1981년 ICOMOS-IFLA 국제 역사 정원 위원회에서 제정한 플로렌스 헌장에서는 역사정원을 식물이 주를 이루는 건축적 구성으로 이를 영원히 변하지 않도록 유지하고자 하는 예술가와 장인의 욕구사이에 존재하는 끊임없는 균형으로 보았다. 이처럼 정원의 주된 구성요소인 수목은 계절의 순환에 따라 생성과 소명을 반복하기 때문에 지속적인 관리가 필요하다. 이에 따라 우리나라 궁궐에서도 수목의 모습을 유지하기 위한 관리는 필수불가결한 요소였을 것이다. 다만 과거 궁궐의 수목관리 기법을 고증하는 것은 매우 중요한 일이지만 역사적 기록 부재와 일제강점기로 인해 명맥이 단절됨에 따라 연구가 어려운 실정이다. 또한 일반적으로 궁궐의 수목은 관리를 하지 않았다는 견해에 따라 궁궐 수목 관리 기법에 관한 연구는 지금까지 수행되지 않았다. 본 연구는 근대에 촬영된 사진을 토대로 전문가 인터뷰를 통해 과거 궁궐의 수목관리 판단 여부를 밝히는데 목적을 두었다. 근대기에 촬영된 사진을 활용하여 전문가에게 심층 인터뷰를 통해 수종의 식별과 전정여부를 파악한 내용을 토대로 결과는 다음과 같다. 첫째, 사진을 통해 수목의 수형과 잎 형태 식별이 가능함을 확인하였으며 정지·전정 등에 의해서 생기는 현상을 관찰함으로써 근대기 궁궐의 수목관리 시행 여부를 추정할 수 있었다. 둘째, 4개 분야에서 8명의 전문가들에게 심층 인터뷰를 한 결과 수종 식별, 전정여부 및 목적, 방법 등의 관리여부의 판별이 가능하였으며 집단별 의견의 차이가 크게 발생하지 않고 근거를 명확하게 제시하였다. 셋째, 궁궐 수목의 관리 유형은 수형관리, 수목의 위해 요인 제거, 하층식생관리가 주된 것으로 판단하였으며 존덕정, 관람정 등의 사진을 통해 촬영 시점인 일제강점기 이전에도 수목의 관리가 이루어졌음을 확인하였다. 촬영된 사진을 토대로 전문가 인터뷰를 거쳐 일제강점기 이전 수목관리 여부 추정이 가능하였다. 그러나 당시 시대 상황에 따라 자체적으로 수행된 것인지 일제에 의해 수행된 것인지는 사료의 부족으로 규명하지 못하였다. 하지만, 과거 궁궐의 수목관리를 하지 않았다는 견해를 수집된 자료를 통해 반박할 수 있는 근거자료를 마련하였으며 이를 뒷받침하는 전문가 의견을 종합하여 여부를 판단하였다. 또한 일반적인 정지·전정 이론을 토대로 전문가 의견에 대한 실증적인 검토를 실시하여 연구결과에 신뢰성을 확보하였다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
Six parent and their 12 gamma ray-induced somatic flower colour mutants of garden rose were characterized to discriminate the mutants from their respective parents and understanding the genetic diversity using Random amplification of polymorphic DNA (RAPD) markers. Out of 20 primers screened, 14 primers yielded completely identical fragments patterns. The other 7 primers gave highly polymorphic banding patterns among the radiomutants. All the cultivars were identified by using only 7 primers. Moreover, individual mutants were also distinguished by unique RAPD marker bands. Based on the presence or absence of the 48 polymorphic bands, the genetic variations within and among the 18 cultivars were measured. Genetic distance between all 18 cultivars varied from 0.40 to 0.91, as revealed by Jaccard's coefficient matrix. A dendrogram was constructed based on the similarity matrix using the Neighbor Joining Tree method showed three main clusters. The present RAPD analysis can be used not only for estimating genetic diversity present in gamma ray-induced mutants but also for correct identification of mutant/new varieties for their legal protection under plant variety rights.
Galaxy/Halo finding based on the friends-of-friend (FoF) algorithm has been widely adopted for its simplicity and expandability to the phase-space. However, cosmological simulations have been progressively bigger in size and more accurate in resolutions, resulting in that galaxy/halo finding gets computationally expensive more and more. In fact, we confirm this issue through our exercise of applying the 6-dimensional (6D) FoF galaxy finder code, VELOCIraptor (Elahi et al.2019) on the NewHorizon simulation (Dubois et al. 2021), in which typical galaxies with about 1e11 Msun (107 particles) are identified with very low speed (longer than a day). We have applied several improvements to the original VELOCIraptor code that solve the low-performance problem of galaxy finding on a simulation with high resolutions. Our modifications find the exact same FoF group and can be readily applied to any tree-based FoF code, achieving a 2700 (12) times speedup in the 3D (6D) FoF search compared to the original execution. We applied the updated version of VELOCIraptor on the entire NewHorizon simulation (834 snapshots) and identified its galaxies and halos. We present several quick comparisons of galaxy properties with those with GALAXYMaker data.
