Kim, Joo-Young;Kim, Da-Hye;Park, Hyun-Chul;Jung, Ju Yeon;Jin, Gang-Nam;Hwang, In-Kwan;Kang, Pil-Won
분석과학
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제32권4호
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pp.155-162
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2019
Analysis techniques using DNA profiling are widely used in various fields including forensic science and new technologies such as the Direct PCR amplification method are being developed continuously in order to acquire the DNA profiles efficiently. However, it has a limits such as non-specific amplification according to the quality of crime scene evidence samples. Especially, split peaks caused by excessive DNA samples are one of the important factors that could cause the debate to allow researchers to interpret the DNA profile results. In this study, we confirmed the occurrence rate of split peaks in each STR (short tandem repeats) locus of the $GlobalFiler^{TM}$ kit and investigated the possibility of improving the split peaks using several PCR additives such as DMSO (dimethylsulfoxide), $MgCl_2$, Betaine and Tween-20. As a result, we could make three groups according to the occurrence rate of split peaks in Direct PCR and it was confirmed that the ratio of split peaks could be reduced by DMSO (87.4 %), $MgCl_2$ (84.5 %) and Betaine (86.1 %), respectively. These results indicate that PCR additives such as DMSO, $MgCl_2$ and Betaine can be improve the split peaks in Direct PCR and thereby facilitate subsequently a successful DNA profile results.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권3호
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pp.1-11
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2016
This study investigates whether different SNS with different characteristics have different impacts on participatory social capital in Korea. At least in Korea, SNS are categorized into five types (community, blog, micro-blog, profile-based service and instant message service), and participatory social capital is specified by three types (off-line political participation, on-line political participation, on-line civic engagement). Using Nielsen KoreanClick's web-based survey data, our regression analysis shows that SNS which are more open and focused on information sharing contribute more to participatory social capital.
사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 것들 간 상호 운용을 통하여 기존에 제공하지 못 했던 새로운 형태의 서비스 제공을 목적으로 한다. 이러한 사물 인터넷의 발달을 통하여 기존 인터넷 기반 컴퓨터 모델에서 이기종 사물 간 분산 연결 모델로 진화하고 있다. 이기종 사물 간 통신하기 위해서는 서로 다른 프로토콜 간 통신이 안 되는 이질성 문제를 해결해야만 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어 구조의 어댑터를 통해 각 사물의 데이터를 추상화하여 통일된 데이터 단위를 만들고 이를 바탕으로 각 사물 간 상호 연동할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 표준 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 사물 간 데이터를 상호 연동하는 BLE(Bluetooth Low Energy) 어댑터를 제안한다. BLE 어댑터를 통하여 BLE 장치 간 데이터 연동이 가능할 뿐만 아니라 서로 다른 프로토콜 장치와도 양방향 데이터 연동이 가능하다. 또한 기존 BLE 장치 및 연구들은 Bluetooth SIG에서 제정한 표준 데이터 포맷인 프로파일을 사용하지 않고 개별적으로 정의한 데이터 포맷을 사용하여 BLE 장치의 종류와 제조사에 따라 데이터 교환이 안 되는 문제가 있다. BLE 어댑터는 이러한 문제를 해결하고자 12개의 프로파일을 분류 및 분석하여 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 만들어 적용하였다. 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 사용함에 따라 표준 프로파일 데이터 상호 운용을 위한 BLE 어댑터는 BLE 장치의 종류와 제조사에 영향 받지 않는 폭넓은 상호 운용성을 얻을 수 있다.
본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.
Management of internal Internet servers is increasingly becoming an important task. According to meet this requirement, they use service log analysis tools and network monitoring tools. But these are not enough to produce advanced management information considering contents of Internet services. Therefor we propose a system and let it detect Internet server systems existing in internal network and individuate those systems with providing profile. Internet server profile includes system's basic information, network traffic information, and Internet service usage information.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.
