Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.199-201
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2015
Nowadays, the issue of maritime safety is an extremely important issue in the maritime industry and Human' Stress is one of the biggest causes of maritime accidents. The purpose of this study was to research and compare the risk marine accidents analysis methods and find the methods which used to analysis data of the human' stress and obtained the relationship between it and the risk of maritime accidents.
This study examines the factors influencing Korean international adoptee's search for their birthparents. Considering that the search for birthparents is general needs for adoptees, Korean government should support their searching activities and, first of all, understand their characteristics. The research model was constructed based on the results of previous studies, and the data set of conducted by ministry of health and welfare was reanalyzed for this study. The subjects of the survey were Korean-born adoptees (who are more than 16 years old) in North America, Europe, and Australia. The research questionnaire was translated to English and French, and the survey was conducted on line. A total of 290 questionnaires were included in the analysis. Since survey was conducted on line, the missing rate of the data was relatively high. So, multiply imputed five data sets were used for analysis. Among the variables included in research model, the age group of adoptees, experience of identity crisis in their life, the first time when they became actively interested in Korean roots, the age at the time of adoption, and the attitudes of adoptive parents toward their search were significantly related to their search for birthparents. Adoptees in the age group of 30~34 had more actively participated in search compared to their reference group (which is the age group of more than 35 years old). The earlier they became actively interested in Korean roots, they tended to be more active in searching activities. Also, the experience of identity crisis in life and the age at the time of adoption were positively related to their search. Although most of adoptive parents have supported their search, the adoptees who reported that they didn't know their adoptive parents' attitude toward search, or their parents deceased had more actively participated in search for their birthparents. Some implications for adoption policy and practice were discussed based on the results of the study.
A systematic review and meta-analysis of the literatures was conducted to evaluate the effectiveness of nutrition intervention by dietitian. The 31 studies that were all randomized controlled trials, were identified from computerized search of published researches on MEDLINE, Embase database until January, 2003 and review of reference lists. The main search terms were the combination “dietitian”, “dietary intervention”, “nutrition intervention” or “nutritional intervention” and “effectiveness”. The subgroup analysis was performed by the publication year, quality score, type of disease, content of intervention, intervention provider, type of intervention (nutritional counseling and education/nutrilion counseling and education + diet modification), method of intervention (individual/group/individual + group) and follow-up period. Two reviewers independently selected trials for inclusion, assessed the quality and extracted the data. The meta-analysis of 31 studies based on the random effect model showed that the medical nutrition therapy was significantly effective in treating the diseases (effect size 0.1715 : 95% confidence interval 0.0938-0.2491). This study showed the clear evidence of the effectiveness of nutrition intervention through the meta-analysis. So the nutrition intervention by dietitian should be recommended and recognized as the effective therapy of treating the diseases. Also the nutrition intervention should be conducted regularly to maintain the effectiveness of the nutrition intervention. The nutrition intervention was significantly effective in treating the diseases on the random effect model (effect size 0.1715 : 95% confidence interval 0.0938-0.2491).
Recently, with the remarkable increase of social network services, it is necessary to extract interesting information from lots of data about various individual opinions and preferences on SNS(Social Network Service). The sentiment information can be applied to various fields of society such as politics, public opinions, economics, personal services and entertainments. To extract sentiment information, it is necessary to use processing techniques that store a large amount of SNS data, extract meaningful data from them, and search the sentiment information. This paper proposes an efficient method to extract sentiment information from various unstructured big data on social networks using HDFS(Hadoop Distributed File System) platform and MapReduce functions. In experiments, the proposed method collects and stacks data steadily as the number of data is increased. When the proposed functions are applied to sentiment analysis, the system keeps load balancing and the analysis results are very close to the results of manual work.
