신교통수단의 도입은 통행 대안 간의 수단분담률에 영향을 미친다. 그러나 수단분담률을 추정하는 데에 일반적으로 사용되는 다항로짓 모형은 통행자 선택의 다양성을 반영하기 어렵기 때문에 수단선택 특성을 정확하게 파악하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제는 교통수단의 도입 효과를 과다 또는 과소추정하는 결과를 야기하며, 이는 심각한 사회적 손실을 초래할 수 있다. 본 연구는 선호의 동질성 문제를 극복할 수 있는 방법론을 모색하는 것을 목적으로 한다. 전체모집단을 직접수혜자와 간접수혜자로 구분하는 시장분할 구조를 적용하여 선호의 이질성을 반영할 수 있도록 한다. 제주도의 조사 자료를 활용하여 수단 선택 모형이 추정되며, 통계적 검정이 수행된다. 분석 결과, 신교통수단의 통행특성이 고급화됨에 따라 도심부에 거주하는 직접수혜자의 수단 전환율이 증가하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 수단전환 패턴의 다양성을 반영함으로써 신교통수단 도입시 수요예측의 정확성을 제고하는 데에 기여할 것으로 사료된다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
최대우도법 (maximum likelihood method)을 이용하여 정류상태의 지하수위 자료로 부터 불균질성과 비등방성을 가지는 대수층의 수리상수를 추정하는 반전모델을 개발하였다. 반전모델을 이용하여 추정된 수리상수의 추정오차를 분석하기 위하여 Fisher information matrix 분석법을 도입하고, 수리상수의 추정을 위한 Parameterization의 방법으로 소유동영역화 방법 (zonation method)을 사용하였다. 개발된 반전모델을 이용하여 세가지 경우에 대해서 대구지역의 투수량계수를 추정하였다. 또한, 대구지역의 지하 수함양률을 각 소유동영역의 값으로 추정하였다. 각 추정에서 수반되는 추정오차의 특성을 Fisher information matrix를 구하여 사펴보았다.
In general statistical analysis, we need to make a normal assumption. If this assumption is not satisfied, we cannot expect a good result of statistical data analysis. Most of statistical methods processing the outlier and noise also need to the assumption. But the assumption is not satisfied in big data because of its large volume and heterogeneity. So we propose a methodology based on box-plot and data smoothing for controling outlier and noise in big data analysis. The proposed methodology is not dependent upon the normal assumption. In addition, we select patent documents as target domain of big data because patent big data analysis is a important issue in management of technology. We analyze patent documents using big data learning methods for technology analysis. The collected patent data from patent databases on the world are preprocessed and analyzed by text mining and statistics. But the most researches about patent big data analysis did not consider the outlier and noise problem. This problem decreases the accuracy of prediction and increases the variance of parameter estimation. In this paper, we check the existence of the outlier and noise in patent big data. To know whether the outlier is or not in the patent big data, we use box-plot and smoothing visualization. We use the patent documents related to three dimensional printing technology to illustrate how the proposed methodology can be used for finding the existence of noise in the searched patent big data.
The relationship between H. pylori(Hp) infection and recurrent abdominal pain(RAP) in children is not clear. Current data in the literature regarding a causal relationship between Hp infection and childhood RAP are conflicting. However, meta-analysis and most of the recently published studies have not supported an association between Hp infection and an increased prevalence of abdominal pain. Most published studies have some problems and have been criticized on methodological grounds. Most of the existing studies have not been designed to include double-blind placebo controls. And, because of the low incidence of Hp infection in children, they have a problem of obtaining sufficient numbers of the Hp infected children. There is also a concern about the heterogeneity of testing methodology in the studies and diagnostic accuracy problems of the non-invasive tests such as low sensitivity of the serology tests and false positive results of the UBT in children. And conflicting results may be explained, in part, by the poor definition of RAP or dyspepsia for the study subjects. To date, no consensus exists for the treatment of Hp-infected children with RAP. Some authors suggest the clinical efficacy of Hp. But others suggest that eradication of Hp is not associated with improvement of RAP. The problem of the most treatment studies is that they had usually no control groups and the number of the subjects was small. In order to make reasonable decisions about treatment of Hp infection in children with RAP, long-term, randomized, double blind, well controlled studies in large numbers of children will be required.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.327-333
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2021
Inbody is a tool for measuring health information with high reliability and accuracy to analyze body composition. Unlike the existing method of storing/processing and outputting data on the server side, the health information generated by InBody requires accurate support for health sharing and data analysis services using mobile devices. However, in the process of transmitting body composition measurement information to a mobile service, a problem may occur in data transmission/reception processing. The reason for this is that, since the network network in the cloud environment is used, if the connection is cut off or the connection is changed, it is necessary to provide a global service, not a temporary area, focusing on the mobility of InBody information. In addition, since InBody information is transmitted to mobile devices, a standard schema should be defined in the mobile cloud environment to enable information transfer between standardized InBody data and mobile devices. We propose a mobile cloud system using EMRA(Extended Metadata Registry Access) in which a mobile device processes and transmits body data generated in the inbody and manages the data of each local organization with a standard schema. The proposed system processes the data generated in InBody and converts it into a standard schema using EMRA so that standardized data can be transmitted. In addition, even when the mobile device moves through the area, the coordinator subsystem is in charge of providing access services. In addition, EMRA is applied to the collision problem due to schema heterogeneity occurring in the process of accessing data generated in InBody.
