Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.
Purpose: The aim of this study was to analyze the effects of neurofeedback training for reducing stress and enhancing self-regulation in late adolescence to identify the possibility of use for nursing intervention. Methods: A nonequivalent control group pre-post quasi-experimental design was used. Participants were 78 late adolescents assigned to the experimental group (n=39) that received the neurofeedback training and the control group (n=39). Data were collected on heart rate variability (HRV) and skin conductance level (SCL) to assess stress-biomarker response. The questionnaire contained 164 items from: Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R) and Self-regulatory Ability scale. The neurofeedback training was based on the general adaptation syndrome and body-mind medicine. The intervention was conducted in a total of 10 sessions for 30 minutes per session with high-beta, theta and sensory motor rhythm training on scalp at central zero. Results: There were significant difference in standard deviation of normal to normal interval (p=.036) in HRV and SCL (p=.029) of stress-biomarker response between the two groups. Negative affect (p=.036) in PANAS and obsessive compulsive (p=.023) and depression (p<.001) in SCL-90-R were statistically significant. Self-regulation mode (p=.004) in self-regulation ability scale showed a significant difference between the two groups. Conclusion: The results indicated that the neurofeedback training is effective in stress-biomarkers, psychoemotional stress response and self-regulation. Therefore, neurofeedback training using neuroscientific approach based on brain-mind-body model can be used as an effective nursing intervention for late adolescents in clinics and communities for effective stress responses.
Background: This study investigated the status of oral health promotion activities for adult workers in public health centers and industrial dental offices and provided basic data for the model development of oral health promotion program for adult workers in Korea. Methods: A questionnaire was developed separately according to the person who in charge of the oral health promotion activities in public health centers nationwide and dental hygienists working in 20 industrial dental offices. This survey was conducted through postal survey and consisted of 29 items and 35 items respectively, including 19 common items for general information, oral health promotion program status and opinion. Statistical analysis was performed using the IBM SPSS ver. 23.0. Results: We analyzed the data of 147 public health centers (57.9%) and 9 industrial dental offices (45.0%). A workforce with a lack of practice was the biggest barrier to oral health promotion activities for adult workers. However, both groups showed high intention for the practice of adult worker's oral health promotion activities. Also, they showed willingness to work together in an organic partnership to perform their roles (94.4% and 77.8%, respectively). Regarding the scope of cooperation in the implementation of the industrial oral health promotion activity linked to the public health center, dental hygienists of industrial dental offices responded that they could coordinate necessary matters and schedule management. Conclusion: The development of an oral health promotion program aided by the relationship between public health centers and industrial dental offices is essential for the oral health promotion of adult workers. The possibility of cooperation between the abovementioned centers was confirmed through this study. In a long-term perspective, it would be necessary to identify a method to institutionalize industrial dental hygienists for the provision of continuous oral health care in workplaces.
The estimation of block erection work time at a dock is one of the important factors when establishing or managing the total shipbuilding schedule. In order to predict the work time, it is a natural approach that the existing block erection data would be used to solve the problem. Generally the work time per unit is the product of coefficient value, quantity, and product value. Previously, the work time per unit is determined statistically by unit load data. However, we estimate the work time per unit through work time coefficient value from series ships using machine learning. In machine learning, the outcome depends mainly on how the training data is organized. Therefore, in this study, we use 'Feature Engineering' to determine which one should be used as features, and to check their influence on the result. In order to get the coefficient value of each block, we try to solve this problem through the Ensemble learning methods which is actively used nowadays. Among the many techniques of Ensemble learning, the final model is constructed by Stacking Ensemble techniques, consisting of the existing Ensemble models (Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Square Loss Gradient Boost, XG Boost), and the accuracy is maximized by selecting three candidates among all models. Finally, the results of this study are verified by the predicted total work time for one ship among the same series.
최근 증가하고 있는 도심재생사업은 그 유형이 다양하고 관련 법규가 지속적으로 개정되고 있어 정형화된 절차를 제시하기 어렵다. 절차의 가변성과 함께 도심재생사업에 참여하는 다양한 주체의 이해상충이 도심재생사업의 추진 및 관리를 어렵게 하고 있다. 언급된 도심재생사업의 특성을 감안해 이의 관리를 지원하는 시스템의 필요성이 제기되었다. 도심재생사업은 다수의 프로젝트가 결합된 프로그램 수준에서 접근되어야 하기 때문에 이 시스템은 프로젝트 수준뿐만 아니라 프로그램 수준의 관리 기능도 지원해야 한다. 이 시스템이 충족해야 할 요구사항으로는 가변적인 절차를 지원할 수 있는 시스템 구성 방법 포함, 다양한 이해관계자에게 사업비 및 일정에 대한 투명한 정보 제공, 전문적인 지식이 없는 이해관계자도 쉽게 이해할 수 있도록 하는 시각화 기능의 강화 등으로 규명되었다. 이번 논문은 이와 같은 요구사항을 반영해 개발되고 있는 도심재생사업 지원 프로그램관리지원 시스템의 개념, 기능 및 기대효과를 다루고자 한다.
