National territorial policies require a series of dynamic simulations, which would facilitate effectiveness measuring and forecasting works geared towards territorial policies under consideration or implementation. This paper aims at designing an integrated prototype for the proposed territorial policies. After the simulation exercises for the Ochang Industrial Complex(OIC) in Chungbuk Province, this study firstly finds meaningful mismatch phenomena between housing and population increases as the in-migration time lag seems inevitable even after the housing construction is in a mature state. Secondly, the OIC development exerts more significant impact on the number of employees than that of business units. Thirdly, in- and out-migration orders are different during the first and second stages of OIC development. That is, Chungbuk Province records the largest in terms of in-migration volume, followed by the Capital and Non-Capital Regions. Even though Chungbuk Province ranks the top position in the out-migration volume, the rank of the Capital and Non-Capital Regions is reversed: the our-migration volume towards the Non-Capital Region outruns that of the Capital Region.
The rapid progress of the intermodal freight transportation in recent years has induced fierce competition among the adjacent hub ports for container transport. This brings increased attention to the evaluation of the port competitive ability. But it is not easy to evaluate the port competitive ability because this belongs to ill-defined system which is composed of ambiguous interacting attributes. Paying attention to this point, this paper deals the competitive ability of container port in Far-East Asia by fuzzy integral evaluation which is adequate to interacting ambiguous attribute problem. For this, the proposed fuzzy evaluation algorithm is applied to the real problem, based on the factors such as cargo volumes, costs, services, infrastructure and geographical sites These are extracted from the precedent study of port competitive ability, etc. The results show that the port evaluation factors come in following order ; services, costs, infrastructure, geographical sites and cargo volumes. There are some interactions(interaction coefficient, ${\lambda}=-0.664$ between evaluation attributes. The port competitive ability comes in following order : Singapore, Hongkong, Kobe, Kaoshiung and Busan. According to the sensitivity analysis, the rank between Busan and Kaoshiung changes when ${\lambda}=0.7$. From the analysis of the results, we confirmed that the proposed fuzzy evaluation algorithm is very effective in the complex-fuzzy problem which is composed of hierarchical structure with interacting attributes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.206-221
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2019
Source localization in three-dimensional (3-D) wireless sensor networks (WSNs) is becoming a major research focus. Due to the complicated air-ground environments in 3-D positioning, many of the traditional localization methods, such as received signal strength (RSS) may have relatively poor accuracy performance. Benefit from prior learning mechanisms, fingerprinting-based localization methods are less sensitive to complex conditions and can provide relatively accurate localization performance. However, fingerprinting-based methods require training data at each grid point for constructing the fingerprint database, the overhead of which is very high, particularly for 3-D localization. Also, some of measured data may be unavailable due to the interference of a complicated environment. In this paper, we propose an efficient kernel based 3-D localization algorithm via tensor completion. We first exploit the spatial correlation of the RSS data and demonstrate the low rank property of the RSS data matrix. Based on this, a new training scheme is proposed that uses tensor completion to recover the missing data of the fingerprint database. Finally, we propose a kernel based learning technique in the matching phase to improve the sensitivity and accuracy in the final source position estimation. Simulation results show that our new method can effectively eliminate the impairment caused by incomplete sensing data to improve the localization performance.
Purpose: This study aimed to identify the level of complete knowledge about hand hygiene indications among nurses working at integrated nursing care service wards. Methods: A total of 127 nurses in eight integrated nursing care service wards completed structured sheets while observing a video based on six scenarios developed by the research team. Complete knowledge level was calculated as the percentage (%) of participants who responded correctly to all questions among participants. Complete knowledge levels according to the scenarios were calculated and compared according to general characteristics using the chi-squared test or Wilcoxon rank-sum test. Results: The complete knowledge level for each scenario ranged from 7.9% (scenario 6) to 42.5% (scenarios 4 and 5), and no one had complete knowledge of all scenarios. Only 3.1% of participants demonstrated complete knowledge in more than four scenarios, and 26.0% had complete knowledge of four or more hand hygiene moments. Complete knowledge level per scenario did not differ depending on work experience at hospitals and study wards, or prior hand hygiene training in the last year. Conclusion: As the complete knowledge level regarding hand hygiene moment is very low, it is suggested that regular hand hygiene training should be provided to nurses using video media that reflect real nursing tasks. Thus, they can acquire complete knowledge of when hand hygiene is needed or not during complex nursing work situations.
Manimaran, V.;Srinivasagan, K.G.;Gokul, S.;Jacob, I.Jeena;Baburenagarajan, S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4456-4475
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2021
The system for re-identifying persons is used to find and verify the persons crossing through different spots using various cameras. Much research has been done to re-identify the person by utilising features with deep-learned or hand-crafted information. Deep learning techniques segregate and analyse the features of their layers in various forms, and the output is complex feature vectors. This paper proposes a distinctive framework called Integrated Level Feature Pattern (ILFP) framework, which integrates local and global features. A new deep learning architecture named modified XceptionNet (m-XceptionNet) is also proposed in this work, which extracts the global features effectively with lesser complexity. The proposed framework gives better performance in Rank1 metric for Market1501 (96.15%), CUHK03 (82.29%) and the newly created NEC01 (96.66%) datasets than the existing works. The mean Average Precision (mAP) calculated using the proposed framework gives 92%, 85% and 98%, respectively, for the same datasets.
