The impacts of dams on transboundary flow are complex and challenging to project and manage, given the potential moderating influence of a broad range of anthropogenic and natural factors. This study presents a global meta-analysis of 168 studies that examines the effect magnitude of dams on downstream seasonal, annual flow, and hydrological extremes risk on 39 hotspot transboundary river basins. The study also evaluates the impact of 13 factors, such as climate, basin characteristics, dams' design and types, level of transboundary cooperation, and socioeconomic indicators, on the heterogeneity of outcomes. The findings reveal that moderators significantly influence the impact of dams on downstream flow, leading to considerable heterogeneity in outcomes. Transboundary cooperation emerges as the key factor that determines the severity of dams' effect on both dry and wet season's flows at a significance level of 0.01 to 0.05, respectively. Specifically, the presence of water-supply and irrigation dams has a significant (0.01) moderating effect on dry-season flow across basins with high transboundary cooperation. In contrast, for wet-season flow, the basin's vulnerability to climate extremes is associated with a large negative effect size. The various moderators have varying degrees of influence on the heterogeneity of outcomes, with the aridity index, population density, GDP, and risk level of hydro-political tension being the most significant factors for dry-season flow, and the risk level of hydro-political tension and basin vulnerability to climate extremes being the most significant for wet-season flow. The results suggest that transboundary cooperation is crucial for managing the impacts of dams on downstream flow, and that various other factors, such as climate, basin characteristics, and socioeconomic indicators, have significant moderating effects on the outcomes. Thus, context-specific approaches are necessary when predicting and managing the impacts of dams on transboundary flow.
As the demand for environmental-friendly agricultural products continues to rise due to increased concerns regarding food safety and ecosystem conservation, it is becoming important to identify regions and spatial locations where environmental-friendly should be intensively established for production integration. This study aims to analyze the spatial distribution of environmental-friendly certified farms in Jeollanam-do, South Korea. Spatial statistical analysis based on Local Moran's I and Getis-Ord Gi* were used to identify spatial cluster characteristics and landscape indices were utilized to analyze spatial patterns of environmental-friendly certified farms. The results indicated that Haenam-gun, Gangjin-gun, Muan-gun, and Jindo-gun were identified as hotspots, while Muan-gun, Goheung-gun, and Jindo-gun exhibited high connectivity. This suggests that environmental-friendly certified farms in Muan-gun and Jindo-gun were clustered and closely connected to one another. Based on the results of the spatial distribution of environmental-friendly certified farms, areas belonging to the hotspot and with high connectivity should be managed as clustered districts to secure the foundation and system of environmental-friendly certified farms. Areas that belong to cold spots and have low connectivity should be preceded by measures to promote conversion to environmental-friendly agriculture. In addition, it is necessary to make it possible to create a large-scale cluster district through a long-term spatial planning strategy to expand the environmental-friendly certified farms. The findings of this study can provide quantitative data on policies and discussions for developing a model for rural spatial planning.
