본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
In the international businesses human resource elements acquired in different countries might have different values in varied industries due to the different quality of education and experiences in the original countries. Using selection models to evaluate expected values in earnings equation of human resource elements such as education and experiences etc. acquired in sending countries, system equations are expanded to examine also the values of science and engineering degrees in technology jobs with selectivity bias correction. This paper used the US census survey data of 2015 on earnings, academic degrees, occupations etc. The US has long maintained the policy of accepting more STEM workers than any other countries and helped maintaining own technological leadership. Assuming per capita GDP gap between the sending country and the US downgrades immigrant human resource quality, it rarely affects occupational selection but depresses earnings on average by two or more years' worth of education. Immigrant quality index in the sense of GDP gap appears to be a valid tool to assess the expected earnings of the worker with. Engineering degrees increase significantly the probability of selecting not only engineering jobs but also general management jobs, as well as increasing the expected earning additionally over nine years'worth of education. Getting a technology job is additionally worth about four years of education. Economics and business degrees are worth additionally almost six years of education but humanities degrees depress expected earnings. Since years after immigration does not very fast enhance earnings capacity, education level and English language ability might be more useful criteria to expect better future earnings by.
Janghee Lee;Seungsoo Jang;Min-Jae Lee;Woo-Sung Cho;Joo Yeon Kim;Sangsoo Han;Sung Gyun Shin;Sun Young Lee;Dae Hyuk Jang;Miyong Yun;Song Hyun Kim
Journal of Radiation Protection and Research
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제48권4호
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pp.175-183
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2023
Background: Recently, biological adsorbents have been developed for removing radionuclides from radioactive liquid waste due to their high selectivity, eco-friendliness, and renewability. However, since they can be damaged by radiation in radioactive waste, a method for estimating the bio-adsorbent performance as a time should consider the radiation damages in terms of their renewability. This paper aims to develop a simulation method that applies a deep learning technique to rapidly and accurately estimate the adsorption performance of bio-adsorbents when inserted into liquid radioactive waste. Materials and Methods: A model that describes various interactions between a bio-adsorbent and liquid has been constructed using numerical methods to estimate the adsorption capacity of the bio-adsorbent. To generate datasets for machine learning, Monte Carlo N-Particle (MCNP) simulations were conducted while considering radioactive concentrations in the adsorbent column. Results and Discussion: Compared with the result of the conventional method, the proposed method indicates that the accuracy is in good agreement, within 0.99% and 0.06% for the R2 score and mean absolute percentage error, respectively. Furthermore, the estimation speed is improved by over 30 times. Conclusion: Note that an artificial neural network can rapidly and accurately estimate the survival rate of a bio-adsorbent from radiation ionization compared with the MCNP simulation and can determine if the bio-adsorbents are reusable.
최근, 인터넷 기술의 급격한 발전으로 인하여 다수의 정보원들을 처리 대상으로 하는 인터넷 질 의의 사용이 점차 확대되고 있다. 인터넷 질의 처리를 위해서는 여러 정보원들에 분산된 전체 데이타분포를 함축적으로 표현한 통합 요약정보가 필요하다 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 기반으로 한 통합 요약정보의 관리 및 이를 이용한 인터넷 질의 최적처리에 관하여 논의한다. 통합 요약정보의 구성을 위한 가장 단순한 방법은 각 정보원에 분산된 데이타분포들을 합병한 후, 이를 기반으로 퉁합 요약정보를 구성하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 용량의 데이타분포를 전송, 저장. 통합하는 비용이 매우 크므로 실용적이지 야다. 본 논문 에서는 이러한 문점을 극복하기 위하여 웨이블릿 변환을 기반으로 요약정보들을 합병함으로써 통합 요약 정보를 구성하는 새로운 방법과 이를 이용한 인터넷 질의 최적화 방안을 제시한다. 웨이블릿 요약정보는 합 병 조건을 만족하도록 변환되며. 합병 과정이 웨이블릿의 특성으로 인하여 매우 단순하다는 장점을 갖는다 본 논문에서는 제안된 방법으로 구성된 통합 요약정보의 오타 상한선을 정량적으로 유도한다. 제안된 방법에 대한 실험 결과에 의하면, 히스토그램 요약정보의 합병과 웨이블릿 요약정보의 합병을 비교한 선택률 추정 실험은 통합 히스토그램에 비해 퉁합 웨이블릿 요약정보가 1.6 ~ 5.5배 더 정확하다는 결과를 보였다 또한,56개개의 정보원이 참여하는 인터넷 top-N 질의를 처리할 때, 통합 요약정보를 사용하지 않는 방법과 비교하 여 이를 사용하는 경우 약 44배의 성능 개건 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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