Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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제34권12호
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pp.13-20
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2018
This research is to analyze the public cases of information facilities in terms of central circulations in multi level volumes such as atrium or court which provide visual intervention between different spaces and physical connections such as bridges. Hunt Library design balances the understood pre-existing needs with the University's emerging needs to create a forward-thinking learning environment. While clearly a contemporary structure within a traditional context of the NCSU campus, the Hunt Library provides a positive platform for influencing its surroundings. Both technical and programmatic innovations are celebrated as part of the learning experience and provide a versatile and stimulating environment for students. Public library as open spaces connecting to an interactive social domain over communities can provide variety of learning environments, or technology based labs. There are many cases of the public information spaces with dynamic networks where participants can play their roles in physical space as well as in the intellectual stimulation. In the research, new public projects provide typologies of information spaces with user oriented media. The research is to address a creative transition between the reading space and the experimental links of the integration of state-of-the-art technology is highly visible in the building's design. The user-friendly browsing system that replaces the traditional browsing with the virtual shelves classified and archived by their form, is to reduce the storage space of the public library and it is to allow more space for collaborative learning. In addition to the intelligent robot of information storages, innovative features is the large-scale visualization space that supports team experiments to carry out collaborative online works and therefore the public library's various programs is to provide visitors with more efficient participatory environment.
Nowadays, Genomic data constitutes one of the fastest growing datasets in the world. As of 2025, it is supposed to become the fourth largest source of Big Data, and thus mandating adequate high-performance computing (HPC) platform for processing. With the latest unprecedented and unpredictable mutations in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the research community is in crucial need for ICT tools to process SARS-CoV-2 RNA data, e.g., by classifying it (i.e., clustering) and thus assisting in tracking virus mutations and predict future ones. In this paper, we are presenting an HPC-based SARS-CoV-2 RNAs clustering tool. We are adopting a data science approach, from data collection, through analysis, to visualization. In the analysis step, we present how our clustering approach leverages on HPC and the longest common subsequence (LCS) algorithm. The approach uses the Hadoop MapReduce programming paradigm and adapts the LCS algorithm in order to efficiently compute the length of the LCS for each pair of SARS-CoV-2 RNA sequences. The latter are extracted from the U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) Virus repository. The computed LCS lengths are used to measure the dissimilarities between RNA sequences in order to work out existing clusters. In addition to that, we present a comparative study of the LCS algorithm performance based on variable workloads and different numbers of Hadoop worker nodes.
In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum for non-majors is proposed, and an education method using Orange machine learning model learning and analysis tools is proposed. Orange is an open-source machine learning and data visualization tool that can create machine learning models by learning data using visual widgets without complex programming. Orange is a platform that is widely used by non-major undergraduates to expert groups. In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum and weekly practice contents for one semester are proposed. In addition, in order to demonstrate the reality of practice contents for machine learning model learning and utilization, we used the Orange tool to learn machine learning models from categorical data samples and numerical data samples, and utilized the models. Thus, use cases for predicting the outcome of the population were proposed. Finally, the educational satisfaction of this curriculum is surveyed and analyzed for non-majors.
Colon adenocarcinoma (COAD) is the predominant type of colorectal cancer. Early diagnosis and treatment can significantly improve the prognosis of COAD patients. Anoctamin 7 (ANO7), an anion channel protein, has been implicated in prostate cancer and other types of cancer. In this study, we analyzed the expression of ANO7 and its correlation with clinicopathological characteristics among COAD patients using the Gene Expression Profiling Interactive Analysis 2 (GEPIA2) and the University of Alabama at Birmingham CANcer (UALCAN) databases. The GEPIA2, Kaplan-Meier plotter, and the Survival Genie platform were employed for survival analysis. The co-expression network and potential function of ANO7 in COAD were analyzed using GeneFriends, the Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID), GeneMANIA, and Pathway Studio. Our data analysis revealed a significant reduction in ANO7 expression levels within COAD tissues compared to normal tissues. Additionally, ANO7 expression was found to be associated with race and histological subtype. The COAD patients exhibiting low ANO7 expression had lower survival rates compared to those with high ANO7 expression. The genes correlated with ANO7 were significantly enriched in proteolysis and mucin type O-glycan biosynthesis pathway. Furthermore, ANO7 demonstrated a direct interaction and a positive co-expression correlation with mucin 2 (MUC2). In conclusion, our findings suggest that ANO7 might serve as a potential prognostic biomarker and potentially plays a role in proteolysis and mucin biosynthesis in the context of COAD.
