Objectives: While there have been many quantitative studies on the public's attitude towards mental illnesses, it is hard to find quantitative study which focused on the contextual effect on the public's attitude. The purpose of this study was to identify factors that affect the public's beliefs and attitudes including contextual effects. Methods: We analyzed survey on the public's beliefs and attitudes towards mental illness in Korea with multi-level analysis. We analyzed the public's beliefs and attitudes in terms of prejudice as an intermediate outcome and social distance as a final outcome. Then, we focused on the associations of factors, which were individual and regional socioeconomic factors, familiarity, and knowledge based on the comparison of the intermediate and final outcomes. Results: Prejudice was not explained by regional variables but was only correlated with individual factors. Prejudice increased with age and decreased by high education level. However, social distance controlling for prejudice increased in females, in people with a high education level, and in regions with a high education level and a high proportion of the old. Therefore, social distance without controlling for prejudice increased in females, in the elderly, in highly educated people, and in regions with a high education and aged community. Conclusions: The result of the multi-level analysis for the regional variables suggests that social distance for mental illness are not only determined by individual factors but also influenced by the surroundings so that it could be tackled sufficiently with appropriate considering of the relevant regional context with individual characteristics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2914-2935
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2016
With the increasing popularization of cloud computing, how to reduce physical energy consumption and increase resource utilization while maintaining system performance has become a research hotspot of virtual machine deployment in cloud platform. Although some related researches have been reported to solve this problem, most of them used the traditional heuristic algorithm based on greedy algorithm and only considered effect of single-dimensional resource (CPU or Memory) on energy consumption. With considerations to multi-dimensional resource utilization, this paper analyzed impact of multi-dimensional resources on energy consumption of cloud computation. A multi-dimensional resource constraint that could maintain normal system operation was proposed. Later, a novel virtual machine deployment method (NVMDM) based on improved particle swarm optimization (IPSO) and Euclidean distance was put forward. It deals with problems like how to generate the initial particle swarm through the improved first-fit algorithm based on resource constraint (IFFABRC), how to define measure standard of credibility of individual and global optimal solutions of particles by combining with Bayesian transform, and how to define fitness function of particle swarm according to the multi-dimensional resource constraint relationship. The proposed NVMDM was proved superior to existing heuristic algorithm in developing performances of physical machines. It could improve utilization of CPU, memory, disk and bandwidth effectively and control task execution time of users within the range of resource constraint.
The multi-criteria group decision making (MCGDM) problem is to determine the best compromise solution in a set of competing alternatives that are evaluated under conflicting criteria by decision maker (DM)s. In this paper, we propose a mixed-integer programming (MIP) model to solve MCGDM. The existing method based on minimizing a distance measure such as Median Approach can not guarantee the best compromise solution because the element of median point vector is defined with respect to each criteria separately. However, by considering all criteria simultaneously, we generate median point that is better for locating the best compromise solution. We also utilize the concept of spatial dispersion index (SDI) to produce a threshold value, which is used as a guideline to choose either the Utopian Approach or the Median Approach. And we suggest using CBITP (Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure) to provide DMs with various Pareto-optimal solutions so that DMs have broad range of selection.
k-최근접 질의와 같은 거리 브라우징 질의는 지리정보시스템(GIS)과 같은 공간 데이터베이스 응용에서 아주 중요한 질의이다. 최근 GIS 응용은 웹과 같은 다중 사용자 환경으로 확장되고 있는 추세이다. 이러한 질의를 처리하기 위한 많은 기법들 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 알고리즘이 가장 우수하지만, 하나의 질의 처리에 대해서만 최적화가 이루어졌다. 따라서 다중 사용자 환경에 적합하도록 이러한 기법들을 보완할 필요성이 있다. 이전에 처리된 질의 결과를 캐쉬에 저장해 두고(즉, 질의 결과 캐슁 기법) 후속 질의를 처리할 때 질의 결과를 이용하는 (즉, 질의 결과 매칭 기법) 것은 하나의 좋은 접근 방법이라 할 수 있다. 본 논문은 다중 사용자 GIS 환경에서 거리 브라우징 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 캐쉬된 이전 질의 결과를 재사용할 수 있도록 보완된 Hjaltason & Samet의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 우리의 접근 방법이 효율적임을 보인다.
