Park, Eun-Kee;Wilson, Donald;Choi, Hyun-Ju;Wilson, Colleen Turaga;Ueno, Susumu
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제28권
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pp.17.1-17.3
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2013
The fact that hazardous metals do not bio-degrade or bio-deteriorate translates to long-lasting environmental effects. In the context of evidently rapid global industrialization, this ought to warrant serious caution, particularly in developing countries. In the Republic of Fiji, a developing country in the South Pacific, several different environmental studies over the past 20 years have shown levels of lead, copper, zinc and iron in sediments of the Suva Harbor to be 6.2, 3.9, 3.3 and 2.1 times more than the accepted background reference levels, respectively. High levels of mercury have also been reported in lagoon shellfish. These data inevitably warrant thorough assessment of the waste practices of industries located upstream from the estuaries, but in addition, an exposure and health impact assessment has never been conducted. Relevant government departments are duty-bound, at least to the general public that reside in and consume seafood from the vicinities of the Suva Harbor, to investigate possible human effects of the elevated hazardous metal concentrations found consistently in 20 years of surface sediment analysis. Furthermore, pollution of the intermediate food web with hazardous metals should be investigated, regardless of whether human effects are eventually confirmed present or not.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
"Personalized medicine," the goal of which is to provide better clinical care by applying patient's own genomic information to their health care is a global challenge for the $21^{st}$ century "genomic era." This is especially true in Korea, where provisions for clinical genetic services are inadequate for the existing demand, let alone future demands. Genomics-based knowledge and tools make it possible to approach each patient as a unique biological individual, which has led to a paradigm-shift in medical practice, giving it more of a predictive focus as compared with current treatment oriented approach. With recent advancements in genomics, many genetic tests, such as susceptibility genetic tests, have been developed for both rare single gene diseases and more common multifactorial diseases. Indeed, genetic tests for presymtomatic individuals and genetic tests for drug response have become widely available, and personalized medicine will face the challenge of assisting patients who use such tests to make appropriate and wise use of genetic risk assessment. A major challenge of genomic medicine lies in understanding and communicating disease risk in order to facilitate and support patients and their families in making informed decisions. Establishment of a health care system with provisions for genetic counseling as an integral part of health care service, in addition to genomic literacy of health care providers, is vital to meet this growing challenge. Realization of the promise of personalized medicine in the era of genomics for improvement of health care is dependent on further development of next generation sequencing technology and affordable sequencing test costs. Also necessary will be policy development concerning the ethical, legal and social issues of genomic medicine and an educated and ready medical community with clinical practice guidelines for genetic counseling and genetic testing.
인터넷과 월드와이드웹 (WWW)의 폭발적인 성장은 온라인 기반의 전세계적인 전자상거래의 발전을 촉발시켰다. 상거래를 위한 매체로서의 인터넷의 급속한 도입은 기업과 소비자간에 새로운 대화 채널로서의 웹 기반 광고의 중요성을 부각시키고 있다. 제대로 된 웹 광고가 올바르게 소비자에게 전달된다면 웹 광고의 효과는 극대화되고 기업의 수입은 지대하게 증대될 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 상에서 전자 신문 서비스를 제공하는 기업을 위한 지능화된 고객 서비스의 일환으로 개인화(personalization) 된 광고 기법을 제공하고자 한다. 전자 신문은 통상적으로 정치, 경제, 스포츠, 문화 등의 여러 섹션으로 구분되어 제공되어지는데, 기계 학습 (machine learning) 기법을 도입하여 고객이 전자신문 페이지에 접속, 검색하고 읽어보는 기록을 분석하고 적절한 웹 광고 (특히, 배너광고)를 선택한 뒤, 그것을 고객이 해당 웹 사이트에 재접속할 때 제시함으로써 웹 광고에 대한 고객의 반응을 극적으로 향상시키고자 한다. 이를 위하여 현재 대한민국의 인터넷 전자신문 제공업자 중 유명한 한 곳을 선정하여 본 논문에서 제시한 방법론을 적용하고자 한다.
