KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2769-2784
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2020
This paper aims to compare the scenic images of four ancient Chinese cities including Lijiang, Pingyao, Huizhou and Langzhong, so as to provide specific development strategies for the ancient cities. In this paper, the ancient cities' scenic images are divided into three sub-indexes and eight evaluation dimensions. Based on this, the study first uses Python software to collect tourists' online comments on the four ancient cities. Then, the social network analysis method is used to build a high-frequency keywords matrix of tourist comments and the R language is used to generate a visual network graph. After this, the entropy weight method is used to determine the weights and values of eight evaluation dimensions. Finally, the tourists' overall satisfaction indexes of the four ancient cities are calculated accordingly. The results show that (1) the overall satisfaction of Lijiang is the highest, while that of Huizhou is the lowest; (2) from the weight of each evaluation dimension, it can be seen that tourists care more about the national culture and historical culture; (3) from tourists' satisfaction index on each evaluation dimension of the four ancient cities, we can find that the four ancient cities has their own advantages and disadvantages in tourism development. (4) local tourism-related institutions should strengthen their advantages and improve their deficiencies so as to enhance tourists' overall image of the ancient city.
Purpose: Gastric cancer is the third leading cause of cancer-related mortality, with the incidence and mortality being higher in men than in women. Various studies have shown that eating carrots may play a major role in the prevention of gastric cancer. We conducted a meta-analysis to determine the relationship between carrot consumption and gastric cancer. Materials and Methods: We searched multiple databases including PubMed, Cochrane Library, Scopus, ScienceDirect, and Persian databases like Scientific Information Database (SID) and IranMedx. The following search terms were used: stomach or gastric, neoplasm or cancer, carcinoma or tumor, and carrot. Statistical analyses were performed using Comprehensive Meta Analysis/2.0 software. Results: We retrieved 81 articles by searching the databases. After considering the inclusion and exclusion criteria, 5 articles were included in this study. The odds ratio (OR) obtained by fixed effects model showed that a 26% reduction in the risk of gastric cancer has been associated with the consumption of carrots) OR=0.74; 95% confidence interval=0.68~0.81; P<0.0001). According to funnel graph, the results showed that the possibility of a publication bias does not exist in this study. Conclusions: The findings of this study showed an inverse relationship between the consumption of carrots and the risk of gastric cancer.
본 논문은 항공기용 EHA의 열유동 해석모델을 개발하고 활용하는 사례를 보여준다. 연구진행 절차는 다음과 같다. 첫째, 설계 컨셉에 맞는 물리량을 반영하는 유압단품 해석모델을 개발한다. 둘째, 유압단품 모델을 조합하여 EHA 유압모델로 확장한다. 셋째, 열유동이 포함된 해석모델을 개발하여 초기온도와 부하의 변화에 따른 유온의 상승시간을 검토한다. 마지막으로, 여러 케이스의 열유동 해석결과가 조합된, 설계에 활용이 가능한 지배그래프를 작성하여 제안한다. 이 모든 과정은 상용 소프트웨어인 AMEsim을 사용하여 진행한다.
우리는 이 논문에서 실시간 시스템을 위한 모형화 방법을 제공한다. 이 방법은 DARTS(Design Approach for Real Time Systems)에 기초하며 훨씬 확장되었다. 기존의 DARTS 방법은 좋은 설계 가이드라인은 제공해 주지만, 구조적 분석방법을 이용하며, 명세언어를 제공하지 않는다. 그래서 본 논문에서는 객체에 기반하고 분석까지 가능한 확장된 DARTS 모형화 방법을 제공하고자 한다. 분석을 위해 수치 페트리넷(NPN)을 이용하여 시스템의 내부행위를 보여주며, 천이동기 순서제어를 위해 시제논리에 기초한 명세언어를 제공한다. 적용 예제를 통하여 제안된 방법이 잘 적용되었고 내부의 메시지 전달과정에 대한 도달성 그래프를 통하여 데드락의 존재여부를 미리 확인할 수 있어 분석이 용이하며 자연스럽게 설계와 연결된다.
일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.
