The aim of this study was to determine the concentrations of air-borne microorganisms (bacteria, fungi, gram negative bacteria (GNB), endotoxins, and respirable suspended particles (RSPs), and their correlation with environmental parameters (temperature, humidity, and carbon dioxide levels) in duck houses. The mean concentrations of bacteria, fungi, and GNB were very high (> $10^6\;CFU/m^3$), and endotoxin levels exceeded $10^3\;EU/m^3$. Among the various work stages, in the task of receiving ducks, bacteria were $6.2{\times}10^6;CFU/m^3$, and GNB were $5.4{\times}10^6\;CFU/m^3$, while RSPs levels were $397.6\;{\mu}g/m^3$ and endotoxin levels were $47.2{\times}10^3\;EU/m^3$ in the task of dividing the ducks, and fungi were $4.9{\times}10^6\;CFU/m^3$ in the task of shipping the ducks. The concentrations of RSPs and endotoxins were significantly higher in tasks involving greater movement of ducks in the house, relative to tasks involving little movement of ducks (p<0.05). Further, with progression in growth of the ducks, the concentrations of bacteria, GNB, endotoxins, and RSPs were significantly increased. There was significant correlation between levels of GNB with bacteria (r=0.75) and fungi (r=0.86), endotoxins with RSPs (r=0.75), bacteria with fungi (r=0.39), and carbon dioxide with RSPs (r=0.38), bacteria (r=0.33), and endotoxins (r=0.31). These results suggest considerable respiratory hazard for farmers in these environments.
Purpose: To overcome the difficulty in building a large data set with a high-quality in medical imaging, a concept of 'blended-transfer learning' (BTL) using a combination of both source data and target data is proposed for the target task. Materials and Methods: Source and target tasks were defined as training of the source and target networks to reconstruct cardiac CINE images from undersampled data, respectively. In transfer learning (TL), the entire neural network (NN) or some parts of the NN after conducting a source task using an open data set was adopted in the target network as the initial network to improve the learning speed and the performance of the target task. Using BTL, an NN effectively learned the target data while preserving knowledge from the source data to the maximum extent possible. The ratio of the source data to the target data was reduced stepwise from 1 in the initial stage to 0 in the final stage. Results: NN that performed BTL showed an improved performance compared to those that performed TL or standalone learning (SL). Generalization of NN was also better achieved. The learning curve was evaluated using normalized mean square error (NMSE) of reconstructed images for both target data and source data. BTL reduced the learning time by 1.25 to 100 times and provided better image quality. Its NMSE was 3% to 8% lower than with SL. Conclusion: The NN that performed the proposed BTL showed the best performance in terms of learning speed and learning curve. It also showed the highest reconstructed-image quality with the lowest NMSE for the test data set. Thus, BTL is an effective way of learning for NNs in the medical-imaging domain where both quality and quantity of data are always limited.
클라우드 컴퓨팅에서 서버 가상화는 한 대의 물리적인 서버를 다수의 가상머신으로 분할하여 다양한 운영체제 및 애플리케이션을 구동하는 기술이다. 가상머신의 마이그레이션은 현재 실행 중인 가상머신을 소스 호스트에서 다른 물리적인 장치인 타깃 호스트로 이동하는 것이다. 가상머신의 라이브 마이그레이션은 작업 수행 성능의 최적화와 저전력 지원 및 에너지 절감, 결함포용, 노드들 간의 부하 균형을 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 적응적 VM 라이브 마이그레이션 기법을 제안한다. 이를 위해 적응적 VM 마이그레이션 시점을 결정하는 VM 모니터링 모듈을 제안하고 오픈소스 기반 전가상화를 지원하는 하이퍼바이저를 설계하였다.
The OPRoS (Open Platform for Robotic Service) framework provides uniform operating environment for service robots. As an OPRoS-based service robot has to support real-time as well as non-real-time applications, application of Windows NT kernel based operating system can be restrictive. On the other hand, various benefits such as rich library and device support and abundant developer pool can be enjoyed when service robots are built on Windows NT. The paper presents a user-mode component scheduler of OPRoS, which can provide near real-time scheduling service on Windows NT based on the restricted real-time features of Windows NT kernel. The component scheduler thread with the highest real-time priority in Windows NT system acquires CPU control. And then the component scheduler suspends and resumes each periodic component executors based on its priority and precedence dependency so that the component executors are scheduled in the preemptive manner. We show experiment analysis on the performance limitations of the proposed scheduling technique. The analysis and experimental results show that the proposed scheduler guarantees highly reliable timing down to the resolution of 10ms.
본 논문은 응용수준 액티브네트워크(ALAN)상에서 자치 적응성(Self-Adaptation) 컨텐츠 서비스 네트워크(CSN)에 관하여 언급하였다. 최근에는 컨텐츠 전송에 초점을 둔 CDN(Content Delivery Network)기술과 더불어 서비스 전송에 초점을 둔 CSN(Content Service Network)이 등장하였다. 그리고 CSN과 관련하여 IETF(Internet Export Task Force)에서는 OPES(Open Pluggable Edge Service)표준의 표준화가 진행 중에 있다. 그러나 최근에 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 도래와 함께 망에서는 사용자의 자주 변화하는 제약조건에 맞는 서비스를 제공하기 위한 자치적응성(self-adaptation)이 요구되고 있다. 기존 CDN/CSN는 자치 적응성의 고려가 부족하다. 왜냐하면 기존 망이 이러한 기능을 현재 지원할 수 없기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 망에서 기능성 제공이 가능한 액티브네트워크 상의 자치적응성 CSN의 구조를 제안하였다.