For disaster management and mitigation of earthquakes in Korea Peninsula, active fault investigation has been conducted for the past 5 years. In particular, investigation of sediment-covered active faults integrates geomorphological analysis on airborne LiDAR data, surface geological survey, and geophysical exploration, and unearths subsurface active faults by trench survey. However, the fault traces revealed by trench surveys are only available for investigation during a limited time and restored to the previous condition. Thus, the geological data describing the fault trench sites remain as the qualitative data in terms of research articles and reports. To extend the limitations due to temporal nature of geological studies, we utilized a terrestrial LiDAR to produce 3D point clouds for the fault trench sites and restored them in a digital space. The terrestrial LiDAR scanning was conducted at two trench sites located near the Yangsan Fault and acquired amplitude and reflectance from the surveyed area as well as color information by combining photogrammetry with the LiDAR system. The scanned data were merged to form the 3D point clouds having the average geometric error of 0.003 m, which exhibited the sufficient accuracy to restore the details of the surveyed trench sites. However, we found more post-processing on the scanned data would be necessary because the amplitudes and reflectances of the point clouds varied depending on the scan positions and the colors of the trench surfaces were captured differently depending on the light exposures available at the time. Such point clouds are pretty large in size and visualized through a limited set of softwares, which limits data sharing among researchers. As an alternative, we suggested Potree, an open-source web-based platform, to visualize the point clouds of the trench sites. In this study, as a result, we identified that terrestrial LiDAR data can be practical to increase reproducibility of geological field studies and easily accessible by researchers and students in Earth Sciences.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제18권7호
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pp.125-137
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2013
Seoul city provided u-tourism services for inbound tourists' convenience. These services began in April, 2010 and were completed in advanced way by the end of 2011. Seoul city developed a brand fit to the new services simultaneously for communicating it. Recently, there are so many cities in the world that steadily try to give favorable impression and images to people. In the study, we analyze the process of brand building to present a guideline for city brand and tourism service brand building. The study includes a series of brand making process such as environment of brand, customer analysis, design of brand platform, brand hierarchy, visualization of various brand factors, strategies of operation and performances of brand awareness and draw a conclusion and suggest an advice. As for implication, the study shows the necessity of service brand launching plus Seoul official brand(Hi, Seoul), the service brand including ubiquitous concept, development of brand factors with complementarity and observation of systematical methodology.
Data is the most important asset in the financial sector. On average, 71 percent of financial institutions generate competitive advantage over data analysis. In particular, in the card industry, the card transaction data is widely used in the development of merchant information, economic fluctuations, and information services by analyzing patterns of consumer behavior and preference trends of all customers. However, creation of new value through fusion of data is insufficient. This study introduces the analysis and forecasting of consumption trends of credit card companies which convergently analyzed the social data and the sales data of the company's own. BC Card developed an algorithm for linking card and social data with trend profiling, and developed a visualization system for analysis contents. In order to verify the performance, BC card analyzed the trends related to 'Six Pocket' and conducted th pilot marketing campaign. As a result, they increased marketing multiplier by 40~100%. This study has implications for creating a methodology and case for analyzing the convergence of structured and unstructured data analysis that have been done separately in the past. This will provide useful implications for future trends not only in card industry but also in other industries.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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제11권4호
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pp.414-420
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2018
The digital convergence looking for new ways to engage visitors by superimposing virtual content on projection over the real world captured media contents. This paper propose the Light ID based interactive 3D immersive exhibition things view using HMD AR technology. This approach does not required to add any additional infrastructure to be built-in to enable service and uses the installed Lighting or displays devices in the exhibit area. In this approach, the Light ID can be used as a Location Identifier and communication medium to access the content unlike the QR Tag which supports provide the download information through web interface. This utilize the advantages of camera based optical wireless communication (OWC) to receive the media content on smart device to deliver immersive 3D content visualization using AR. The proposed exhibition method is emulated on GALAXY S8 smart phone and the visual performance is evaluated for Jeonju Hanok Village. The experimental results shows that the proposed method can give immersive 3D view for exhibit things in real-time.
Jung-Su Oh;In Chan Song;Ik-Hwan Cho;Jong-Hyo Kim;Kee Hyun Chang;Kwang-Suk Park
Journal of Biomedical Engineering Research
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제25권1호
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pp.43-47
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2004
Interests in human brain functionality and its connectivity have much frown up. DTI (Diffusion tensor imaging) has been known as a non-invasive MR) technique capable of providing information on water diffusion in tissues and the organization of white matter tract. Thus. It can provide us the information on the direction of brain fiber tract and the connectivity among many important cortical regions which can not be examined by other anatomical or functional MRI techniques. In this study. was used the 24 bit color coding scheme on the IDL platform in the windows environment to visualize the orientation of major fiber tracts of brain such as main association, projection, commissural fibers and corticospinal tracts. We additionally implemented a color coding scheme for each directional component and FA (fractional anisotropy), and used various color tables for them to be visualized more definitely. Consequently we implemented a fancy and basic technique to visualize the directional information of fiber tracts efficiently and we confirmed the feasibility of the 24 bit color coding scheme in DTI by visualizing main fiber tracts.
One of the key mission is to develop and prompte the use National Competency Standards, which is defined to be the systemization of competencies(knowledge, skills and attitudes) required to perform duties at the workplace by the nation for each industrial sector and level. This provides the basis for the design of training and detailed specifications for workplace assessment. To promote the data-driven service improvement, the commercial product Splunk was introduced, and has grown to become an extremely useful platform because it enables the users to search, collect, and organize data in a far more comprehensive, far less labor-intensive way than traditional databases. Leveraging Splunk's built-in data visualization and analytical features, HRD Korea have built custom tools to gain new insight and operational intelligence that organizations have never had before. This paper analyzes the NCS homepage. Concretely, applying Splunk in creating visualizations, dashboards and performing various functional and statistical analysis and structure without Web development skills. We presented practical use and implications through case studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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