Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.16
no.3
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pp.109-132
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2012
This study explores how unmarried workers use their leisure time according to the 2009 Korean Time Use Survey. The purposes of this study are: 1) to investigate leisure time as it relates to leisure participation rates and leisure participation time and 2) to analyze the effect of socio-demographic variables on leisure time and leisure participation by unmarried workers. The following is a summary of the major findings. First, leisure participation differed with variations in leisure activities. Unmarried workers participated in media contact, human relations activities, and hobby activities more than other activities. Participation in learning activities was higher on weekdays than on Sunday. Men participated in sports and outdoor activities more than women on Sundays. The participation rate of media contact was the highest, while the participation rate of volunteer activities was the lowest. Second, influencing factors on leisure time included gender, age, monthly income, and gender role attitudes when work time was controlled. For example, unmarried workers with egalitarian attitudes spent less leisure time. Third, gender was the strongest determinant of leisure participation. The probability of women's leisure participation was higher than men except in regards to sports and outdoor activities, and hobby activities.
Purpose: This study was to classify elderly in long-term care hospitals for using Resource Utilization Group(RUG-III) and to consider feasibility of payment method based on RUG-III classification system in Korea. Method: This study designed by measuring resident characteristics using the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set(RAI-MDS) and staff time. The data were collected from 382 elderly over sixty-year old, inpatient in the five long-term care hospitals. Staff time was converted into standard time based on the average wage of nurse and aids. Result: The subjects were classified into 4 groups. The group of Clinically Complex was the largest(46.3%), Reduced Physical Function(27.2%), Behavior Problem(17.0%), and Impaired Cognition(9.4%). The average resource use for one resident in terms of care time(nurses, aids) was 183.7 minutes a day. Relative resource use was expressed as a case mix index(CMI) calculated as a proportion of mean resource use. The CMI of Clinically Complex group was the largest(1.10), and then Reduced Physical Function(0.93), Behavior Problem(0.93), and Impaired Cognition(0.83) followed. The difference of the resource use showed statistical significance between major groups(p<0.0001). Conclusion: The results of this study showed that the RUG-III classification system differentiates resources provided to elderly in long-term care hospitals in Korea.
Kim, Byungsang;Youn, Chan-Hyun;Park, Yong-Sung;Lee, Yonggyu;Choi, Wan
Journal of Information Processing Systems
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v.8
no.4
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pp.555-566
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2012
The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.
For meteorological applications, meaningful results must be derived and provided within time and resource limits. Forecasts through numerous historical data are time-consuming and still have resource limitations in the case of disaster safety-related analyses/predictions such as local typhoon forecasts. Suitable forecasts should be provided without any problems caused by limited physical environmental conditions and when results are to be drawn under time constraints, such as typhoon forecasts and forecast services for flooded areas by road. In this paper, we analyze the application of weather and climate forecasting to provide a suitable forecasting service in both temporal and resource conditions. Through the analysis of execution time according to mesh sizes, it was confirmed that a mesh adjustment can cope with the case of the temporal constraint. In addition, by analyzing the execution time through memory resource control, we confirmed the minimum resource condition that does not affect the performance and the resource usage pattern of the application through the swap and mlock analysis.
Abid, Adnan;Manzoor, Muhammad Faraz;Farooq, Muhammad Shoaib;Farooq, Uzma;Hussain, Muzammil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2815-2839
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2020
In a cloud computing paradigm, allocation of various virtualized ICT resources is a complex problem due to the presence of heterogeneous application (MapReduce, content delivery and networks web applications) workloads having contentious allocation requirements in terms of ICT resource capacities (resource utilization, execution time, response time, etc.). This task of resource allocation becomes more challenging due to finite available resources and increasing consumer demands. Therefore, many unique models and techniques have been proposed to allocate resources efficiently. However, there is no published research available in this domain that clearly address this research problem and provides research taxonomy for classification of resource allocation techniques including strategic, target resources, optimization, scheduling and power. Hence, the main aim of this paper is to identify open challenges faced by the cloud service provider related to allocation of resource such as servers, storage and networks in cloud computing. More than 70 articles, between year 2007 and 2020, related to resource allocation in cloud computing have been shortlisted through a structured mechanism and are reviewed under clearly defined objectives. Lastly, the evolution of research in resource allocation techniques has also been discussed along with salient future directions in this area.
