이동통신 기술이 발전함에 따라 이동통신 네트워크를 통한 서비스들이 다양해지고, 사용자들의 수는 점점 늘어가고 있다. 또한 사용자들은 일반적으로 이동통신 서비스에 대해 유선 망과 동등한 수준의 품질을 기대한다. 그러나, 이동통신망은 유무선 통합망으로 구성되어 있으며, 이들 복잡한 구성을 갖는 네트워크에 대한 서비스 품질 보장은 유선망에 비해 훨씬 어렵다. 이의 결과로, 이동통신 서비스 네트워크의 트래픽은 과거에 비해 폭발적으로 증가하였다. 따라서, 네트워크 사업자와 서비스 제공자들은 서비스의 성능 문제에 직면하고 있으며, 네트워크 사업자나 서비스 제공자들은 효과적인 서비스 품질관리 기술을 강력하게 요구하고 있다. QoS 감시는 QoS 제공과 보장을 위한 기본적인 기술로서, 실제 네트워크에서 QoS 감시를 위해서는 네트워크 및 서비스 성능 인자들과 QoS 인자들의 관계를 식별해야 한다. 본 논문에서는 서비스와 네트워크 성능인자 그리고, QoS 인자들간의 관계를 QoS metrics로 정의하며, 각 인자들의 관계는 계층적인 그래프로 나타낸다. QoS metrics의 정의와 이에 따른 계층적 그래프의 구성을 통해 세 가지 이점을 기대 할 수 있다. 첫째, 네트워크 사업자들은 QoS 저하의 주요 원인을 신속하게 식별 할 수 있다. 둘째, 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들은 주관적인 QoS 를 수치 적인 성능 지표를 통해 측정이 가능하다. 마지막으로, QoS metrics 는 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들이 QoS 감시 활동의 결과에 따라 그들의 네트워크를 재구성하는 데 도움을 주며 E2E QoS 제공에 효율성을 가져다 준다.현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유
본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
This study is an overview of toxicities and measurement techniques of ultrafine particles (UFPs), and their exposure controls. UFPs are ubiquitous in many working situations. Exposure to UFPs is possibly causing adverse health symptoms including cardio-respiratory disease to humans. In order to measure exposure levels of airborne UFPs, there are current available measurement guidelines, instruments and other techniques (i.e. contour mapping, control banding). However, these risk assessment techniques including measurement techniques, controls and guidelines are dependent on background levels, metrics (e.g. size, mass, number, surface area, composition), environmental conditions and controls. There are no standardized measurement methods available and no generic and specific occupational exposure standards for UFPs. It is thought that there needs to be more effort to develop Regulations and Exposure Standards for generic UFPs should be based on more exposure data, health surveys, toxicological data and epidemiological data. A carefully considered hierarchy of controls can also reduce the maximum amount of airborne UFPs being emitted from diverse sources in industries.
Internet-based electronic trade has been growing fast. But most users are not yet familiar with the system and find it very difficult to purchase and sell the products in the cyber market place. To handle these problems, agent-based virtual market place system has been proposed where agents instead of individuals participate in trading of goods. Most of the proposed models have been in the two general categories. The first is the direct transaction among sellers and buyers, and the second is the agent-based transaction. However, the transaction is not fair and the best deal can't be guaranteed for both models. In this paper, we propose a new broker based synchronous transaction algorithm which is fair to both parties and guarantees the best deal. Our algorithm is implemented using Visual C++ and the experimental results show that our method is better than the two traditional transaction models in every performance metrics, Number of transactions are increased up to 21% and price adjustment is up to 280% better for some transactions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2464-2479
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2020
This paper presents a detailed subjective quality assessment for the ultra-high definition (UHD) videos having frame rates of 30fps and 60 fps. The subjective assessment is based on the ITU-R BT-500 recommendations, where double stimulus continuous quality scale (DSCQS-type II) test is performed for the evaluation of the perceived quality of the user's in terms of differential mean opinion score (DMOS). Encoding of the UHD videos by opting encoders i.e. H.264/AVC, H.265/HEVC, and VP9 at five different quantization parameter (QP) levels is done to investigate the perceived user's quality of experience (QoE) given as DMOS. Moreover, the encoding efficiency as the encoding time for each encoder and qualitative performance by employing full-reference (FR) quality metrics are presented in this work.
In this paper, we study a class of Finsler metric. First, we find some rigidity results of the dually flat (${\alpha}$, ${\beta}$)-metric where the underline Riemannian metric ${\alpha}$ satisfies nonnegative curvature properties. We give a new geometric approach of the Monge-$Amp{\acute{e}}re$ type equation on $R^n$ by using those results. We also get the non-existence of the compact globally dually flat Riemannian manifold.
The main focus of this study is the analysis of the importance of the planning work of apartment housing projects. Group the detailed work of the facility into five major tasks, categorize each into five major categories, organize the construction plans (P1 through P 6), name the plans (C4), and analyze the quality of the environmental management plans (E1 through E 4) Finally, this study derived major planning tasks from the correlation between planning and cost metrics and from the T-test.
Monitoring fetal growth in utero is crucial to anomaly diagnosis. However, current computer-vision models struggle to accurately assess the key metrics (i.e., head circumference and occipitofrontal and biparietal diameters) from ultrasound images, largely owing to a lack of training data. Mitigation usually entails image augmentation (e.g., flipping, rotating, scaling, and translating). Nevertheless, the accuracy of our task remains insufficient. Hence, we offer a U-Net fetal head measurement tool that leverages a hybrid Dice and binary cross-entropy loss to compute the similarity between actual and predicted segmented regions. Ellipse-fitted two-dimensional ultrasound images acquired from the HC18 dataset are input, and their lower feature layers are reused for efficiency. During regression, a novel region of interest pooling layer extracts elliptical feature maps, and during segmentation, feature pyramids fuse field-layer data with a new scale attention method to reduce noise. Performance is measured by Dice similarity, mean pixel accuracy, and mean intersection-over-union, giving 97.90%, 99.18%, and 97.81% scores, respectively, which match or outperform the best U-Net models.
Lean 6 sigma has recently been used to describe a management system which combines lean management and 6 sigma. The marriage between Lean manufacturing and 6 sigma has proven to be a powerful tool for cutting waste and improving the organization operations. Time and quality are the most important metrics in improving any company's production and profit performance. lean 6 sigma is a management innovation for improving production efficiency, process quality, cost reduction, investment efficiency and customer's satisfaction. in this paper, Advanced cell line is builded the home appliance goods of the LCD TV final assembly line of domestic company line, training the multi-skilled man and controlling the production information system based on Lean 6 sigma.
The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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