본 연구에서는 독서장애인을 위한 모바일 전자책에 저장된 어노테이션을 탐색하고 그 결과를 재생하는 기법을 제안하고, 이를 음성 어노테이션 브라우징 시스템이라 칭하였다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템은 명령 입력, 중요도 분석 및 추천, 검색, 출력 단계로 구성된다. 특히 본 논문에서는 대상 사용자가 청각 의존도가 높은 독서장애인들이기 때문에 완전히 청각에 의존해서 사용할 수 있도록 모든 단계에서 음성인식 인터페이스를 제공한다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템의 효율성을 검증하기 위해 모바일 안드로이드 환경에서 실행되는 전자책 소프트웨어와 음성 어노테이션 브라우징 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 전맹인으로 구성된 다수의 사용자들로 하여금 검증하도록 하였으며, 그 결과 이들이 원하는 어노테이션을 찾는 과정이 성공적으로 이루어 질 수 있음을 확인 하였다.
Silymarin is a flavonoid complex extracted from the Silybum marianum plant with a wide range of pharmacological and biochemical effects. In the present study, the immunomodulatory effects of silymarin were investigated in BALB/c mice. Silymarin was administered daily by intraperitoneal injection at doses of 50, 100 and 150 mg/kg for 14 consecutive days. Following the exposure, host hematological parameters, spleen cellularity and histopathological examination, as well as delayed-type hypersensitivity (DTH) responses, hemagglutination titers (HA), splenocyte cytokine production and lymphocyte proliferation assay were studied in all of the test groups of animals. The results showed that the low dose of silymarin (50 mg/kg) could stimulate both cellular and humoral immune functions in the treated hosts. In addition, silymarin at 100 mg/kg appeared to impact on DTH responses and lymphoproliferation. Based on the finding here, it would seem that silymarin has efficient immunostimulant properties. As a recommendation, the application of silymarin along with acupuncture technique (herbal acupuncture) can be thought as a good plan to modulate and enhance the immune system for the management of several immunodeficiency disorders. However, further studies are required to demonstrate this hypothesis.
Beam quality is changed about magnetic field of bending magnet. Evaluation of beam quality using PDD(Percentage Depth Dose) at 10cm depth at recommendation of AAPM(America Academy of Pain Medicine). However this evaluation shows fragmentary element. Therefore this study is applied to three value, 10cm divided by 5cm depth PDD, 20cm divided by 10cm depth PDD, 30cm divided by 20cm depth PDD, at change the magnetic field. PDD is measured at magnetic field changed ${\pm}1%$, ${\pm}2%$ at 6MV(Mega Voltage), 10MV photon. The plan technique is 3 portal plan using Core-Plan at human pelvic phantom. Conventional and presented methods are compared at maximum and minimum dose. The presented method increased discernment of relieve the unequal distribution and energy area than conventional method. Henceforth, application of presented method will be considered. Development of energy measurement method and detector miniaturization will be needed about continuous study.
Kim, S.M.;Park, D.S.;Jeon, K.A.;Park, C.J.;Yoo, H.M.;Oh, T.S.
대한치과보존학회:학술대회논문집
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대한치과보존학회 2003년도 제120회 추계학술대회 제 5차 한ㆍ일 치과보존학회 공동학술대회
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pp.577-577
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2003
Microcomputed tomography (MCT) made it possible to investigate the morphology of root canals more accurate. The aim of this study was to compare the effects of four root canal shaping methods, the profile system, the ProTaper system, a combination of these, and stainless steel K-files, in the shaping of the mesial root canals of extracted human mandibular first molars, three-dimensionally using MCT. Eight extracted mandibular first molars were scannde using MTC before and after the root cannals were instrumented. Two specimens were prepared using the Profile system and another two specimens were prepared using MCT before and after the root cannals were instrumented. Two specimens were prepared using the Profile system and another two specimens were prepared using the ProTaper system according to manufactures recommendation.(omitted)
최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.339-345
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2022
Outcome-based education (OBE) is a tried-and-true teaching technique based on a set of predetermined goals. Program Educational Objectives (PEOs), Program Outcomes (POs), and Course Outcomes (COs) are the components of OBE. At the end of each year, the Program Outcomes are evaluated, and faculty members can submit many recommended measures which dependent on the relationship between the program outcomes and its courses outcomes to improve the quality of program and hence the overall educational program. When a vast number of courses are considered, bad actions may be proposed, resulting in unwanted and incorrect decisions. In this paper, a recommender system, using collaborative filtering and association rules algorithms, is proposed for predicting the best relationship between the program outcomes and its courses in order to improve the attributes of the graduates. First, a parallel algorithm is used for Collaborative Filtering on Data Model, which is designed to increase the efficiency of processing big data. Then, a parallel similar learning outcomes discovery method based on matrix correlation is proposed by mining association rules. As a case study, the proposed recommender system is applied to the Computer Information Systems program, College of Computer Sciences and Information Technology, Al-Baha University, Saudi Arabia for helping Program Quality Administration improving the quality of program outcomes. The obtained results revealed that the suggested recommender system provides more actions for boosting Graduate Attributes quality.
Purpose: The primary purpose of this research is to understand the potential influence of various factors, namely, pharmacies' recommendations, families' and friend recommendations, price, country of origin, and past experience, on the purchasing decision of nonprescription medicines in the Jordanian context. Research design, data, and methodology: A survey was conducted among 220 Jordanian consumers through a self-administered questionnaire. Further, the authors utilized the mall intercept method as a convenience sampling technique to recruit the respondents who shop at different pharmacies. The data were analyzed using various statistical techniques, such as frequency and percentage for describing the demographics of the sample, Cronbach's alpha for testing the reliability of the data, skewness and kurtosis to check the normality of data, and further, multiple regression using SPSS version 25 was performed for examining the hypotheses. Results: The findings revealed that pharmacists' recommendation, recommendations from friends and family, and price positively influenced consumers' purchase decisions of OTC medicines in Jordan, whereas consumers' past experience and country of origin had no influence on consumers' purchasing decisions of OTC medicines. Conclusions: The paper examines the influence of various factors on customers' purchase decisions of OTC medicines, draws conclusions, and makes recommendations. Also, research limitations are mentioned.
Ga-Yeong Lee;Choong-In Yun;Juhee Cho;Young-Jun Kim
한국축산식품학회지
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제43권6호
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pp.949-960
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2023
This research aimed to validate a high-performance liquid chromatography method for the quantitative determination of bixin and norbixin in various foods. The Diode Array Detector (495 nm) technique was used. Method was validated for specificity, linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), precision, and accuracy, and the measurement uncertainty was assessed. The calibration curve showed excellent linearity (r2≥0.9999) over the tested concentration range of 0.2-25 mg/L. The LOD and LOQ were 0.03-0.11 and 0.02-0.05 mg/L for bixin and norbixin, respectively. The intra-and inter-day accuracies and precisions were 88.0±1.3-97.0±0.5% and 0.2%-2.6% relative SD (RSD) for bixin and 88.2±0.8-105.8±0.8% and 0.3%-2.7% RSD for norbixin, respectively. Inter-laboratory validation for accuracy and precision was conducted in three laboratories, and these results all met the AOAC guidelines. In addition, the relative expanded uncertainty (<22%) satisfied the CODEX recommendation. Furthermore, products distributed in Korea were monitored for annatto extracts using the proposed method to demonstrate its application. The developed analytical method is reliable for quantifying bixin and norbixin in various foods.
본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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