오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.
하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.
Altunisik, Ahmet C.;Ates, Sevket;Husem, Metin;Genc, Ali F.
Steel and Composite Structures
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제23권3호
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pp.273-283
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2017
In this paper, it is aimed to present a detail investigation related to structural behavior of laterally unrestrained steel cantilever roof of tribune with slender cross section. The structure is located in Tutak town in $A{\breve{g}}r{{\i}}$ and collapsed on October 25, 2015 at eastern part of Turkey is considered as a case study. This mild sloped roof structure was built from a variable I beam, and supported on steel columns of 5.5 m height covering totally $240m^2$ closed area in plan. The roof of tribune collapsed completely without any indication during first snowfall after construction at midnight a winter day, fortunately before the opening hours. The meteorological records and observations of local persons are combined together to estimate the intensity of snow load in the region and it is compared with the code specified values. Also, the wide/thickness and height/thickness ratios for flange and web are evaluated according to the design codes. Three dimensional finite element model of the existing steel tribune roof is generated considering project drawings and site investigations using commercially available software ANSYS. The displacements, principal stresses and strains along to the cantilever length and column height are given as contour diagrams and graph format. In addition to site investigation, the numerical and analytical works conducted in this study indicate that the unequivocal reasons of the collapse are overloading action of snow load intensity, some mistakes made in the design of steel cantilever beams, insufficient strength and rigidity of the main structural elements, and construction workmanship errors.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.
객체 지향 설계 모델에서 클래스 계층구조는 소프트웨어 재사용성과 복잡한 시스템 설계시에 효율적이다. 본 논문에서는 래피드 프로토타입핑 기법을 사용한 객체 지향 클래스 계층 구조 설계 방법을 제시한다. 이 방법은 객체 모델링 단계에서 식별된 클래스들을 새로운 분류 방법을 사용하여 관계성 식별과 유사성을 측정한다. 여기에는 클래스의 속성과 메소드의 측정이 요구된다. 하나의 설계 모듈인 클래스 계층구조는 대화식으로 반복적인 작업을 통하여 생성되며, 각 모듈은 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계로 구성된다. 이들 정보는 구형 및 프로그램 유지보수시에 도움을 주기 위하여 테이블에 저장하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드클래스를 아이콘화 하였다. 따라서 새로운 클래스 추가 및 삭제 작업이 용이하여 클래스 계층 구조 재구성과 설계정보 재사용시에 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로토타입 시스템으로 뿐만 아니라 실제 시스템에 최종 전환할 수 있기 때문에 시스템 분석, 설계, 구현의 능률을 높일 수 있다.
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
Background: Triple negative breast cancer (TNBC), characterized as estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and human epidermal growth factor receptor 2 Her2 negative and accounting for 10-17% of all breast carcinomas, is only partially responsive to chemotherapy and suffers from a lack of clinically established targeted therapies. The aim of the current study was to evaluate the patterns of treatment and clinicopathology figures in Kurdish patients with triple-negative breast cancer, and to compare these to other reports. Materials and Methods: Between 2001 and 2014, 950 breast cancer patients were referred to our clinic. There were 74 female patients with TNBC, including 70 patients was invasive ductal carcinoma entered into our study. ER and PR positivity was defined as positive immunohistochemical staining in more than 10% of tumor cells. Immunohistochemistry assay with anti-HER2 antibodies was used to identify HER negative (0 and 1+) or positive (2+ and 3+). HER2 gene amplification was determined by fluorescent in situ hybridization (FISH). Overall survival (OS) was plotted with GraphPad Prism 5 Software using Kaplan-Meier and log-rank tests for comparison of results. Results: The mean age in the first diagnosis for 70 patients with triple TNBC and invasive ductal carcinoma was 49.6 years that range of age was 27-82 years. All of the patients were female. Of 70 patients, 23 patients had metastasis. Thirty-two patients (45.7%) were treated with tamoxifen and 39 (55.7%) with radiotherapy. Three-year, 5-year and 10-year OS rates for all patients were 82%, 72% and 64%, respectively. Conclusions: The OS in our West Iran TNBC patients is less than reported elsewhere. However, treatment with combination of tamoxifen plus radiation increases the OS and reduces the mortality rate.
Gallegos-Vargas, JA;Sanchez-Roldan, J;Ronquillo-Sanchez, MD;Carmona-Aparicio, L;Floriano-Sanchez, E;Cardenas-Rodriguez, N
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권7호
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pp.3477-3482
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2016
Background: Thyroid cancer is the most common endocrine malignancy, and exact causes remain unknown. The role of CYP450 1A1 (CYP1A1) in cancer initiation and progression has been investigated. The aim of this work was to analyze, for the first time, CYP1A1 gene expression and its relationship with several clinicopathological factors in Mexican patients diagnosed with thyroid cancer. Materials and Methods: Real-time PCR analysis was conducted on 32 sets of thyroid tumors and benign pathologies. Expression levels were tested for correlations with clinical and pathological data. All statistical analysis were performed using GraphPad Prism version 3.0 software. Results: We found that female gender was associated with thyroid cancer risk (P<0.05). A positive relationship was identified between CYP1A1 mRNA levels and the presence of chronic disease, alcohol use, tumor size, metastasis and an advanced clinical stage (P<0.05). Conclusions: The results suggest that CYP1A1 gene expression could be used as a marker for thyroid cancer.
본 연구는 동맥의 압력에 따라 변하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 이용하여 호흡노력을 검출하기 위하여 호흡에 따른 PTT 변화를 관찰하였다. PTT는 심전도의 R파 피크로부터 말초에서 나타나는 광전용적맥(photoplethysmograph, PPG)의 최대기울기점까지 시간이다. 생체 신호를 아날로그-디지탈 변환하여 PC에서 매번 심장주기마다 PTT를 측정하였으며 이산적인 결과를 스플라인 보간법을 사용하여 그래프로 제시하였다. 소프트웨어는 $C^{++}$을 사용하여 windows 환경에서 운용하였다. 안정상태 호흡 시에는 호흡의 주기와 일치하는 주기적인 PTT의 변화가 있었다. 호흡 심도를 증가시킴에 따라 PTT의 진폭이 증가하였으며, 기도저항을 증가시킨 경우에도 PTT의 진폭이 증가하는 양상을 보였다. 이러한 결과는 PTT가 호흡노력에 따라 반응하는 것을 시사한다. 아울러 PTT를 이용한 호흡노력 모니터링은 비침습적 방법으로써 호흡장애를 감시하는데 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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