Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.12
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pp.1-12
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1998
In this paper, a design and implementation of VHDL-to-C mapping in the VHDL compiler back-end is described. The analyzed data in an intermediate format(IF), produced by the compiler front-end, is transformed into a C-code model of VHDL semantics by the VHDL-to-C mapper. The C-code model for VHDL semantics is based on a functional template, including declaration, elaboration, initialization and execution parts. The mapping is carried out by utilizing C mapping templates of 129 types classified by mapping units and functional semantics, and iterative algorithms, which are combined with terminal information, to produce C codes. In order to generate the C program, the C codes are output to the functional template either directly or by combining the higher mapping result with intermediate mapping codes in the data queue. In experiments, it is shown that the VHDL-to-C mapper could completely deal with the VHDL analyzed programs from the compiler front-end, which deal with about 96% of major VHDL syntactic programs in the Validation Suite. As for the performance, it is found that the code size of VHDL-to-C is less than that of interpreter and worse than direct code compiler of which generated code is increased more rapidly with the size of VHDL design, and that the VHDL-to-C timing overhead is needed to be improved by the optimized implementation of mapping mechanism.
VG-AnyLAN is a local area network standard developed by the IEEE 802.12 project. While preserving the frame format of IEEE 802.3, VG-AnyLAN adopts a new medium access control called Demand Priority where transmission requests of stations are arbitrated by a control hub in a round-robin manner. Unlike CSMA/CD which is the medium access control of IEEE 802.3, the Demand Priority, while providing the maximum bound on the packet delay, does not put the limit on the network segment size. In this paper, we analyze the delay and the channel utilization performances of the medium access control of IEEE 802.12 VG-AnyLAN. We develope an analytic model of the system under assumptions that each station generates traffic of the equal priority and that the packets are of fixed length. Using the analytic model, we obtain the recursive expression of the average channel utilization and the average access delay The numerical results obtained via analysis are compared to the simulation results of the system for a partial validation of our analysis.
Purpose: The purpose of this study was to review health-related interventions in nursing studies for low-income school-age children and adolescents. Methods: Searches among CINAHL, MEDLINE, PubMed, EMBASE, DBpia, and RISS identified 27 intervention studies published from January 2000 to April 2018. Results: Twenty-seven intervention studies were identified: 12 included psychosocial adaptations and 15 included the healthy lifestyle promotion and disease prevention. The settings were mainly schools and community welfare centers. Many studies were based on social cognitive theory and interventions were provided in a group format. Depression, self-esteem, resilience, self-efficacy for vegetable and fruit consumption, physical activity, and health-related knowledge improved significantly after the health-related interventions. However, the findings were inconsistent with regard to anxiety, peer relationships, body mass index (BMI), blood pressure, cholesterol, and glucose. Conclusion: There is potential for enhancing outcomes for psychosocial, physical health, and health-related knowledge among low-income school-age children and adolescents. Integrated interventions addressing the physical as well as psychological health of low-income children and adolescents should be conducted. It would be prudent to consider the ethnicity and family background of the child or adolescent. However, rigorous study designs and scientific validation are needed for further evidence.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.1
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pp.37-43
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2001
Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.
We propose a format of a binary phrase structure grammar with composite labels. The grammar adopts binary rules so that the dependency between two sub-trees can be represented in the label of the tree. The label of a tree is composed of two attributes, each of which is extracted from each sub-tree so that it can represent the compositional information of the tree. The composite label is generated from part-of-speech tags using an automatic labeling algorithm. Since the proposed rule description scheme is binary and uses only part-of-speech information, it can readily be used in dependency grammar and be applied to other languages as well. In the best-1 context-free cross validation on 31,080 tree-tagged corpus, the labeled precision is 79.30%, which outperforms phrase structure grammar and dependency grammar by 5% and by 4%, respectively. It shows that the proposed rule description scheme is effective for parsing Korean.
Kim, Min Jeong;Kim, Jung Hun;Park, Ji Eun;Jeong, Woo Yeon;Lee, Jong Min
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.167-174
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2021
The purpose of this study is to classify TIFF images, PNG images, and JPEG images using deep learning, and to compare the accuracy by verifying the classification performance. The TIFF, PNG, and JPEG images converted from chest X-ray DICOM images were applied to five deep neural network models performed in image recognition and classification to compare classification performance. The data consisted of a total of 4,000 X-ray images, which were converted from DICOM images into 16-bit TIFF images and 8-bit PNG and JPEG images. The learning models are CNN models - VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet121, and EfficientNetB0. The accuracy of the five convolutional neural network models of TIFF images is 99.86%, 99.86%, 99.99%, 100%, and 99.89%. The accuracy of PNG images is 99.88%, 100%, 99.97%, 99.87%, and 100%. The accuracy of JPEG images is 100%, 100%, 99.96%, 99.89%, and 100%. Validation of classification performance using test data showed 100% in accuracy, precision, recall and F1 score. Our classification results show that when DICOM images are converted to TIFF, PNG, and JPEG images and learned through preprocessing, the learning works well in all formats. In medical imaging research using deep learning, the classification performance is not affected by converting DICOM images into any format.