An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the wall emissivities in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.11
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pp.74-83
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1993
This paper presents methodology which enables the derivation of goal ordering rules from the analysis of problem failures. We examine all the possible ways of taking actions that lead to failures. If there are restrictions imposed by a problem state on possible actions to be taken, the restrictions manifest themselves in the form of a restricted set of possible operator bindings. Our method makes use of this observation to derive general control rules which are guaranteed to be correct. The overhead involved in learning is very low because this methodology needs only small amount of data to learn from namely, the goal stacks from the leaf nodes of a failure search tree. Empirical tests show that the rules derived by our system PAL couperform those derived by other systems such as PRODIGY and STATIC.
Ki-Bong Kim;Hyeweon Nam;Hwajung Seo and Kiejung Park
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2000.11a
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pp.83-85
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2000
A lot of microbial genome sequencing projects is being done in many genome centers around the world, since the first genome, Haemophilus influenzae, was sequenced in 1995. The deluge of microbial genome sequence data demands new and highly automatic data flow system in order for genome researchers to manage and analyze their own bulky sequence data from low-level to high-level. In such an aspect, we developed the automatic data management system for microbial genome projects, which consists mainly of local database, analysis programs, and user-friendly interface. We designed and implemented the local database for large-scale sequencing projects, which makes systematic and consistent data management and retrieval possible and is tightly coupled with analysis programs and web-based user interface, That is, parsing and storage of the results of analysis programs in local database is possible and user can retrieve the data in any level of data process by means of web-based graphical user interface. Contig assembly, homology search, and ORF prediction, which are essential in genome projects, make analysis programs in our system. All but Contig assembly program are open as public domain. These programs are connected with each other by means of a lot of utility programs. As a result, this system will maximize the efficiency in cost and time in genome research.
Lim, Ji Young;Shin, Jeong Ae;Kim, Seulki;Lee, Eunmi;Kim, Seonhee
Journal of Home Health Care Nursing
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v.26
no.3
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pp.265-277
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2019
Purpose: This study was performed to explore research trends in the intention to stay of hospital nurses and provide basic data to establish nursing management strategies to increase the intention to stay. Methods: Articles published between 2009 and 2018 were searched. The search terminologies were "intention to stay," "nurse", and "hospital". In the first search, 381 articles were extracted from academic databases. Thirty articles were used in the systematic review, and 29 articles were used in the correlation meta-analysis. Results: Thirty-two variables were explored in relation to the intention to stay. In the correlation analysis, job satisfaction and work environment showed statistically significant positive correlations in many studies. In the correlation meta-analysis, 7 variables including organizational commitment showed statistically significant effect sizes. Conclusion: We suggest that structural equation model analysis to identify causal relations among influencing variables of the intention to stay of hospital nurses may be conducted. This study can be used as a guideline to develop intention-to-stay enhancement programs for hospital nurses.
A hypergraph consists of a set of nodes and hyperedges that connect an arbitrary number of nodes. We employ graph traversal algorithms such as BFS and DFS to analyze or explore hypergraph data. However, the conventional BFS and DFS do not consider the structural characteristics of hyperedges. In this paper, we propose a method to record visited edges and nodes during the traversal algorithm for data stored in hypergraphDB. In the experiments, we conduct various hypergraph analyses that utilize traversal algorithms and show that our method achieves a fewer number of database accesses and faster processing time than the conventional one.
We developed an algorithm to identify and determine periods of variable sources. With its robustness and high speed, it is expected to become an useful tool for surveys with large volume of data. This new scheme consists of an initial coarse. process of finding several candidate periods followed by a secondary process of much finer period search. With this multi-step approach, best candidates among statistically possible periods are produced without human supervision and also without any prior assumption on the nature of the variable star in question. We tested our algorithm with 381 stars taken from the ASAS survey and the result is encouraging. In about $76\%$ cases, our results are nearly identical as their published periods. Our algorithm failed to provide convincing periods for only about $10\%$ cases. For the remaining $14\%$, our results significantly differ from their periods. We show that, in many of these cases, our periods are superior and much closer to the true periods. However, the existence of failures, and also periods sometimes worse than manually controlled results, indicates that this algorithm needs further improvement. Nevertheless, the present experiment shows that this is a positive step toward a fully automated period analysis for future variability surveys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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