• Nutrition Research and Practice
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• 제8권1호
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• pp.103-111
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• 2014

This study aims to determine the effect of a trained dedicated dietitian on clinical outcomes among Lebanese hemodialysis (HD) patients: and thus demonstrate a viable developing country model. This paper describes the study protocol and baseline data. The study was a multicenter randomized controlled trial with parallel-group design involving 12 HD units: assigned to cluster A (n = 6) or B (n = 6). A total of 570 patients met the inclusion criteria. Patients in cluster A were randomly assigned as per dialysis shift to the following: Dedicated Dietitian (DD) (n = 133) and Existing Practice (EP) (n = 138) protocols. Cluster B patients (n = 299) received Trained Hospital Dietitian (THD) protocol. Dietitians of the DD and THD groups were trained by the research team on Kidney Disease Outcomes Quality Initiative nutrition guidelines. DD protocol included: individualized nutrition education for 2 hours/month/HD patient for 6 months focusing on renal osteodystrophy and using the Trans-theoretical theory for behavioral change. EP protocol included nutrition education given to patients by hospital dietitians who were blinded to the study. The THD protocol included nutrition education to patients given by hospital dietitian as per the training received but within hospital responsibilities, with no set educational protocol or tools. Baseline data revealed that 40% of patients were hyperphosphatemics (> 5.5 mg/dl) with low dietary adherence and knowledge of dietary P restriction in addition to inadequate daily protein intake ($58.86%{\pm}33.87%$ of needs) yet adequate dietary P intake ($795.52{\pm}366.94$ mg/day). Quality of life (QOL) ranged from 48-75% of full health. Baseline differences between the 3 groups revealed significant differences in serum P, malnutrition status, adherence to diet and P chelators and in 2 factors of the QOL: physical and social functioning. The data show room for improvement in the nutritional status of the patients. The NEMO trial may be able to demonstrate a better nutritional management of HD patients.

• 대한지리학회지
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• 제48권5호
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• pp.768-785
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• 2013

행정구역과 같은 공간 단위로 합산된 카운트 데이터는 지리학 연구에 있어 가장 기본적인 데이터이다. 카운트 데이터를 대상으로 하는 공간 군집 분석 연구가 지속적으로 수행되어 왔으나 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였을 뿐만 아니라 여러 분야에서 산발적으로 이루어지면서 그 흐름은 물론 주요한 성과와 과제를 제대로 파악하기가 어려운 실정이다. 이 연구에서는 최근 20여 년 동안 이루어진 카운트 데이터 기반의 공간 군집분석 연구를 대상으로 동향과 방법론적 특성을 살펴본 후 이슈와 과제를 검토함으로써 지리학 연구에 시사하는 바를 파악하고자 한다. 지리학은 물론 보건이나 범죄 등의 영역에서 다양한 방법들이 사용되고 있는데, 이들은 그 목적이나 방법론적 특성이 비교적 뚜렷이 구분될 뿐만 아니라 통계학적 신뢰성과 관련된 이슈 또한 존재한다. 따라서 분석의 실행시 방법론에 대한 면밀한 검토가 필요하며, 향후 방법론과 관련된 실증 연구 및 분석 도구의 개발이 요구된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.587-595
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• 2015

전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.467-477
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• 2004

추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제8권4호
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• pp.170-176
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• 2010

The Ribonucleotide reductases (RNR) are essential enzymes that catalyze the conversion of nucleotides to deoxynucleotides in DNA replication and repair in all living organisms. The RNRs operate by a free radical mechanism but differ in the composition of subunit, cofactor required and regulation by allostery. Based on these differences the RNRs are classified into three classesclass I, class II and class III which depend on oxygen, adenosylcobalamin and S-adenosylmethionine with an iron sulfur cluster respectively for radical generation. In this article thirty seven sequences belonging to each of the three classes of RNR were analyzed by using various tools of bioinformatics. Phylogenetic analysis, dot-plot comparisons and motif analysis was done to identify a number of differences in the three classes of RNRs. In this research article, we have attempted to decipher evolutionary relationship between the three classes of RNR by using bioinformatics approach.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1605-1612
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• 2005

This paper presents the knowledge and experience we obtained by employing multiprocessor systems as a computer simulation design verification to study high-performance computing system. This paper also describes a case study of symmetric multiprocessors (SMP) kernel on a 32 CPUs CC-NUMA architecture using an actual architecture. A small group of CPUs of CC-NUMA, high-performance computer system, is clustered into a processing node or cluster. By simulating the system design verification tools; we discussed SMP OS kernel on a CC-NUMA multiprocessor architecture performance which is $32\%$ of the total execution time and remote memory access latency is occupied $43\%$ of the OS time. In this paper, we demonstrated our simulation results for multiprocessor, high-performance computing system performance, using simulation-based design verification.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권4호
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• pp.416-421
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• 2011

Recently there has been increase in need for high precision and high speed machining due to economic and environmental reasons. It is a very important issue that determines the optimal preload that is to be applied to bearings in order to satisfy the performance required in bearings according to its operation conditions. This study introduces a variable preload device that can automatically adjust the preload applied in a machine tool spindle using centrifugal force as opposed in existing rubber instrument. In this study, the deformation of the rubber device by the centrifugal force is analyzed and it is discussed that the proposed device can be worked properly through changes of the collar density.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.146.2-146.2
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• 2011

In this study, we have derived the abundances of several elements ? Na, Mg, Al, Si, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni - for the six F G K type stars in IC 2391 and the seven stars in NGC 6475. The spectra of those stars are taken from UVES POP archive data, of which resolution is 80,000. To derive the abundances of those elements, TAME (Tools for Automatic Measurement of Equivalent-widths), Kurucz stellar atmospheric model, and MOOG code are used. The stellar parameters (effective temperature, log g, metallicity, microturbulent velocity) are determined from the iron lines. The results provide the abundance differences of chemical elements between two open clusters, IC 2391 (a member of Gould Belt) and NGC 6475 (non-member of it), which would lead to better understanding about Gould Belt.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.389-401
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• 1998

본 논문에서는 멀티미디어를 활용한 회귀분석 학습시스템 CybeRClass(Cyber Regression Class)를 소개하고자 한다. CybeRClass는 음성정보와 애니메이션 등을 활용하여 회귀분석에 대한 학습을 시켜주는 시스템이다. 이 시스템은 군집분석이나 판별분석 등의 다변량분석 학습이 가능하도록 설계되었다. 멀티미디어 기술을 위한 도구로는 Multimedia ToolBook을 사용하였으며, 통계계산과 통계그라픽을 위해서는 객체지향 통계 언어인 Xlisp-Stat을 사용하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1825-1844
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• 2019

Political campaigns circulate manipulative opinions in online communities to implant false beliefs and eventually win elections. Not only is this type of manipulation unfair, it also has long-lasting negative impacts on people's lives. Existing tools detect political manipulation based on a supervised classifier, which is accurate when trained with large labeled data. However, preparing this data becomes an excessive burden and must be repeated often to reflect changing manipulation tactics. We propose a practical detection system that requires moderate groundwork to achieve a sufficient level of accuracy. The proposed system groups opinions with similar properties into clusters, and then labels a few opinions from each cluster to build a classifier. It also models each opinion with features deduced from raw data with no additional processing. To validate the system, we collected over a million opinions during three nation-wide campaigns in South Korea. The system reduced groundwork from 200K to nearly 200 labeling tasks, and correctly identified over 90% of manipulative opinions. The system also effectively identified transitions in manipulative tactics over time. We suggest that online communities perform periodic audits using the proposed system to highlight manipulative opinions and emerging tactics.