Objectives: This study was conducted by clinical dentistry hygienists to develop knowledge measurement tools and evaluate knowledge necessary to cope with emergencies related to systemic diseases occurring in dentistry. Methods: Basic questions were developed on the six most frequently occurring diseases in the dental office: diabetes, syncope, respiratory disease, coronary artery disease, cerebrovascular disease, and epilepsy. Fifty-eight preliminary questions were composed in a survey format through expert validation. The survey was then conducted on 290 dental hygienists to verify the composition validity and reliability. Factor and reliability analyses were performed using the SPSS 23.0 program, and the correct answer rate for each question was calculated. Results: 49 items of a total of 13 factors were adopted as the final items for signs, symptoms, prevention and treatment of five diseases. The question with the highest percentage of correct answers for each question was "Slowly set up the unit chair when raising the patient"(97.9%) during the prevention of unconsciousness and question with the lowest correct answer rate was "soft substances such as cloth should be put in the mouth to prevent trauma while the seizure persists" (16.6%). Conclusions: A total of 49 questions have been developed as tools to measure the knowledge of dental hygienists' first aid related to systemic diseases and it is expected that related curriculum can be operated or evaluated by using them.
Cho, Jin Il;Song, Byung Joon;Park, Sung Chul;Jang, Jea won;Bang, Young Hyun;Yoon, Hyoung Uk
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.15
no.2
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pp.1-12
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2016
This study was conducted to extract the student-centered experiential safety education activities in order to establish safety-experience-education-facilities based on "School safety education 7 standards" announced by the Ministry of Education in 2015. For this purpose, we established the concept of safety-experience-education-facilities, and conducted surveys twice targeting experts of each 7 fields based on the learned results of 758 sessions through "School safety education 7 standards". First, through the surveys, it was organized by 150 sessions out of 758 education class that extracted from safety-education-program sessions on experts, conducted a second expert survey for the validation of selected educational programs in Delphi format, the result of 5 sessions of the program is deleted, and 145 sessions was surveyed to be maintained. It was ascertained that 145 sessions of education program, 21 sessions of life safety area, 22 sessions of traffic safety area, 18 sessions of violence and personal safety area, 5 sessions of drugs and cyber addiction area, 36 sessions of disaster safety area, 10 sessions of occupation safety area, 33 sessions of first-aid area, is the experiential safety education activities that have to be applied to the safety-experience-education-facilities.
El Ouahdani, S.;Erradi, L.;Boukhal, H.;Chakir, E.;El Bardouni, T.;Boulaich, Y.;Ahmed, A.
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.6
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pp.1120-1130
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2020
The CREOLE experiment performed In the EOLE critical facility located In the Nuclear Center of CADARACHE - CEA have allowed us to get interesting and complete experimental information on the temperature effects in the light water reactor lattices. To analyze these experiments with accuracy an elaborate calculation scheme using the Monte Carlo method implemented in the MCNP6.1 code and the ENDF/B-VII.1 cross section library has been developed. We have used the ENDF/B-VII.1 data provided with the MCNP6.1.1 version in ACE format and the Makxsf utility to handle the data in the specific temperatures not available in the MCNP6.1.1 original library. The main purpose of this analysis is the qualification of the ENDF/B-VII.1 nuclear data for the prediction of the Reactivity Temperature Coefficient while ensuring the ability of the MCNP6.1 system to model such a complex experiment as CREOLE. We have analyzed the case of UO2 lattice with 1166 ppm of boron in ordinary water moderator in specified temperatures. A detailed comparison of the calculated effective multiplication factors with the reference ones [1] in room temperature presented in this work shows a good agreement demonstrating the validation of our 3D calculation model. The discrepancies between calculations and the differential measurements of the Reactivity Temperature Coefficient for the analyzed configuration are relatively small: the maximum discrepancy doesn't exceed 1,1 pcm/℃. In addition to the analysis of direct differential measurements of the reactivity temperature coefficient performed in the poisoned UO2 lattice configuration, we have also analyzed integral measurements in UO2 clean lattice configuration using equivalency of the integral temperature reactivity worth with the driver core fuel reactivity worth and soluble boron reactivity worth. In this case both of the ENDF/B-VII.1 and JENDL.4 libraries were used in our analysis and the obtained results are very similar.
This research was carried out in order to develop and validate the Korean Version of Working Relationship Scale for Mentally Disabled Persons, which measures the working relationship between a mentally disabled person and his or her case manager. The first step taken to develop this scale was to construct sample items for the Working Relationship Scale using literature research and three focus group interviews of mentally disabled persons who use local mental health services. Secondly, mentally disabled people were surveyed with these sample items and two professors from the department of social work who specialize in mental health social work and two licensed mental health social workers working in the community mental health field reviewed these sample items to select and compile a final version of the scale. Lastly, the scale's reliability and validity was verified through an empirical study of 569 mentally disabled persons who surveyed the final selection of items. An explanatory factor analysis showed that the sample items can be grouped into three factors. Factor 1 is 'Professional Contribution Factor,' which is related to the professional practice of the case manager; Factor 2 is 'Negative Working Relationship Factor'; and Factor 3 is 'Emotional Bond Factor,' which measures the intimacy between the case manager and the mentally disabled person. A confirmatory analysis of the three-factor format that was discovered in the explanatory factor analysis was carried out with the rest of the randomly divided data, which showed that the model demonstrated a goodness-of-fit. The convergence validity between similar concepts appeared to be appropriate as well. Based on these results, the Korean Version of Working Relationship Scale for Mentally Disabled Persons consisting of a final 33 items is developed and proposed and its implications in social work are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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