우리나라는 최근 도시지역의 광역화로 인해 시가화 지역이 지속적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 증가한 불투수면적은 이수 및 치수 측면에서 다양한 문제를 야기하여 유역의 물순환 체계를 왜곡하고 있다. 더불어 하천의 건천화에 따른 하천 유지유량의 감소 및 공공수역으로 방출되는 오염물질의 증가는 하천의 다양한 환경적, 생태학적 문제를 야기하고 있다. 따라서 최근에는 유역 물순환 관리가 국가 물관리 정책의 핵심 전략으로 부각되고 있으며, 적절한 물순환 관리를 위해서는 물순환 건전성이 취약한 우선관리 유역을 도출하고, 해당 유역을 중심으로 보다 체계적이고 통합적인 유역관리 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 유역 물순환에 영향을 미치는 주요 요소들을 기후, 수문, 수질 및 사회·경제적 요인 측면으로 구분하고, Pressure-State-Response (PSR) framework를 적용하여 각 요소 별 주요 평가 지표들을 압력 (Pressure), 상태 (State) 및 반응(Reponse) 요인으로 분류하였다. 또한 전국 소권역 단위에 대하여 각 지표들을 분석하여 기후, 수문, 수질 및 사회·경제적요인 별 물순환 건강성 점수를 산정하였다. 한편, 지역 및 요인별 물순환 건강성 점수를 기반으로 핫스팟 분석 (Hot Spot Analysis)을 수행하여, 통계적으로 유의미한 패턴을 나타내는 지역을 중심으로 우선관리가 필요한 지역을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 물순환 건강성 평가 요소별 점수 및 핫스팟 분석 결과는 향후 물순환 우선관리 지역 선정에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 공간통계 기법을 이용하여 공시지가에 대한 만족도를 시계열적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재 GIS를 이용한 공시지가의 공간적 분포특성을 분석하거나, 공시지가 제도의 개선 방안을 정성적으로 제시하는데 머무르고 있다. 공시지가의 공시가격, 의견가격을 기준으로 이의신청 제기 강도를 그룹화 하여 공시지가에 대한 만족도 GIS DB를 구축하고, 공간밀도분석과 공간 자기상관분석을 통해서 만족도의 시계열적 변화를 비교 분석하였다. 연구 결과 공시가격과 의견가격과의 차이는 개별토지에 따라 다르나 대부분 평균 3배 이하의 상향 또는 하향을 요구하고 있는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 민원인들의 의견가격의 요구를 통계적으로 분석함으로써 민원인의 공시지가에 대한 만족도를 정량적으로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다. 공시지가의 만족도를 GIS를 이용하여 분석함으로써 공시지가만이 아닌 의견가격과의 차이를 이용하여 공시지가의 만족도를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 공간 자기상관 분석 및 핫스팟 분석 등의 시계열적 공간통계분석 방법을 통해 공시지가 만족도의 시공간적 변화를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 연도별 자료를 활용한 시공간 분석을 통하여 지역적으로 양 또는 음의 유의적 관계를 규명할 수 있었다.
최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.
Objective: Mitochondrial DNA (mtDNA) is considered a hotspot of mutations in various tumors. However, the relationship between microsatellite instability (MSI) and mtDNA copy number alterations in lung cancer has yet to be fully clarifieds. In the current study, we investigated the copy number and MSI of mitochondrial genome in lung carcinomas, as well as their significance for cancer development. Methods: The copy number and MSI of mtDNA in 37 matched lung carcinoma/adjacent histological normal lung tissue samples were examined by polymerase chain reaction-single strand conformation polymorphism (PCR-SSCP) assays for sequence variation, followed by sequence analysis and fluorogenic 5'-nuclease real-time PCR. Student's t test and linear regression analyses were employed to analyze the association between mtDNA copy number alterations and mitochondrial MSI (mtMSI). Results: The mean copy number of mtDNA in lung carcinoma tissue samples was significantly lower than that of the adjacent histologically normal lung tissue samples (p<0.001). mtMSI was detected in 32.4% (12/37) of lung carcinoma samples. The average copy number of mtDNA in lung carcinoma samples containing mtMSI was significantly lower than that in the other lung carcinoma samples (P<0.05). Conclusions: Results suggest that mtMSI may be an early and important event in the progression of lung carcinogenesis, particularly in association with variation in mtDNA copy number.