QoS(Quality of Service)는 ITU-T Rec. E.800에 의해 서비스를 사용하는 형태, 특성 그리고 요구 수준에 따라 사용자의 요구에 부응하여 제공할 수 있는 네트워크 서비스의 성능지표로 표현된다. 네트워크를 활용하는 정보시스템에서 최종적인 목표는 요구되는 시간내에 목적하는 성능을 확보하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 보안 QoS 프레임워크는 측정 메트릭스, 측정스케쥴, 측정도구, 측정의순서, 측정 결과분석에 관련된 사항으로 구성된다. 보안 QoS에서 네트워크보안의 정보보호기능과 시스템기능을 분리하여 관리하지 않고 연계하여 종합 메커니즘으로 구성 및 적용할 경우 종합적인 정보보호 효율은 시너지효과로 나타난다. 본 연구는 정보보호기능과 제반 시스템기능을 연계하여 정보보호기능을 적용했을 경우의 연동메커니즘 구현방법 개발과 그 성과를 측정하기 위한 것이다. 본 연구에서 제안한 네트워크 보안 효율성 제고를 위한 보안 QoS측정방안 연구 방법론을 통해 체계적인 측정환경을 설계할 경우 운용시스템상에서 보안 효율성 측정이 가능함이 입증되었고 측정 메커니즘을 통해서 개선된 네트워킹기능과 정보시스템 기능을 위한 효율성제고 방법론 개발이 가능함을 보여주고 있다.
Purpose: The aim of this research was to identify the mediating effect of sleep quality on the relationship between job stress and stress response of shift-working nurses. Methods: The participants in this study were 150 nurses who had more than 6 months of shift-working experience. A survey was conducted from May to June 2017 in a hospital in Gyeonggi-do, South Korea. The data were collected through self-report questionnaires. The collected data were analyzed using SAS 9.4 program. The analysis was based on Baron and Kenny's model to examine the mediating effects of sleep quality on the relationship between job stress and stress response of shift-working nurses. Results: In the first and second steps, job stress was identified as a significant predictor of sleep quality (β= .29, p= .001) and stress response (β = .24, p= .004). In the third step, sleep (B = .55, p< .001) was observed as a significant predictor of stress response, and the direct relationship between job stress and stress response was not significant (β= .07, p= .291). Sleep quality was found to exhibit complete mediating effect on the relationship between job stress and stress response. Conclusion: The results of this study suggest that strategies for managing the stress of shift-working nurses should include effective ways to ensure sleep quality.
국내의 SOC 사업은 그 기획단계에서 업무 추진의 근거가 될 수 있는 업무 절차와 의사결정의 기준 등이 미비하거나 표준화되지 못한 상태에서 추진되고 있으며, 이로 인하여 사업수행 과정에서 여러 가지 시행착오를 겪고 있는 것이 현실이다. 따라서 SOC사업의 기획업무 과정에서 모든 사업목표와 관리대상에 대한통합관리의 기능을 수행할 수 있는 정형화된 절차 모델의 개발이 필요하며, 본 연구는 SOC사업의 기획업무 개선을 위한 기획관리 모델 개발의 기반을 구축하는데 그 목적을 두었다 모델 개발의 적용범위는 도로, 철도, 공항, 항만을 포함하는 교통시설로 한정하였고 주요 연구결과로서, 현행 SOC 사업의 문제점 제시와 함께 기획단계의 업무 프로세스, 각 단계별 중점 고려사항, 기획업무 개선을 위한 핵심적 개선방향을 SOC사업 기획관리 모델 개발의 기반으로 제시하였다.
GS건설은 1996년 한국 건설업계 최초로 EVM 기법을 도입하여 공정과 손익을 연계하여 관리하는 PMS(Project Management System)을 구축하였다. 2006년 PMS에 Lean Construction 이론과 JIT(Just In Time) 개념을 접목하여 낭비요소를 최소화하는 최적의 업무 공정을 정립, TPMS(Total Project Management System)를 완성하여 건설현장에서의 생산성 극대화가 가능해 졌다. TPMS의 맞춤형 포탈정보는 발주처, 감리자, 협력사 등의 프로젝트 관계자들에게 맞춤식 정보를 제공하고 있다. 다양한 관계자들에게 필요한 정보들을 맞춤식으로 제공해 줌으로서 사용의 편리성 및 정보의 이용성을 극대화하였으며, 함께 하는 업무 환경을 제공하여 빠른 의사결정 및 원활한 정보공유를 이룰 수 있다. 본 논문은 TPMS의 동남권 현장 적용을 통해 건설현장에서의 PMIS의 성공적인 모델을 제시하고자 한다.
The purpose of this study is to propose a standard putting green management program to prepare fast green suitable for international golf tournaments, and to conform whether the reported green speed model can be applied to the real field situations. The west course of Lakeside Country Club was selected for the case study. This study was initiated on August 1st, 2001 and continued through October 4th, 2001. The results are summarized as follows: 1. Following the long-term schedule, 'penncross' creeping bentgrass turf was mowed at 5.0mm(37days), 4.5mm(8days), 4.0mm(4days), 3.5mm(2days), 3.2mm(2days), 3.0mm(2days), 2.8mm(2days) and the mowing direction was changed daily. Variation of mowing height was reduced to a minimum range. Core aerification with deep tines was applied 19 days prior to the first practice round. Dry sand maintenance was top-dressed 2 times at 1.5mm/$m^2$ on the 17th day and 1.0mm/$m^2$ on the 10th day. Minimum irrigation was applied to keep the turf alive. During the tournament preparation week, dew on the putting greens was removed by using a sponge roller. Following the dew removal, the greens were cut once each morning at a height of 2.8mm. The mower used was the 21 inch working behind mower equipped with a tournament bedknife and 11 reel blades. Following the mowing, the peens were rolled with a light-weight roller in one direction in the morning. Rolling was used as a finishing technique to ensure that the surface was as smooth as possible, and to provide true ball roll and maximum green speed. In conclusion these management practices satisfied the daily green stimpmeter readings required for USGA championship play. 2. During the period of tournament preparation, no damage was observed on the green, but scalping in green edge appeared in about 0.39% of the total area of 18 greens in the west course.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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