제조 분야에서 품질관리를 위해 가장 많이 사용되는 도구는 관리도이다. 하지만 휴대용 카메라 모듈과 같은 소형 전자부품의 제조 라인은 자동화되어 여러 개의 공정이 유기적으로 연결되어 있는 경우 관리도의 적용이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공정의 흐름을 파악할 수 있는 모니터링체계와 수율 예측 및 주요공정 변수 파악 등의 주요 공정 파라메터 추출 체계로 구성된 데이터마이닝 기반 품질관리시스템을 구축하고자 한다. 데이터마이닝을 위해 품질관리시스템은 의사결정나무, 신경망, 패턴분석 등의 모듈을 사용한다. 제안된 시스템을 통해 제조 공정은 안정적인 품질의 유지 및 공정 이상 유무의 신속한 파악, 수율 예측 등 품질관리를 위한 유용한 정보를 제공하고 공정의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
RFID(무선 주파수 인식기술)은 무선 주파수를 사용하여 전자 태그를 자동으로 인식하는 기술이며 인식영역 내의 모든 태그를 빠르게 인식하기 위하여 RFID 리더는 충돌 방지 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 태그 충돌을 중재하는 트리 기반의 TPAE(Tag Prediction Algorithm using Extra bit) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 태그 아이디에서 모든 아이디 비트를 하나씩 식별하지 않아도 전체 태그를 식별할 수 있다. 리더는 태그 아이디에 추가 비트 정보를 이용한다. 만약 두 개나 다수 개의 비트에 충돌이 발생한다면, 추가 비트를 검사하여 '1'의 개수를 파악한다. 실험에서, 제안된 알고리즘은 태그 아이디 길이와 태그 개수에 상관없이 쿼리 트리 알고리즘과 이진 검색 알고리즘 보다 약 50%의 질의 반복 횟수를 감소한다.
Purpose: This study was performed to assess the level of blood glucose and to identify poor glycemic control groups among patients with type 2 diabetes mellitus (DM). Methods: Data of 1,022 Korean type 2 DM patients aged 30-64 years were extracted from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey VII. Complex samples analysis and a decision-tree analysis were performed using the SPSS WIN 26.0 program. Results: The mean level of hemoglobin A1c (HbA1c) was 7.22±0.25%, and 69.0% of the participants showed abnormal glycemic control (HbA1c≥6.5%). The characteristics of participants associated with poor glycemic control groups were presented with six different pathways by the decision-tree analysis. Poor glycemic control groups were classified according to the patients' characteristics such as period after DM diagnosis, awareness of DM, sleep duration, gender, alcohol drinking, occupation, income status, low density lipoprotein-cholesterol, abdominal obesity, and number of walking days per week. Period of DM diagnosis with a cut-off point of 6 years was the most significant predictor of the poor glycemic control group. Conclusion: The findings showed the predictable characteristics of the poor glycemic control groups, and they can be used to screen the poor glycemic control groups among adults with type 2 DM.
Sulaiman Sulmi Almutairi;Rehmat Ullah;Qazi Zia Ullah;Habib Shah
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1478-1499
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2024
Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. COVID-19 become an active epidemic disease due to its spread around the globe. The main causes of the spread are through interaction and transmission of the droplets through coughing and sneezing. The spread can be minimized by isolating the susceptible patients. However, it necessitates remote monitoring to check the breathing issues of the patient remotely to minimize the interactions for spread minimization. Thus, in this article, we offer a wearable-IoTs-centered framework for remote monitoring and recognition of the breathing pattern and abnormal breath detection for timely providing the proper oxygen level required. We propose wearable sensors accelerometer and gyroscope-based breathing time-series data acquisition, temporal features extraction, and machine learning algorithms for pattern detection and abnormality identification. The sensors provide the data through Bluetooth and receive it at the server for further processing and recognition. We collect the six breathing patterns from the twenty subjects and each pattern is recorded for about five minutes. We match prediction accuracies of all machine learning models under study (i.e. Random forest, Gradient boosting tree, Decision tree, and K-nearest neighbor. Our results show that normal breathing and Bradypnea are the most correctly recognized breathing patterns. However, in some cases, algorithm recognizes kussmaul well also. Collectively, the classification outcomes of Random Forest and Gradient Boost Trees are better than the other two algorithms.
The Computer-assisted Hazard Analysis and Critical Control Point(HACCP) program has been developed for a systematic implementation of HACCP principles in identifying, assessing and controlling hazards in institutional foodservics operations. The HACCP-based sanitation evaluation tool has been developed, based on the results of the computerized assisted HACCP program in 4 service sites of C contracted foodservice company, including 2 general hospitals with 650-beds, one office operation of 400 meals per day, and one factory foodservice of 1,000 meals per day. All database files and processing programs were created by using Unify Vision tool with Windows 95 of user environments. The results of this study can be summarized as follows : 1. This program consists of the pre-stage for HACCP study and the implementation stage of the HACCP system. 1) The pre-stage for HACCP study includes the selection of menu items, the development of the HACCP recipe, the construction of product flow diagrams, and printing the HACCP recipes and product flow diagrams. 2) The implementation of the HACCP system includes the identification of microbiological hazards, the determination of critical control points based on the decision tree base files. 3) The HACCP-based sanitation evaluation tool consisted of 3 dimensions of time-temperature relationship, personal hygiene, and equipment-facility sanitation. The Cronbach's alphas calculation indicated that the tool was reliable. The results showed that the focus groups rated the mean of importance in time-temperature relationship, personal hygiene, and equipment-facility sanitation as 4.57, 4.59 and 4.55 respectively. Based on the results, this HACCP-based sanitation evaluation tool was considered as an effective tool for assuring product quality. This program will assist foodservice managers to encourage a standardized approach in the HACCP study and to maintain a systematic approach for ensuring that the HACCP principles are applied correctly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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