Yusoff, Abdul Aziz Mohamed;Zulfakhar, Fatin Najwa;Sul'ain, Mohd Dasuki;Idris, Zamzuri;Abdullah, Jafri Malin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권12호
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pp.5195-5201
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2016
Background: Brain tumors, constituting one of the most deadly forms of cancer worldwide, result from the accumulation of multiple genetic and epigenetic alterations in genes and signaling pathways. Isocitrate dehydrogenase enzyme isoform 1 (IDH1) mutations are frequently identified in primary brain tumors and acute myeloid leukemia. Studies on IDH1 gene mutations have been extensively performed in various populations worldwide but not in Malaysia. This work was conducted to study the prevalence of IDH1 c.395G>A (R132H) hotspot mutations in a group of Malaysian patients with brain tumors in order to gain local data for the IDH1 mutation profile in our population. Methods: Mutation analysis of c.395G>A (R132H) of IDH1 was performed in 40 brain tumor specimens by the polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism method (PCR-RFLP) and then verified by direct sequencing. Associations between the IDH1 c.395G>A (R132H) mutation and clinicopathologic characteristics were also analyzed. Results: The IDH1 c.395G>A (R132H) mutation was detected in 14/40 patients (35%). A significant association was found with histological tumor types, but not with age, gender and race. Conclusions: IDH1 is frequently mutated and associated with histological subtypes in Malay brain tumors.
자바 프로그램이 실행되면서 자료들은 상수에서 변수로, 변수에서 변수로 등 다양한 경로로 이동한다. 자료들은 메모리에 위치하며 자료의 이동은 메모리에 대한 접근을 필요로 한다. 메모리 접근은 시간지연과 에너지 소비를 야기하므로 여러 경로의 자료 이동이 어떤 부담을 갖는지를 아는 것은 효율적 프로그램 작성은 물론 고성능 자바가상기계의 구현에도 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 자바 메모리를 상수, 지역변수, 필드 등 세 가지 영역으로 나누고 각 영역 간의 자료 이동에 대한 부담을 조사하였다. 분석 결과 지역변수에서 지역변수로의 자료 이동이 가장 부담이 작고 필드에서 필드로의 이동이 가장 부담이 큰 것으로 조사 되었으며 부담 차이는 최대 2배에 이르는 것을 발견하였다. JIT 등 최적화 기술은 자료 이동 부담을 현저히 감소시켰으며 HotSpot JVM의 경우 최소 14배에서 최대 27배까지 부담 저하 효과를 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2778-2791
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2017
In the age of big data, distributed data providers need to ensure the privacy, while data analysts need to mine the value of data. Therefore, how to find the privacy-utility tradeoff has become a research hotspot. Besides, the adversary may have the background knowledge of the data source. Therefore, it is significant to solve the privacy-utility tradeoff problem in the distributed environment with side information. This paper proposes a distributed privacy-utility tradeoff method using distributed lossy source coding with side information, and quantitatively gives the privacy-utility tradeoff region and Rate-Distortion-Leakage region. Four results are shown in the simulation analysis. The first result is that both the source rate and the privacy leakage decrease with the increase of source distortion. The second result is that the finer relevance between the public data and private data of source, the finer perturbation of source needed to get the same privacy protection. The third result is that the greater the variance of the data source, the slighter distortion is chosen to ensure more data utility. The fourth result is that under the same privacy restriction, the slighter the variance of the side information, the less distortion of data source is chosen to ensure more data utility. Finally, the provided method is compared with current ones from five aspects to show the advantage of our method.
Land cover types of Hustai National Park (HNP) in Mongolia, a hotspot area with rare species, were classified and their temporal changes were evaluated using Landsat MSS TM/ETM data between 1994 and 2000. Maximum likelihood classification analysis showed an overall accuracy of 88.0% and 85.0% for the 1994 and 2000 images, respectively. Kappa coefficients associated with the classification were resulted to 0.85 for 1994 and 0.82 for 2000 image. Land cover types revealed significant temporal changes in the classification maps between 1994 and 2000. The area has increased considerably by $166.5km^2$ for mountain steppe. By contrast, agricultural areas and degraded areas affected by human being activity were decreased by $46.1km^2$ and $194.8km^2$ over the six year span, respectively. These areas were replaced by mountain steppe area. Specifically, forest area was noticeably fragmented, accompanied by the decrease of $\sim400$ ha. The forest area revealed a pattern with systematic gain and loss associated with the specific phenomenon called as forest free-south slope. We discussed the potential environmental conditions responsible for the systematic pattern and addressed other biological impacts by outbreaks of forest pests and ungulates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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