As the importance of the use and analysis of big data is emerging, there is a growing interest in natural language processing techniques for unstructured data such as news articles and comments. Particularly, as the collection of big data becomes possible, data mining techniques capable of pre-processing and analyzing data are emerging. In this case study with a telecom company, we propose a methodology how to formalize unstructured data using text mining. The domain is determined as equipment failure and the data is about 2.2 million equipment check ledger data. Data on equipment failures by 800,000 per year is accumulated in the equipment check ledger. The equipment check ledger coexist with both formal and unstructured data. Although formal data can be easily used for analysis, unstructured data is difficult to be used immediately for analysis. However, in unstructured data, there is a high possibility that important information. Because it can be contained that is not written in a formal. Therefore, in this study, we study to develop digital transformation method for unstructured data in equipment check ledger.
What is the meaning of menopause experienced by urban Korean women? Nurses need an under standing of menopause as it is experienced by women themselves. Nursing needs to build knowledge of womens' health experiences. This phenomenological study examined what menopause means to modern Korean woman to build a structure of knowledge useful for practice to enhance the quality of life of women throughout this experience. Traditional definition of menopause according to physiological changes, as illness and more recently as psychosociocultural phenomena were examined along with the folk lore information generally available in the society A review of the research and scientific literature was done from the perspectives of four models including the medical model of menopause as disease, the psychosocial model as positive and negative behavioral responses to menopause, a feminist model of menopause as a time of rebirth and a nursing model of the changing patterns of meaning, rythms and transformation women experience through menopause. Van Kaam's method was used to analyse data audio-recorded during interviews by the investigator with 65 women, 40 to 60 years of agey whose confidentility was assured. Interpretation of the data was enhanced luther by consultation with professional colleugues and with informants. Four rhythmical patterns of process emerged : from suffering to comfort, from oppression to freedom from being a good wife and wise mother to becoming a woman and from a hard life to an abundant life. The detailed common elements making up each of the four patterns and definitions of each pattern were presented. Each pattern was discussed critically from the point of view of medical, psychosociocultural, womens' and nursing models. The structural definition of the synthesis of the four process patterns was stated as : in spite of suffering the middle-aged urban Korean woman find she is able to help herself to feel comfortable and to realize release as she moves from oppression to liberation and freedom from being a good wife and wise mother she experiences rebirth as a woman : she begins to live a profitable and valuable life : her life becomes one of transformed abundant living. The definition transcends the medical and phychosociocultural model to embody a nursing model. The analysis was critiqued by using Parse' Human Becomming theory of nursing because the emerging themes were process patterns. Parse' theory provides and explanation of the experience of menopause consistant with the data which enhances nursing understanding of womens' experience of menopause. Parse' practice methodology provide guidance for promoting womens' quality of life throughout the experience of menopause. Feminist analysis contributes valuable critique to nursing research, richly expanding the perspective from traditional approaches to promote understanding of the meaning of womens' health experiences.
