressure" and "Tai chi AND hypertension". We evaluated the quality with Cochrane risk of bias tool. Results : In the 114 articles searched, 7 randomized controlled clinical trials were selected. Yang(楊) style Tai chi, exercising over 30 minutes a time and over three times a week, had an effect on decreasing blood pressure. However, Wu(吳) style Tai chi was not effective in decreasing blood pressure. Conclusions : Usual exercises for hypertension patients should be performed in the form of moderate exercises intensity for 10-26 weeks by 30-60 minute a time, over 3 times a week. The study of Tai Chi on blood pressure needs to follow this criteria in the future.
Grounding line of a glacier or ice shelf where ice bottom meets the ocean is sensitive to changes in the polar environment. Recent rapid changes of grounding lines have been observed especially in southwestern Antarctica due to global warming. In this study, ERS-1/2 and Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar (SAR) image were interferometrically acquired in 1996 and 2015, respectively, to monitor the movement of the grounding line in the western part of Ronne Ice Shelf near the Antarctic peninsula. Double-Differential Interferometric SAR (DDInSAR) technique was applied to remove gravitational flow signal to detect grounding line from the interferometric phase due to the vertical displacement of the tide. The result showed that ERS-1/2 grounding lines are almost consistent with those from Rignot et al. (2011) which used the similar dataset, confirming the credibility of the data processing. The comparison of ERS-1/2 and Sentinle-1A DDInSAR images showed a grounding line retreat of $1.0{\pm}0.1km$ from 1996 to 2015. It is also proved that the grounding lines based on the 2004 MODIS Mosaic of Antarctica (MOA) images and digital elevation model searching for ice plain near coastal area (Scambos et al., 2017), is not accurate enough especially where there is a ice plain with no tidal motion.
Agricultural drainage salt generated during irrigation of crops in San Joaquin Valley, California, exceeds 600,000 tons annually and cumulates in the field in a rapid rate. As a result, the waste is taking out more farmlands for salt storage and disposal, imposing serious concerns to environment and local agricultural industry. In searching for a potential solution to reduce or eliminate the waste, this research explored feasibility of producing a value -added product, sodium sulfate, from the waste and utilizing the product in textile dyeing. The results indicated that sodium sulfate could be produced from the salt and could be purified by a recrystalization method in a temperature range within the highest and lowest daily temperatures in summer in the alley. The recovered sodium sulfate samples, with purities ranging from 67% to 99.91, were compared with commercially available sodium sulfate in direct dyeing of cotton fabrics. The salt samples recovered from Mendata, California (〉98.8% sodium sulfate) cause little color difference in the dyeing with selected direct dyes, and the purified salt (Ⅲ) (99.91% sodium sulfate) is more applicable for direct dyeing of cotton fabrics if it has no other toxic effects. The recovered sodium sulfate from certain areas in the valley could not be employed in direct dyeing due to the high level of impurities in it.
A web robot is a software that has abilities of tracking and collecting web documents on the Internet(l), The performance scalability of recent web robots reached the limit CIS the number of web documents on the internet has increased sharply as the rapid growth of the Internet continues, Accordingly, it is strongly demanded to study on the performance scalability in searching and collecting documents on the web. 'Design of web robot based on Multi-Agent to speed up documents collection ' rather than 'Sequentially executing Web Robot based on the existing Fork-Join method' and the results of analysis on its performance scalability is presented in the thesis, For collection speedup, a Multi-Agent based web robot performs the independent process for inactive URL ('Dead-links' URL), which is caused by overloaded web documents, temporary network or web-server disturbance, after dividing them into each agent. The agents consist of four component; Loader, Extractor, Active URL Scanner and inactive URL Scanner. The thesis models a Multi-Agent based web robot based on 'Amdahl's Law' to speed up documents collection, introduces a numerical formula for collection speedup, and verifies its performance improvement by comparing data from the formula with data from experiments based on the formula. Moreover, 'Dynamic URL Partition algorithm' is introduced and realized to minimize the workload of the web server by maximizing a interval of the web server which can be a collection target.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3714-3732
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2019
With the rapid development of network, Intrusion Detection System(IDS) plays a more and more important role in network applications. Many data mining algorithms are used to build IDS. However, due to the advent of big data era, massive data are generated. When dealing with large-scale data sets, most data mining algorithms suffer from a high computational burden which makes IDS much less efficient. To build an efficient IDS over big data, we propose a classification algorithm based on data clustering and data reduction. In the training stage, the training data are divided into clusters with similar size by Mini Batch K-Means algorithm, meanwhile, the center of each cluster is used as its index. Then, we select representative instances for each cluster to perform the task of data reduction and use the clusters that consist of representative instances to build a K-Nearest Neighbor(KNN) detection model. In the detection stage, we sort clusters according to the distances between the test sample and cluster indexes, and obtain k nearest clusters where we find k nearest neighbors. Experimental results show that searching neighbors by cluster indexes reduces the computational complexity significantly, and classification with reduced data of representative instances not only improves the efficiency, but also maintains high accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.3050-3063
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2023
Recommendation systems provide personalized products or services to online users by mining their past preferences. Collaborative filtering is a popular recommendation technique because it is easy to implement. However, with the rapid growth of the number of users in recommendation systems, collaborative filtering suffers from serious scalability and sparsity problems. To address these problems, a novel collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The proposed algorithm partitions the users using affinity propagation clustering, and searches for k nearest neighbors in the partition where active user belongs, which can reduce the range of searching and improve real-time performance. When predicting the ratings of active user's unrated items, mean deviation method is used to impute values for neighbors' missing ratings, thus the sparsity can be decreased and the recommendation quality can be ensured. Experiments based on two different datasets show that the proposed algorithm is excellent both in terms of real-time performance and recommendation quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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