This paper proposes a formation control method by which multi-mining robots maintain a specified formation and follow a path. To secure the path tracking performance, a pure-pursuit algorithm is considered for each individual robot, and to minimize the deviation from the reference path, speed reduction in the steering motion is added. For the formation, in which two robots are parallel in a lateral direction, the robots track the specified path at a constant distance. In this way, the Leader-Follower method is adopted and the following robot knows the position and heading angle of the leader robot. Through the experimental test using two ground vehicle models, the performance is verified.
본 논문은 주성분분석기법을 이용한 치아의 다면특징을 기반으로 한 새로운 생체 식별시스템을 제안한다. 치아의 다면 특징들은 정면치아와 좌측, 우측 치아들로 이루어진다. 우리는 실생활 환경에서 보안 접속을 위하여 치아를 이용한 생체식별을 목표로 한다. 다면 치아 영상들은 특별히 고안된 실험환경에서 획득되었으며, 개인 식별을 위한 특징으로 42개의 주성분이 개발되었다. 개인 식별은 학습된 다면치아와 회전된 다면치아 사이의 최소근접기법에 의해 계산되었다. 2도 회전 후의 다면치아 인식성능은 평균값으로 좌측면 치아 95.2%, 우측면 치아 91.3%을 보였다.
최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Telematics is expected to be one of the fastest growing businesses in information technology area. It may create a new emerging market in industry related to automotive, telecommunications, and information services. Especially vehicle navigation service is considered as a killer application among telematics service applications. The current vehicle navigation service typically recommends a single path that is based on the traveling time or distance from the origin to the destination. The system provides two options for users to choose either via highway or via any road. Since the traffics and road conditions of big cities are very complicated and dynamic, the demand of multi-path guidance system is increasing in telematics market. The multi-path guidance system should allow drivers to choose a path based on their individual preferences such as traveling time, distance, or route familiarity. Using the Lawler's algorithm, it is possible to find multiple paths; however, due to the lengthy computational time, it is not suitable for the real-time services. This study suggests a computationally feasible and efficient heuristic multiple paths finding algorithm that is reliable for the real-time vehicle navigation services.
본 논문에서는 조명 변이에 강인하게 동작 할 수 있는 하이브리드 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이를 위해, 서로 다른 특성을 가진 조명 불변 특징 추출 방법으로부터 판별력 있는 특징들을 추출한다. 개별 방법들의 장점들을 효과적으로 활용하기 위해, 판별 거리 척도를 이용하여 각 특징들의 분별력을 측정하여 분별력이 높은 특징들로만 복합 특징을 구성하여 얼굴 인식에 사용한다. Multi-PIE, Yale B, AR, yale database들에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 모든 database에 대해 개별 조명 불변 특징 방법들보다 우수한 인식 성능을 보여 주었다.
We investigate 53 late-type galaxies in Virgo to get better understanding galaxy evolution driven by environmental effects in the cluster. The goal is to study how galaxies are strongly affected gravitationally by their surroundings and/or how interstellar medium (ISM) of galaxies changes through the interaction with intracluster medium (ICM). To quantify these, a variety of diagnostic methods have been introduced. Our diagnostics have two different perspectives. First, we have carefully examined the morphological and kinematical properties of individual galaxies using high resolution HI images and compared with multi-wavelength data. Based on the visual inspection, we have identified signatures of the interactions with other galaxies or the ICM. Second, we have quantified influence of local environments of individual galaxies using X-ray data and optical catalog of the cluster. By combining all the diagnostics, we have identified the environmental effect(s) at work on individual galaxies. We also probe the environmental processes as a function of the cluster centric distance. Various gravitational interactions are found throughout the cluster, while the ICM-ISM interaction is mainly dominant near the cluster center. However, we find some evidence that galaxies start losing their gas already in the low density outskirts of the cluster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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