이 논문은 QoS (Quality of Service) 네트워크 서비스를 위한 우선순위 방식의 스케줄링에서, 각 서비스 레벨의 가격을 정하는 문제를 분석한다. 특히 본 논문에서는 균형 분석 (equilibrium analysis)에 근거한 가격정책의 문제점을 파악하는 것에 중점을 둔다. 균형분석은 다음과 같은 두 가정하에 이루어진다. 첫째, 각각의 사용자들이 시스템 전체에 미치는 영향은 극히 미약하여 무시할 수 있다. 둘째, 사용자들은 전체 시스템 상태에 대한 최신의 정보를 알고 있다. 그러나 이러한 가정들은 실제 상황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 종종 있고, 따라서 균형분석에 의한 가격의 결정은 문제점이 있다고 본다. 본 논문에서는 시스템 작동상황을 분석하기 위해 '동적모델'을 개발하고, 이를 이용하여 현존하는 균형분석 방법의 정확성을 평가하였다. 연구결과에 의하면 균형분석은 실제적인 환경에서의 시스템의 작동 현황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 모바일 인터넷 서비스를 중심으로 사용자들의 인구통계적 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형이 달라지는가를 규명하고자 하였다. 또한, 이러한 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성이 국가에 따라 차이가 존재하는가를 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 대가설 2개와 세부가설 8개의 연구가설을 설정하였으며 한국과 중국의 휴대폰 사용자들을 대상으로 설문지를 의뢰하여 최종적으로 505부의 표본을 대상으로 통계분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 연구에서 설정한 모바일 인터넷 서비스사용자의 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형은 달라질 것이다라는 연구가설과 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성은 국가에 따라 달라질 것이다라는 연구가설이 부분적으로 채택되고 있음을 확인할 수 있었다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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제22권2호
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
소비자들이 소셜미디어 상에 기록한 글을 통해 기업은 제품 또는 기업 이미지에 대한 감성분석을 수행하는데 이는 소셜미디어 기반 마케팅에서 중요한 활동 중에 하나다. 특히 글로벌 소셜미디어의 경우 국적을 불문하고 다양한 고객이 늘어남에 따라 여러 언어권의 소비자들이 각자의 언어로 다양한 의견을 표명하고 있다. 이처럼 다양한 언어로 작성된 텍스트를 감성분석하기 위해서는 기존 방법과 달리 동일한 언어로 통일시켜야 하는 번역 작업이 필요하다. 하지만 번역을 하게 될 경우, 언어와 관련된 배경이나 문화, 용어사용의 차이 등으로 본래 문서에 있는 모든 단어나 문법을 정확히 표현할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 언어로 수집되는 텍스트를 번역하지 않고 해당 언어별로 텍스트를 분리한 다음 감성분석을 진행하여 각각의 극성치를 종합하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 다국어 감성분석 알고리즘을 검증하기 위해 다중언어 문장을 한국어, 중국어로 번역한 감성분석의 극성치 편차인 RMSE 값을 비교하였다. 그 결과, 번역을 통한 다중언어의 감성분석보다 언어별로 분리한 감성값이 실제 감성값에 가장 근접하는 것으로 나타나 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다. 본 연구는 다수의 유사한 연구에서 사용했던 알고리즘을 사용하지 않고 원문 그대로 다중언어 감성분석을 시도했다는 점에서 의의가 있다.
휴대폰의 사용이 증가하면서 이동 중 엔터테인먼트로써 모바일 게임이 부상하고 있다. 더욱이 스마트폰 보급이 확대되면서 모바일 게임 시장이 급격히 성장하고 있다. "2010년 대한민국 게임백서"를 기준으로 보면 모바일게임 시장은 연평균 10% 이상 성장해 2011년에는 시장규모가 98억 달러에 달할 것으로 예상된다. 이는 2007년에 비해 2배에 가까운 수준이다. 모바일 게임은 휴대폰이 스마트폰으로 진화하면서 고용량의 복잡한 게임도 구현이 가능해졌으며 동시에 사회적 네트워크 서비스(SNS)와의 연계되며 전 세계적으로 '모바일 생활'의 일부로 성장하는 추세이다. 모바일게임 산업은 2008년 애플이 애플리케이션 오픈마켓 앱스토어를 출시하면서 획기적인 전기를 맞이했다. 글로벌 스마트폰 모바일 프로그램 유통시장(App Store)이 열리면서 게임데이는 국내 시장을 벗어나 글로벌 시장을 대상으로 모바일 게임을 손쉽게 출시할 수 있게 되었다. 게다가 애플 앱스토어의 경우 개발자와 애플이 수익을 7 대 3으로 나눠 갖는 구조로써 이는 과거 통신업체가 독점하는 모바일 콘텐츠 채널에 게임을 공급할 때보다 개발자에게 유리한 조건이다. 현재 앱스토어 가장 많은 비중을 차지한 애플리케이션은 게임으로 게임데이는 새로운 환경변화에 발맞춰 한 단계 크게 도약할 수 있는 기회를 맞이하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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