Sesquiterpenes are found naturally in plants and insects as defensive agents or pheromones. They are produced in the cytosolic acetate/mevalonate pathway for isoprenoid biosynthesis. The inducible sesquiterpene synthases (STS), which are responsible for the transformation of the precursor farnesyl diphosphate, appear to generate very few olefinic products that are converted to biologically active metabolites. In this study, we isolated the STS gene from Panax ginseng C.A. Meyer, designated PgSTS, and investigated the correlation between its expression and various abiotic stresses using real-time PCR. PgSTS cDNA was observed to be 1,883 nucleotides long with an open reading frame of 1,707 bp, encoding a protein of 568 amino acids. The molecular mass of the mature protein was determined to be 65.5 kDa, with a predicted isoelectric point of 5.98. A GenBank BlastX search revealed the deduced amino acid sequence of PgSTS to be homologous to STS from other plants, with the highest similarity to an STS from Lycopersicon hirsutum (55% identity, 51% similarity). Real-time PCR analysis showed that different abiotic stresses triggered significant induction of PgSTS expression at different time points.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.15
no.2
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pp.103-128
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2011
The purpose of this study is to analyze the family sharing time of housework and to examine the sharing time with family is influenced by socio-demographic variables. The Time Use Survey data collected by Korean National Statistical Office in 2009 is used. Among the total sample of 21,000 individuals, 9,179 samples who are married, aged from 20 to 59 years old and non-farmers are selected for analysis. The statistical methods are frequency, percentage, crosstabulation, t-test, and regression analysis. The following is a summary of the major findings. First, comparison of men and women shows women spend more time on housework than men do. But sharing housework time with family for men increase on Sunday. Performer average is almost same in men and women. Secondly, the family sharing time on housework is longer on Sunday. It is due to increase of men's family sharing time. It means that men's time substitute for women's housework. Thirdly, the influencing factors on family sharing housework are gender, age, education, presence of spouses, monthly income, dual earner status, weekly working hours, gender role atittude and presence of preschoolers. Family sharing housework is not only household labor but also family pleasure time. It means family policy should focus on making family time for workers fundamentally. And family policy needs to make a system of educational program for work-family balance.
Resource-constrained project scheduling is to allocate limited resources to activities to optimize certain objective functions and to determine a start time for each activity in the project such that precedence constraints and resource requirements are satisfied. This study suggests a multi-project scheduling model which can level work loads, make the most of production capacity and restrain the delay of delivery by developing a heuristic algorithm which minimizes the project completion time and maximizes the load rate under resource constraints.
This paper proposes an efficient market mechanism-based resource transaction model for grid computing. This model predicts the next resource demand of users and suggests reasonable resource price for both of customers and resource providers. This model increases resource transactions between customers and resource providers and reduces the average of transaction response times from resource providers. For prediction accuracy improvement of resource demands and suggestion of reasonable resource price, this model introduces a statistics-based prediction model and a price decision model of microeconomics. For performance evaluating, this paper measures resource demand prediction accuracy rate of users, response time of resource transaction, the number of resource transactions, and resource utilization. With 87.45% of reliable prediction accuracy, this model works on the less 72.39% of response time than existing resource transaction models in a grid computing environment. The number of transactions and the resource utilization increase up to 162.56% and up to 230%, respectively.
This paper describes a model suitable for real-time languages, which explicitly defines a set of resource objects. The resource objects are constituted in a specialization hierarchy which allows programmers to perform resource handling at any desired level of detail, as well as providing a uniform interface. This object-oriented model is used to extend the applicability of the imprecise computation approach to deal with shortfalls of any computational resource, and enable to build real-time systems which can handle dynamic situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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