Jeong, Hae Sun;Jeong, Hyo Joon;Kim, Eun Han;Han, Moon Hee;Hwang, Won Tae
Journal of Radiation Protection and Research
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제41권3호
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pp.260-267
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2016
Background: This study analyzes the differences in the annual averaged atmospheric dispersion factor and ground deposition factor produced using two classification methods of atmospheric stability, which are based on a vertical temperature difference and the standard deviation of horizontal wind direction fluctuation. Materials and Methods: Daedeok and Wolsong nuclear sites were chosen for an assessment, and the meteorological data at 10 m were applied to the evaluation of atmospheric stability. The XOQDOQ software program was used to calculate atmospheric dispersion factors and ground deposition factors. The calculated distances were chosen at 400 m, 800 m, 1,200 m, 1,600 m, 2,400 m, and 3,200 m away from the radioactive material release points. Results and Discussion: All of the atmospheric dispersion factors generated using the atmospheric stability based on the vertical temperature difference were shown to be higher than those from the standard deviation of horizontal wind direction fluctuation. On the other hand, the ground deposition factors were shown to be same regardless of the classification method, as they were based on the graph obtained from empirical data presented in the Nuclear Regulatory Commission's Regulatory Guide 1.111, which is unrelated to the atmospheric stability for the ground level release. Conclusion: These results are based on the meteorological data collected over the course of one year at the specified sites; however, the classification method of atmospheric stability using the vertical temperature difference is expected to be more conservative.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the quantitative strain elastography of tongue carcinoma using intraoral ultrasonography. Materials and Methods: Two patients with squamous cell carcinoma (SCC) who underwent quantitative strain elastography for the diagnosis of tongue lesions using intraoral ultrasonography were included in this prospective study. Strain elastography was performed using a linear 14 MHz transducer (Aplio 300; Canon Medical Systems, Otawara, Japan). Manual light compression and decompression of the tongue by the transducer was performed to achieve optimal and consistent color coding. The variation in tissue strain over time caused by the compression exerted using the probe was displayed as a strain graph. The integrated strain elastography software allowed the operator to place circular regions of interest (ROIs) of various diameters within the elastography window, and automatically displayed quantitative strain (%) for each ROI. Quantitative indices of the strain (%) were measured for normal tissues and lesions in the tongue. Results: The average strain of normal tissue and tongue SCC in a 50-year-old man was 1.468% and 0.000%, respectively. The average strain of normal tissue and tongue SCC in a 59-year-old man was 1.007% and 0.000%, respectively. Conclusion: We investigated the quantitative strain elastography of tongue carcinoma using intraoral ultrasonography. Strain elastography using intraoral ultrasonography is a promising technique for characterizing and differentiating normal tissues and SCC in the tongue.
NAND 플래시 메모리는 기존의 HDD 보다 빠른 접근 속도, 저전력 소비, 진동에 대한 내성 등의 이점을 바탕으로 PDA를 비롯한 여러 모바일 장치부터, 임베디드 시스템, PC에 이르기까지 사용 영역이 넓어지고 있다. DiskSim을 비롯한 HDD 시뮬레이터들이 다양하게 개발되어 왔으며, 이를 바탕으로 소프트웨어 또는 하드웨어에 대한 개선점을 찾아냄으로써 유용하게 사용되었다. 하지만 NAND 플래시 메모리나, SSD에 대해서는 리눅스 기반의 몇 개의 시뮬레이터만이 개발되었으며, 실제 스토리지 장치나 PC등이 사용되는 운영체제가 윈도우즈인 것을 고려하면 윈도우즈 기반의 NAND Flash 시뮬레이터가 꼭 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서 개발한 NAND Flash FTL 성능 분석을 위한 시뮬레이터인 NFSim은 윈도우즈 운영체제에서 구동되는 시뮬레이터로, NAND 플래시 메모리 모델 및 FTL 알고리즘들은 각각 윈도우즈 드라이버 모델 및 클래스로 제작되어 확장성이 용이하고, 각 알고리즘의 성능을 측정한 데이터는 그래프를 통해 표시되므로, 별도의 툴을 사용할 필요가 없다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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