Background: To analyze the expression of estrogen receptors (ER), progesterone receptors (PR), C-erbB-2 and Ki-67 in endometrial carcinoma (EC) and their relationships with the clinicopathological features. Materials and Methods: Sixty-seven EC samples, 53 normal endometrial samples and 53 atypical hyperplasia endometrial samples were all selected in Shaanxi Provincial People's Hospital from Jun., 2012 to Jun., 2014. The expression of ER, PR, C-erbB-2 and Ki-67 in EC tissue, normal endometrial tissue and atypical hyperplasia endometrial tissue was respectively detected using immunohistochemical SP method. The relationships between the expression of ER, PR, C-erbB-2 and Ki-67 and the patients' clinicopathological features as well as their correlations in EC tissue were also analyzed. Results: The positive expression rates of ER and PR in EC tissue were 44.8% and 41.8%, respectively, dramatically lower than in atypical hyperplasia endometrial tissue and normal endometrial tissue (P<0.01). The positive expression rates of C-erbB-2 and Ki-67 in EC tissue were 80.6% and 64.2%, respectively, significantly higher than in atypical hyperplasia endometrial tissue and normal endometrial tissue (P<0.01). In EC tissue, the expression of ER and PR was closely associated with the differentiated degrees and depth of myometrial invasion (P<0.05), while that of C-erbB-2 and Ki-67 with the clinical staging, differentiated degrees, depth of myometrial invasion and presence or absence of lymph node metastasis (P<0.05). Spearman correlation analysis further displayed that the expression of ER was positively correlated with PR (r=0.393, P=0.001), but negatively with C-erbB-2 and Ki-67 (r=-0.469, P=0.000; r=-0.329, P=0.007); The expression of PR was negatively correlated with C-erbB-2 and Ki-67 (r=-0.273, P=0.025; r=-0.251, P=0.041), but that of C-erbB-2 positively with Ki-67 (r=0.342, P=0.005). Conclusions: Abnormal expression of ER, PR, C-erbB2 and Ki-67 might play an important role in endometrial malignant transformation and cell differentiation, so their joint detection is likely to be a comprehensive combination of immune factors, which is of great importance for EC prognosis.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.13-20
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2020
One of the major issues surrounding big data is the availability of massive time-based or telemetry data. Now, the appearance of low cost capture and storage devices has become possible to get very detailed time data to be used for further analysis. Thus, we can use these time data to get more knowledge about the underlying system or to predict future events with higher accuracy. In particular, it is very important to define custom tailored contract offers for many households and businesses having smart meter records and predict the future electricity usage to protect the electricity companies from power shortage or power surplus. It is required to identify a few groups with common electricity behavior to make it worth the creation of customized contract offers. This study suggests big data transformation as a side effect and clustering technique to understand the electricity usage pattern by using the open data related to smart meter and KNIME which is an open source platform for data analytics, providing a user-friendly graphical workbench for the entire analysis process. While the big data components are not open source, they are also available for a trial if required. After importing, cleaning and transforming the smart meter big data, it is possible to interpret each meter data in terms of electricity usage behavior through a dynamic time warping method.
Unlike the previous studies which have focused on 2-dimensional urban characteristics, this paper presents statistical models explaining urban heat island(UHI) effect by 3-dimensional urban morphologic information and addresses its policy implications. 3~dimensional informations of Columbus, Ohio arc captured from LiDAR data and building boundary informations are extracted from a building digital map, Finally NDV[ and temperature data are calculated by manipulating band 3, band 4, and thermal hand of LandSat images. Through complicated data processing, 6 independent variables(building surface area, building volume, height to width ratio, porosity, plan surface area) are introduced in simple and multiple linear regression models. The regression models are specified by Box-Tidwell method, finding the power to which the independent variable needs to raised to be in a linearity. Porosity, NDVI, and building surface area are carefully chosen as explanatory variables in the final multiple regression model, which explaining about 57% of the variability in temperatures. On reducing UHI, various implications of the results give guidelines to policy-making in open space, roof garden, and vertical garden management.
The finite element method (FEM), a powerful numerical modeling tool for solving various engineering problems, is frequently applied to three-dimensional (3-D) modeling thanks to its capability of discretizing and simulating the shape of model with finite number of elements. Considering the accuracy of the solution and computing time in modeling of engineering problems, it is preferable to construct physical continuity and simplify mesh system. Although there exist systematic mesh generation systems for arbitrary shaped model, it is hard to model a simple cylinder in terms of 3-D coordinate system especially in the vicinity of the central axis. In this study I adopt cylindrical coordinate system for modeling the 3-D model space and define the origin of the coordinates with mathematically clear coordinate transformation. Since we can simulate the whole space with hexahedral elements, the cylindrical coordinate system is effective in handling the 3-D model structure. The 3-D do resistivity modeling scheme developed in this study provides basie principle for borehole-to-surface resistivity survey, which can be a useful tool for the application to environmental problem.
Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.
