Representative human models (RHMs), a group of digital human models which represent the people of the target population within a designated percentage (e.g., 95%), are used for ergonomic design and evaluation in virtual environments. The present study evaluated the grid approach, a RHM generation method, in terms of accommodation percentage. RHMs generated from the grid approach dramatically decreased the accommodation percentage of the target population as the number of anthropometric dimensions under consideration increased. For example, the accommodation percentages by RHMs generated by the grid approach were 95% for 3 key dimensions (selected among 10 anthropometric dimensions), 45% for 5 dimensions, and 10% for 10 dimensions. A standardized multiple regression analysis found that this decreasing accommodation percentage was caused by low correlations between key dimensions and other dimensions. The accommodation evaluation process used in the present study is applicable to evaluation of other RHM generation methods.
The Korea UK e-Science Collaboration project has been aimed at supporting research and collaboration between Korean and UK researchers. Its goal is to benefit the nation by reducing cost and time in constructing the National e-Science Research Environment' by studying and benchmarking the cases in countries that have already procured advanced technologies in the area. Two joint workshops were held in a year where researchers from the two countries had the opportunities to share their research results with each other. Also, the project has supported exchanges of researchers fostering expertise in the field. In the course of the project, the e-Science Centre in the UK and KISTI have signed MoU(Memorandum of Understanding) in 2006. Moreover, there have been active research collaboration between Korea and the UK. The University of Southampton will share the BioSimGrid data with the Korean counterpart, and the University of York has provided the AURA software. In the future, KISTI and the UK NGS(National Grid Service) will organize a working group at OGF that will work mainly on the standardization of Parameter Sweep and bring it to lead the global standard. KISTI will include its own AURORA system into OMI-UK software stack, which will enable access to NGS resources through AURORA user application. The collaboration with the UK has opened up more opportunities for collaboration with other countries as well. KISTI and HLRS in Germany have agreed to share the COVISE and will have research exchanges. As such, it is expected that Korea will play a major role in e-Science research by building strategic and systematic collaborative relations with its International partners.
The aim of this study is to provide evidence on the aphrodisiac property of Eurycoma longifolia Jack. An electric grid was used as an obstruction in the electrical copula tion cage in order to determine how much an aversive stimulus the sexually naive male rat for both the treated with E. longifolia Jack and control groups were willing to overcome to reach the estrous receptive female in the goal cage. The intensity of the grid current was maintained at 0.12mA and this was the intensity in which the male rats in the control group failed to crossover to reach the goal cage. Results showed that E. longifolia Jack continued to enhance and also maintain a high level of both the total number of successful crossovers, mountings, intromissions and ejaculations during the 9-12 th week observation period. In conclusion, these results further enhanced and strenghtened the aphrodisiac property of E.longifolia Jack.
e-Science는 고성능 컴퓨팅 장비와 첨단 장비, 대용량 데이터, 연구인력 등을 동시에 활용하여 연구생산성을 혁신적으로 향상시켜주는 것으로 e-Science에 있어서 연구자들 간의 협업을 위한 기능 제공은 가장 기초적인 서비스에 속한다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 사용되고 있는 주요 협업 시스템들을 e-Science에 필요한 특성들을 중심으로 비교 분석한다. 기술적인 특성 외에도 지원되는 스트림의 수를 비롯한 확장성과 구축/운영 비용도 e-Science를 위한 협업 시스템으로 선정하는데 있어 중요한 항목으로 고려하였다. e-Science 협업 연구에 적합하다고 판단되는 액세스 그리드의 현황과 발전 방향을 소개한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4988-5012
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2019
As a subset of the Internet of Things, the Internet of Energy (IoE) is expected to tackle the problems faced by the current smart grid framework. Notably, the conventional day-ahead power scheduling of the smart grid should be redesigned in the IoE architecture to take into consideration the intermittence of scattered renewable generations, large amounts of power consumption data, and the uncertainty of the arrival time of electric vehicles (EVs). Accordingly, a day-ahead power scheduling system for the future IoE is proposed in this research to maximize the usage of distributed renewables and reduce carbon emission caused by the traditional power generation. Meanwhile, flexible charging mechanism of EVs is employed to provide preferred charging options for moving EVs and flatten the load profile simultaneously. The simulation results revealed that the proposed power scheduling mechanism not only achieves emission reduction and balances power load and supply effectively, but also fits each individual EV user's preference.
We envisage that grid computing environments allow us to implement distributed data mining services, that is, those applications which analyze large sets of geographically distributed databases and information using the computational power and resources of a grid environment. This paper describes an experimental framework towards such a distributed data mining approach, including design considerations and a prototype implementation. Based on the "Knowledge Grid" architecture suggested by Cannataro et al., we identify four major components - user node, broker node, data node, and computation node - and define their individual roles. For implementing the prototype, we have investigated methods for utilizing distributed resources within a grid computing environment, e.g., communication and coordination among the various resources available.
여러 과학 및 공학 응용 프로그램에서 다루는 그래프 데이터는 종종 그 크기가 너무 커서 컴퓨터의 주 메모리에 다 들어 갈 수 없는 경우가 많다. 이러한 방대한 크기의 자료를 처리하면서 입출력의 빈도가 자연적으로 커지게 되고 전체 계산에서 주요한 병목 요인으로 작용한다. 본 논문은 solid grid 그래프를 위한 입출력 복잡도 (I/O-complexity)가 O(sort(N))인 depth-first search (DFS) 알고리즘을 제안한다. 여기서, N=|V|+|E|이고 Sort(N)=Θ((N/B)logM/B(N/B)) 이다. 이 전까지 알려진 가장 좋은 알고리즘은 적절한 Sub-grid 입출력을 바탕으로 한 전통적 DFS 알고리즘으로 그 입출력 복잡도는 O((N/B)$B^{1}$2/) 이다.
전 지구적 기온상승으로 인하여 해수면 상승 및 자연생태계가 파괴되고 있다. 이에 Geo 관련 연구자들은 지구 온난화, 이산화탄소 배출량, 미세먼지 확산 등의 방대한 지구환경정보를 공유 및 교환하고 활발한 지식 교류를 하기 위한 포털 환경이 요구되고 있다. 국외 여러 환경단체들은 이러한 포털 환경구축을 통해 지구 환경정보를 연구하고 있다. 한국에서도 지구온난화 영향분석, 미세먼지 확산분석, 이산화탄소 배출량 분석 지상 식생변화 모니터링 등의 분야에서 위성 관측 영상 및 지구환경자료를 이용한 서비스가 더욱 절실하다. e-Science 환경 구축의 대표 응용 분야 중의 하나로 발전, 확산시킬 필요성 때문에 정확하고 방대한 지식정보의 신속한 처리 및 서비스를 할 수 있는 GeoGrid 기반 기술 개발 방법과 환경 구축 방법에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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