각 지역마다 많은 시설 및 상점이 존재하고 사용자들은 특정 지역에 자신이 원하고 필요한 곳을 찾기 위해서는 직접 검색을 통해 찾는 일이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반 Google POI 애플리케이션을 구현하여 사용자가 원하는 특정 지역에 시설이나 상점을 검색하여 시각화하여 보여준다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.25
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pp.33-40
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1992
The analytic hierarchy process(AHP) is a multi-criteria decision methodology developed by T. L. Saaty(1980). The AHP presents flexible, easily understood wily to assist the decision-maker in formulating his problem in a logical and rational manner. This paper addresses the concept of AHP and its application in the selection of radioactive waste disposal concept in Korea.
In this study, the application of fuzzy hierarchical analysis for modeling the inspection tasks with respect to the the improtances of the cognitive factors is considered and it's validity in cognitive researches is confirmed. The results of the relative importance of various cognitive factors can be served as a selection criteria for efficient inspection performance and the information of skilled learning for a inspection training program.
This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.
This study provides an illustrative example of using the multivariate generalizability theory. Specifically, it investigates relative effects of each error source, and finds optimal measurement conditions for the number of items within each content domain that maximizes the reliability-like coefficients, such as a generalizability coefficient and an index of dependability. The method is based on teacher recommendation letters and self-introduction letters, using an analytic scoring method in the context of selection of mathematically gifted students by observation and nomination. This study analyzed data from the 2011 academic year in the science education institute for the gifted, which is attached to the university located in the Seoul metropolitan area. It should be noted that the optimal scoring structures of this study are not generalizable to other selection instruments. However, the methodology applied in this study can be utilized to find optimal measurement conditions for the number of raters, the number of content domains, and the number of items in other selection instruments self-developed by many institutions including: the education institutes for the gifted at provincial offices of education, gifted classes, and the science education institutes for the gifted attached to universities in general. In addition, the methodology will provide bases for making informed decisions in selection instruments of the gifted based on measurement traits.
Kim, Jinhee;Kim, Do-Sun;Lee, Eun Su;Ahn, Yul-Kyun;Chae, Won Byoung;Lee, Soo-Seong
Horticultural Science & Technology
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v.35
no.2
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pp.232-242
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2017
The goal of marker-assisted backcrossing (MAB) is to significantly reduce the number of breeding generations required by using genome-based molecular markers to select for a particular trait; however, MAB systems have only been developed for a few vegetable crops to date. Among the types of molecular markers, SNPs (single-nucleotide polymorphisms) are primarily used in the analysis of genetic diversity due to their abundance throughout most genomes. To develop a MAB system in Chinese cabbage, a high-throughput (HT) marker system was used, based on a previously developed set of 468 SNP probes (BraMAB1, Brassica Marker Assisted Backcrossing SNP 1). We selected a broad-spectrum TuMV (Turnip mosaic virus) resistance (trs) Chinese cabbage line (SB22) as a donor plant, constructing a $BC_1F_1$ population by crossing it with the TuMV-susceptible 12mo-682-1 elite line. Foreground selection was performed using the previously developed trsSCAR marker. Background selection was performed using 119 SNP markers that showed clear polymorphism between donor and recipient plants. The background genome recovery rate (% recurrent parent genome recovery; RPG) was good, with three of 75 $BC_1F_1$ plants showing a high RPG rate of over 80%. The background genotyping result and the phenotypic similarity between the recurrent parent and $BC_1F_1$ showed a correlation. The plant with the highest RPG recovery rate was backcrossed to construct the $BC_2F_1$ population. Foreground selection and background selection were performed using 169 $BC_2F_1$ plants. This study shows that, using MAB, we can recover over 90% of the background genome in only two generations, highlighting the MAB system using HT markers as a highly efficient Brassica rapa backcross breeding system. This is the first report of the application of a SNP marker set to the background selection of Chinese cabbage using HT SNP genotyping technology.
Kim, Dong-Il;Park, Cheong-Sool;Baek, Jun-Geol;Kim, Sung-Shick
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.18
no.4
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pp.137-148
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2009
The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.
This paper describes rapid prototyping (RP) and reverse engineering (RE) application for orthopedic surgery planning to improve the efficiency and accuracy of the orthopedic surgery. Using the symmetrical characteristics of the human body, CAD data of undamaged bone of the injured area are generated from a mirror transformation of undamaged bone data for the uninjured area. The physical model before the injury is manufactured from Poly jet RP process. The surgical plan, including the selection of the proper implant, pre-forming of the implant and decision of fixation positions, etc., is determined by a physical simulation using the physical model. In order to examine the applicability and efficiency of the surgical planning technology, two case studies, such as a distal tibia comminuted fracture and an iliac wing fracture of pelvis, are carried out. From the results of the examination, it has been shown that the RP and RE can be applied to orthopedic surgical planning and can be an efficient surgical tool.
This paper aims to examine ceramic shade prescriptions for work authorizations in all its aspectclincal information, recording information, technical considerations, extended application, practical applications. The results are as follows : 1. The basic application provides essential data for ceramic veneer fabrication. 2.Three-dimensional information divides the space for body and enamel components. 3. The second body shade selection improves shade matching in the middle one-third of the tooth and enhences the appearance of the enamel component. 4. Ceramists are encouraged to recognize the influence each component has upon the total shade composition. 5. A format is established for recording clinical information. 6. The use of available ceramic systems is seemingly unlimited. The method presented provides flexisility for recording the most detailed shade information in simple graphic and verbal terms. 7. Technical simplification is a by-product of complete, precise work information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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