본 연구는 INAA와 ICP-MS의 두 가지 분석방법을 NIST SRM 2783과 실제의 대기입자 시료에 동시에 적용하고 그 결과를 비교하고자 하였다. NIST SRM 2783을 INAA와 ICP-MS로 분석하여 비교한 결과, INAA의 분석결과가 ICP-MS보다 정확하고 정밀한 것으로 나타났다. 또한, 공단지역에서 채취한 PM10 시료를 대상으로 역시 두 방법으로 분석하여 비교한 결과, 농도비의 평균이 Ba, Cu, K, Mg, Na, Sb는 $0.9{\sim}1.1$, Al, Co, Fe, Mn는 $0.8{\sim}1.2$, Se, Ti, Zn는 1.3 이상으로 나타났다. PM10 시료의 분석 대상 원소가 매우 넓은 농도범위를 보임에도 불구하고 회귀분석 및 paired t-test와 Wilcoxon signed-rank test 결과, 13종의 미량원소 중 Al, Ba, Co, Cu, Fe, K, Mn, Na, Sb는 두 방법 간의 분석결과가 잘 일치하는 것으로 나타났다.
생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.
BACKGROUND: Soil bacteria play important roles in organic matter decomposition and nutrient cycling during the non-growing season. The purpose of this study was to investigate the effects of soil management and chemical properties on the utilization of carbon sources by soil bacteria in paddy fields. METHODS AND RESULTS: The Biolog EcoPlate was used for analyzing community-level carbon substrate utilization profiles of soil bacteria. Soils were collected from the following three types of areas: plain, interface and mountain areas, which were tested to investigate the topology effect. The results of canonical correspondence analysis and Kendall rank correlation analysis showed that soil C/N ratio and NH4+ influenced utilization of carbon sources by bacteria. The utilization of carbohydrates and complex carbon sources were positively correlated with NH4+ concentration. Cultivated paddy fields were compared with adjacent abandoned fields to investigate the impact of cultivation cessation. The level of utilization of putrescine was lower in abandoned fields than in cultivated fields. Monoculture fields were compared with double cropping fields cultivated with barley to investigate the impact of winter crop cultivation. Cropping system altered bacterial use of carbon sources, as reflected by the enhanced utilization of 2-hydroxy benzoic acid under monoculture conditions. CONCLUSION: These results show that soil use intensity and topological characteristics have a minimal impact on soil bacterial functioning in relation to carbon substrate utilization. Moreover, soil chemical properties were found to be important factors determining the physiological profile of the soil bacterial community in paddy fields.
단지조성은 택지, 산업, 관광단지 등을 조성함에 있어 반드시 필요하다. 그러나 단지조성에서의 건설자동화기술 개발 및 적용은 다소 느린 편이다. 단지조성에 막대한 예산과 자원이 투입되는 만큼, 토공분야 건설자동화기술 적용을 통해 거둘 수 있는 긍정적 효과는 매우 크므로 단지조성 토공부문 건설자동화 기술을 우선적으로 개발해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 국내외 선진 토공 기술을 조사하여 개발 필요성이 있는 8가지 후보기술을 도출 하였으며, 이를 AHP와 연구개발부문 종사자를 주 대상으로 설문을 통해 기술 우선순위를 도출하였다. 그 결과 건설자동화 수준별 맞춤 관제 기술과 관제 플랫폼화 기술이 가장 높은 우선순위로 나타났으며, 민감도 분석을 통해서 평가 요인별 가중치에 따른 순위 변화 추이도 분석하였다. 이를 통해 단지조성 토공부문 건설자동화 기술의 연구개발 추진 및 로드맵을 수립하였다.
Park, Hye Jung;Cha, Yoon-Jin;Kim, Seong Han;Kim, Arum;Kim, Eun Young;Chang, Yoon Soo
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제80권2호
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pp.179-186
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2017
Background: Although the World Health Organization (WHO) classification of lung squamous cell carcinoma (SCC) was revised in 2015, its clinical implications for lung SCC subsets remain unclear. We investigated whether the morphologic characteristics of lung SCC, including keratinization, were associated with clinical parameters and clinical outcome of patients. Methods: A total of 81 patients who underwent curative surgical resection of diagnosed lung SCC, were enrolled in this study. Attributes such as keratinization, tumor budding, single cell invasion, and nuclear size within the tumor, as well as immunohistochemistry of Bcl-xL and pS6 expressions, were evaluated. Results: The keratinizing and nonkeratinizing subtypes did not differ with respect to age, sex, TNM stage, and morphologic parameters such as nuclear diameter, tumor budding, and single cell invasion at the tumor edge. Most patients with the keratinizing subtype (98.0%) had a history of smoking, whereas the nonkeratinizing group had a relatively higher proportion of never-smokers relative to the keratinizing group (24.0% vs. 2.0%; p=0.008, chi-square test). Expression of pS6 (a surrogate marker of mammalian target of rapamycin complex 1 [mTORC1] signaling that regulates keratinocyte differentiation), and Bcl-xL (a key anti-apoptotic molecule that may inhibit keratinization), did not correlate significantly with the presence of keratinization. Patients with the keratinizing subtype had a significantly shorter overall survival (85.2 months vs. 135.7 months, p=0.010, log-rank test), and a multivariate analysis showed that keratinization was an independent, poor prognostic factor (hazard ratio, 2.389; 95% confidence interval, 1.090-5.233; p=0.030). Conclusion: In lung SCC, keratinization is associated with a poor prognosis, and might be associated with smoking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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