수준별 학습지는 열린 교실에서 주요한 학습 자료이다. 그러나, 초등 학교에서 학습지들이 종종 원칙없이 개발되어 왔다. 특히, 과학 교육적 요소들이 학습지 개발에서 무시되어 온 경향이 있다. 이러한 문제점들을 개선하고자 과학 지식의 맥락적 특성과 교육적 구성주의를 고려한 수준별 학습지 모형을 개발하였다. 이 모형의 틀은 탐구와 학습 과제에 나타나는 맥락으로 구성되어 있다. 학습지의 수준은 탐구요소의 통합성과 맥락의 친근성을 바탕으로 결정하였다.
The Center for Science Gifted Education (CSGE) of Chongju National University of Education was established in 1998 with the financial support of the Korea. Science & Engineering Foundation (KOSEF). In fact, we had prepared mathematics and science gifted education program beginning in 1997. It was possible due to the commitment of faculty members with an interest in gifted education. Now we have 5 classes in Mathematics, two of which are fundamental, one of which is a strengthened second-grade class gifted elementary school students, and one a fundamental class, and one a strengthened class for gifted middle school students in Chungbuk province. Each class consists of 16 students selected by a rigorous examination and filtering process. Also we have a mentoring system for particularly gifted students in mathematics. We have a number of programs for Super-Saturday, Summer School, Winter School, and Mathematics and Science Gifted Camp. Each program is suitable for 90 or 180 minutes of class time. The types of tasks developed can be divided into experimental, group discussion, open-ended problem solving, and exposition and problem solving tasks. Levels of the tasks developed for talented elementary students in mathematics can be further divided into grade 5 and under, grade 6, and grade 7 and over. Types of the tasks developed can be divided into experimental, group discussion, open-ended problem solving, and exposition and problem solving task. Also levels of the tasks developed for talented elementary students in mathematics can be divided into the level of lower than grade 5, level of grade 6, and level of more than grade 7. Three tasks developed and practiced are reported in this article.
This study discusses the nature of data-interpretation process in the perspective of modern hermeneutics and explores its methodological implications for qualitative research on the life of children. Discussions center around the basic concepts of modern hermeneutics, such as the conceptual distinctions between understanding and explanation, the intersubjective reality constituted between the child's horizon and the researcher's, the concept of the hermeneutics circle and the importance of the openness of language in understanding children's lifeworld. The conclusions are made as follows: First, the concept of "understanding", which is the basic concern of qualitative research on children, has a much different meaning from that of "explanation" in quantitative research. The task of understanding lies in interpreting the lived meaning in context as experienced by children in all its complexity. Second the researcher's subjectivity in the interpretation process has a dual function in that it can produce a faulty hermeneutics circle and yet it provides the researcher with the strong momentum to open up her understanding towards a deeper and wider level. Third, the reliability and the validity of qualitative research should be discussed within the interpretation process itself in that interpretation in qualitative research is guided basically by the researcher's internal dialectic: between data (text) and her subjectivity. Lastly, the language in interpretive research should be open and free in terms of style in order to present a fuller and richer description of children's lifeworld and the delicate textures of their lived meanings.
Boubaker, Houcine;Tagougui, Najiba;El Abed, Haikal;Kherallah, Monji;Alimi, Adel M.
Journal of Information Processing Systems
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제10권4호
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pp.503-522
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2014
In the cursive handwriting recognition process, script trajectory segmentation and modeling represent an important task for large or open lexicon context that becomes more complicated in multi-writer applications. In this paper, we will present a developed system of Arabic online handwriting modeling based on graphemes segmentation and the extraction of its geometric features. The main contribution consists of adapting the Fourier descriptors to model the open trajectory of the segmented graphemes. To segment the trajectory of the handwriting, the system proceeds by first detecting its baseline by checking combined geometric and logic conditions. Then, the detected baseline is used as a topologic reference for the extraction of particular points that delimit the graphemes' trajectories. Each segmented grapheme is then represented by a set of relevant geometric features that include the vector of the Fourier descriptors for trajectory shape modeling, normalized metric parameters that model the grapheme dimensions, its position in respect to the baseline, and codes for the description of its associated diacritics.
In this research, schedule optimization is defined as balancing the number of workers while keeping the demand and needs of the project resources, creating the perfect schedule for each activity. Therefore, when one optimizes a schedule, multiple potentials of schedule changes are assessed to get an instant view of changes that avoid any over and under staffing while maximizing productivity levels for the available labor cost. Optimizing the number of workers in the scheduling process is not a simple task since it usually involves many different factors to be considered such as the development of quantity take-offs, cost estimating, scheduling, direct/indirect costs, and borrowing costs in cash flow while each factor affecting the others simultaneously. That is why the optimization process usually requires complex computational simulations/modeling. This research attempts to find an optimal selection of daily maximum workers in a project while considering the impacts of other factors at the same time through OPEN BIM based multiple computer simulations in resource leveling. This paper integrates several different processes such as quantity take-offs, cost estimating, and scheduling processes through computer aided simulations and prediction in generating/comparing different outcomes of each process. To achieve interoperability among different simulation processes, this research utilized data exchanges supported by building SMART-IFC effort in automating the data extraction and retrieval. Numerous computer simulations were run, which included necessary aspects of construction scheduling, to produce sufficient alternatives for a given project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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