After the introduction of revenue service, abnormal wear has been reported on DMRC EMU wheels that have been manufactured and delivered by Rotem. As a part of an investigation of cause, Rotem has carried out the study of propriety between wheel and rail profile. The wheel profile of DMRC EMU is SK-91146. The material and profile of the wheel was presented by DMRC. The Profile of the rail is UIC 60-1:20. This study tested the propriety of three wheel profiles to include, SK-91146, EN 13715-P8 and UIC s1002 between the rail profile UIC 60-1:20.
To provide the end-to-end service differentiation for assured services, the random early demotion and promotion (REDP) marker in the edge router at each domain boundary monitors the aggregate flow of the incoming in-profile packets and demotes in-profile packets or promotes the previously demoted in-profile packets at the aggregate flow level according to the negotiated interdomain service level agreement (SLA). The REDP marker achieves UDP fairness in demoting and promoting packets through random and early marking decisions on packets. But, TCP fairness of the REDP marker is not obvious as for UDP sources. In this paper, to improve TCP fairness of the REDP marker, we propose a modified REDP marker where we combine a dropper, meters and a token filling rate configuration component with the REDP marker. To make packet transmission rates of TCP flows more fair, at the aggregate flow level the combined dropper drops incoming excessive in-profile packets randomly with a constant probability when the token level in the leaky bucket stays in demotion region without incoming demoted in-profile packets. Considering the case where the token level cannot stay in demotion region without the prior demotion, we propose a token filling rate configuration method using traffic meters. By using the token filling rate configuration method, the modified REDP marker newly configures a token filling rate which is less than the negotiated rate determined by interdomain SLA and larger than the current input aggregate in-profile traffic rate. Then, with the newly configured token filling rate, the token level in the modified REDP marker can stay in demotion region pertinently fir the operation of the dropper to improve TCP fairness. We experiment with the modified REDP marker using ns2 simulator fur TCP sources at the general case where the token level cannot stay in demotion region without the prior demotion at the negotiated rate set as the bottleneck link bandwidth. The simulation results demonstrate that through the combined dropper with the newly configured token filling rate, the modified REDP marker also increases both aggregate in-profile throughput and link utilization in addition to TCP fairness improvement compared to the REDP marker.
Benoist, Henri Michel;Seck-Diallo, Adam;Diouf, Abdoulaye;Yabbre, Salama;Sembene, Malick;Diallo, Papa Demba
Journal of Periodontal and Implant Science
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제41권6호
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pp.279-284
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2011
Purpose: To describe the profile of chronic and aggressive periodontitis among Senegalese (West Africans) attending the Institute of Dentistry of Dakar. Methods: A retrospective study was conducted with an inclusion period running from 2001 to 2008. The sample included 413 chronic periodontitis and 151 aggressive periodontitis cases, among them 299 males and 265 females selected from 2,274 records. A Student's independent t-test or Pearson chi-squared test was used for data analysis. Results: The proportion of females with aggressive periodontitis was significantly higher than those with chronic periodontitis (64.9% vs. 40.4%, P<0.001). The aggressive periodontitis patients had an average age of $28.1{\pm}8.9$ years, and had lost less than 3 teeth. Less than a third of them reported using a toothbrush. Attachment loss was as high as 8 mm and severe lesions had spread to an average of 12 teeth with maximum alveolar bone loss up to 80%. The chronic periodontitis patients had an average age of $44.9{\pm}14.0$ and had lost on average less than 3 teeth. Nearly 75% used a toothbrush. Attachment loss was significantly higher and lesions were more extensive in the aggressive periodontitis. Chronic periodontitis is associated with risk factors such as smoking or diabetes mellitus in 12.8% versus 0.7% in aggressive periodontitis (P<0.001). Differences between the two groups for most clinical and radiographic parameters were statistically significant. Conclusions: The profile of aggressive periodontist is characterized by more severe lesions than chronic periodontitis, whereas tooth loss experience is similar in both forms.
모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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