이 논문은 혼잡현상을 갖는 교통체계의 사회비용함수를 사회비용 최소화문제로부터 도출하여 분석하였다. 이 논문은 이 분야의 기존 연구에서 다루지 않았던 다음의 두 가지를 중점적으로 분석하였다. 하나는 이용자들의 시간가치가 다를 경우에 비용함수의 구조가 어떻게 달라지는지를 검토하는 것이고, 다른 하나는 사회비용함수를 구성하는 공급자 비용함수의 구조를 파악하는 것이었다. 분석의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 한계사회비용은 특정한 시간가치를 가진 고객이 소비한 시간가치비용과 추가 고객의 처리에 수반되는 시스템 전체의 서비스시간 증가에 따른 한계혼잡비용으로 구성된다. 둘째, 한계혼잡비용은 공급자의 보상한계비용과 같은 바, 후자는 공급자가 추가의 고객을 가장 경제적으로 처리함에 필요한 용량의 변경에 의한 서비스시간의 변화 양에 대한 이용자 전체의 시간가치를 보상해준다는 전제아래서의 공급자 한계비용을 지칭한다. 셋째, 보상한계비용은 서비스시간함수가 산출과 용량에 대해 동차함수일 경우 한계용량비용에 시스템 이용률의 역수를 곱한 값과 같다.
본산 환경에서의 시스템들 간의 상호운용성(Interoperability)이 중요해짐에 따라 다양한 조직들 간의 자원 공유 및 정보 교환이 자유로워지고 있다. 하지만, 시스템들 간의 의미적 이형질성(Semantic heterogeneity) 문제에 의하여 상호간의 정보의 정확한 의미 해석이 어려워짐에 따라 상호운용성에도 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 온톨로지 기반의 분산 시스템들의 의미적 관계를 자동으로 발견하고 분산되어 있는 지식 자원을 효과적으로 관리하기 위한 온톨로지 매칭 기반의 지식 관리 시스템을 설계하였다. 온톨로지 매칭은 정보 시스템 간의 정보 교환을 자동화하는데 매우 중요한 역할을 한다. 이와 같은 매칭을 자동화할 수 있도록 다양한 알고리즘(Matcher)들이 개발되어져왔으나 만족할 만한 정확도를 얻을 수도 없다. 본 연구에서는 기존의 알고리즘들의 결과들을 분석하고 평가함으로써 매칭 패턴(Matching Pattern: MP)를 구분 정의하고 각각 알고리즘들 간의 장단점을 비교할 수 있도록 하고자 한다. 이와 같은 시스템의 설계 및 구현을 통해 온톨로지 매칭의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 대규모 온톨로지 매칭을 위한 Modular 온톨로지를 얻을 수 있다.
본 연구는 네트워크상에 분산된 데이터들의 이질적인 문제를 해결하고, 효율적인 데이터 통합을 위한 Topic Maps MetaData Registry(TMDR)기반의 쿼리 변환 기법을 제시한다. TMDR은 분산 데이터를 통합하기 위해 글로벌 스키마를 제공하여 각 로컬 데이터에서 발생하는 정보들 사이의 이질성 문제를 쿼리 변환 기법으로 해결한다. 이 기법은 eXtended Meta Data Registry(XMDR)의 Meta Schema Ontology(MSO)와 Topic Maps에서 연관 관계를 분석하여 로컬의 접근 정보를 관리하는 Meta Location(ML)의 정보를 통해 분산되어 있는 로컬 데이터들을 통합 접근할 수 있도록 한다. 처리방법은 TMDR을 이용하여 전역처리를 위한 글로벌 쿼리를 생성하고, 생성된 글로벌 쿼리는 로컬 스키마로 분해되어 네트워크를 통해 분산되어 있는 시스템들을 접근하도록 함으로써, 통합 접근이 가능하게 한다. 우리는 이를 위해 글로벌 쿼리를 로컬에 적응적인 쿼리로 변환하는 방안을 제안한다.
For studying chlorophyll biosynthetic heterogeneity of plants, it is necessary to establish a technique for microassay of a putative monovinyl and divinyl protoporphyrin IX. Precise determination of the amounts of monovinyl and divinyl protoporphyrin IX is difficult with optical electronic spectroscopy even at 77$\circ$C. Such a problem could be solved by conversion of protoporphyrin IX to protoporphyrin IX dimethylester with diazomethane and subsequent Mg insertion into protoporphyrin IX dimethylester by reaction with a Grignard solution. The proportion of monovinyl and divinyl Mg-protoporphyrin IX dimethylester formed was measured instead of direct measuring that of protoporphyrin IX by low-temperature spectrofluorometry. The relative proportions of monovinyl and divinyl of protoporphyrin IX, Mg-protoporphyrin IX, and Mgprotoporphyrin IX dimethylester have not changed during the chemical conversion steps. This analysis system could be useful for the study of the monovinyl and divinyl chlorophyll biosynthetic routes in plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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