Jang, Hyun A;Lim, Ka Min;Kim, Hyun A;Park, Yeon-Il;Kwon, Suk Yoon;Choi, Pil Son
Journal of Plant Biotechnology
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v.40
no.4
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pp.198-202
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2013
To produce transgenic cucumber expressing Nit gene coffering abiotic resistance, the cotyledonary-node explants of cucumber (cv. Eunsung) were inoculated with A. tumefaciens transformed with pPZP211 or pCAMBIA2300 carrying Nit gene, that has cis-acting element involved in resistance to various abiotic environmental stresses. After co-cultivation, the procedures of selection, shoot initiation, shoot elongation, and plant regeneration were followed by cotyledonary-node transformation method (CTM, Jang et al. 2011). The putative transgenic plants were selected when shoots were grown to a length greater than 3 cm from the cotyledonary-node explants on selection medium supplemented with 100 mg/L paromomycin as a selectable agent. The confirmation of transgenic cucumber was based on the genomic PCR, Southern blot analysis, RT-PCR, and Northern blot analysis. A 105 shoots (4.12%) selected from the selection mediums were obtained from 2,547 explants inoculated. Of them, putative transgenic plants were only confirmed with 45 plants (1.77%) by genomic PCR analysis. Transgenic plants showed that the Nit genes integrated into each genome of 39 plants (1.53%) by Southern blot analysis, and the expression of gene integrated into cucumber genome was only confirmed at 6 plants (0.24%) by RT-PCR and Northern blot analysis. These results lead us to speculate that the genes were successfully integrated and expressed in each genome of transgenic cucumber.
An integrated model is presented to describe underground flow and mass transport, using a multicomponent multiphase approach. The comprehensive governing equation is derived considering mass and force balances of chemical species over four phases(water, oil, air, and soil) in a schematic elementary volume. Compact and systemati notations of relevant variables and equations are introduced to facilitate the inclusion of complex migration and transformation processes, and variable spatial dimensions. The resulting nonlinear system is solved by a multidimensional finite element code. The developed code with dynamic array allocation, is sufficiently flexible to work across a wide spectrum of computers, including an IBM ES 9000/900 vector facility, SP2 cluster machine, Unix workstations and PCs, for one-, two and three-dimensional problems. To reduce the computation time and storage requirements, the system equations are decoupled and solved using a banded global matrix solver, with the vector and parallel processing on the IBM 9000. To avoide the numerical oscillations of the nonlinear problems in the case of convective dominant transport, the techniques of upstream weighting, mass lumping, and elementary-wise parameter evaluation are applied. The instability and convergence criteria of the nonlinear problems are studied for the one-dimensional analogue of FEM and FDM. Modeling capacity is presented in the simulation of three dimensional composite multiphase TCE migration. Comprehesive simulation feature of the code is presented in a companion paper of this issue for the specific groundwater or flow and contamination problems.
Transgenic herbicide-resistant sweet potato plants [Ipomoea batatas (L.) Lam.] produced through a biolistic transformation were used in this study. The objective of this research was to find out a rapid and reliable assay method for confirming glufosinate-ammonium resistance. The techniques tested include whole-plant bioassay, one leaf bioassay, and leaf disk bioassay. Parameters investigated in this study were leaf injury and ammonium accumulation at 1 and 5 days after treatment of glufosinate-ammonium. In the leaf disk bioassay, leaf injury of the transgenic line 7171 was 1.9-fold less affected by glufosinate-ammonium than the wild type. The leaf injury of 7171 in one leaf and whole-plant bioassays was 59- and 92-fold less affected by glufosinate-ammonium, respectively, compared with that of the wild type. Leaf disk, one leaf, and whole-plant bioassays showed that ammonium accumulation of the 7171 was 2 to 20-, 4 to 43-, and 6 to 115-fold less affected by 0.5-5 mM glufosinate-ammonium than that of the wild type. All three bioassays successfully distinguished the resistance from the transgenic lines, but one leaf bioassay is the simplest and quickest. Leaf injury and ammonium accumulation were the same in leaves 1, 3, 5, 7, and 10 of 3 mM glufosinate-ammonium treated plants or nontreated plants. The one leaf bioassay was chosen as the standard procedure for future confirmation of resistance in transgenic sweet potato because it is a rapid and reliable assay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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