본 논문에서는 입출력 응용을 위해 collective I/O 기법을 기반으로 한 실행시간 시스템의 설계, 구현 그리고 그 성능평가를 기술한다. 여기서는 모든 프로세서가 동시에 I/O 요구에 따라 스케쥴링하며 I/O를 수행하는 collective I/O 방안과 프로세서들이 여러 그룹으로 묶이어, 다음 그룹이 데이터를 재배열하는 통신을 수행하는 동안 오직 한 그룹만이 동시에 I/O를 수행하는 pipelined collective I/O 등의 두 가지 설계방안을 살펴본다. Pipelined collective I/O의 전체 과정은 I/O 노드 충돌을 동적으로 줄이기 위해 파이프라인된다. 이상의 설계 부분에서는 동적으로 충돌 관리를 위한 지원을 제공한다. 본 논문에서는 다른 노드의 메모리 영역에 이미 존재하는 데이터를 재 사용하여 I/O 비용을 줄이기 위해 collective I/O 방안에서의 소프트웨어 캐슁 방안과 두 가지 모형에서의 chunking과 온라인 압축방안을 기술한다. 그리고 이상에서 기술한 방안들이 입출력을 위해 높은 성능을 보임을 기술하는데, 이 성능결과는 Intel Paragon과 ASCI/Red teraflops 기계 상에서 실험한 것이다. 그 결과 응용 레벨에서의 bandwidth는 peak point가 55%까지 측정되었다.Abstract In this paper we present the design, implementation and evaluation of a runtime system based on collective I/O techniques for irregular applications. We present two designs, namely, "Collective I/O" and "Pipelined Collective I/O". In the first scheme, all processors participate in the I/O simultaneously, making scheduling of I/O requests simpler but creating a possibility of contention at the I/O nodes. In the second approach, processors are grouped into several groups, so that only one group performs I/O simultaneously, while the next group performs communication to rearrange data, and this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance for I/O above what has been possible so far. The performance results are presented on an Intel Paragon and on the ASCI/Red teraflops machine. Application level I/O bandwidth up to 55% of the peak is observed.he peak is observed.
Objectives: The purpose of this study was to describe the trends of original research in the Korean Journal of Preventive Medicine, and to evaluate the quality of original articles about lead poisoning. Method: The data for the analysis of trends in preventive medicine research was taker from a total of 829 original articles published in the Korean Journal of Preventive Medicine from 1968 to 1997, The qualitative meta-analysis was measured against a checklist of evaluation criteria, which were divided into 10 categories, with 46 articles on lead poisoning. The evaluation process was performed independently by two evaluators, Results: The number of articles per 100 members over the study period increased by almost 4 pieces in the early 1980s, and by more than 9 pieces in the mid-1990s. In the major classifications of subjects, environmental and industrial health, epidemiology and health statistics, and health policy and management published 370 pieces (44.0%), 137 pisces (16.5%), 322 pieces (38.9%) respectively. In the order of the number of articles, five themes about health significance, including metal exposure (73 pieces), diseases associated with exposure to organic solvents (45 pieces), air pollution (36 pieces), maternal and child health (32 pieces), and occupational health (3D pieces) received consistent attention throughout the years $1968\sim1997$. The overall mean score of article qualify about lead poisoning was 37.8 out of 50. Of the articles any information on the purpose and hypothesis described well, Of those the originality of the subjects, the form of article's (including tables and figures), and the number of inappropriate words of abstracts showed very low score. For multiple regression analyses, the number of joint research institutes and the acceptance of research grants about the article quality were statistically significant. Conclusions: The number of original research reports in the Korean J Prev Med has recently increased and their subjects bave diversified. Of the basis of this study, the articles need improvement in the areas of abstracts, tables and illustrations (figures), etc. The Korean Society for Preventive Medicine will revise contribution regulations for manuscripts submitted to the Korean J Prev Med. Future studies should address these issues and perform the quantitative mata-analysis about the specific subjects including the quality of articles.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.6
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pp.43-54
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2018
The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.
Erten, Deniz Taygun;Yu, Jong Min;Yoon, Kee Bong;Kim, Ji Yoon
Journal of Energy Engineering
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v.26
no.2
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pp.1-11
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2017
While they are becoming more viable, synthetic natural gas (SNG) plants, with their high temperatures and pressures, are still heavily dependent on advancements in the state-of-the-art technologies. However, most of the current work in the literature is focused on optimizing chemical processes and process variables, with little work being done on relevant mechanical damage and maintenance engineering. In this study, a combination of pipe system stress analysis and detailed local stress analysis was implemented to prioritize the inspection locations for main pipes of SNG plant in accordance to ASME B31.3. A pipe system stress analysis was conducted for pre-selecting critical locations by considering design condition and actual operating conditions such as heat-up and cool-down. Identified critical locations were further analyzed using a finite element method to locate specific high-stress points. Resultant stress values met ASME B31.3 code standards for the gasification reactor and lower transition piece (bend Y in Fig.1); however, it is recommended that the vertical displacement of bend Y be restricted more. The results presented here provide valuable information for future risk based maintenance inspection and further safe operation considerations.
The study was performed to identify the process of change, decisional balance, self-efficacy and social support corresponding to the stage of exercise behavior change and the applicability of social support of women in nursing college based on a Transtheoretical Model. The subjects consisted of 223 women in nursing college by convenience sampling and the data were analyzed by IBM SPSS 21.0 program. The subjects were distributed in each stage of change of behaviors: 17.9% in the precontemplation stage, 54.3% in the contemplation stage, 16.6% in the preparation stage, 4.5% in the action stage and 6.7% in the maintenance stage. Analysis of variance showed that consciousness raising, dramatic relief, self reevaluation, social liberation, counter conditioning, helping relationship, reinforcement management, self liberation, stimulus control, pros, cons and self-efficacy were significantly associated with the stages of exercise behaviors. But there was no significant difference in social support. The transtheoretical model would be applicable to explain the exercise behavior of women in nursing college. This study will be useful information for developing effective exercise programs considering nursing female students' stages of change in exercise behavior.
Generally, electricity market has monopoly market structure because of need of enormous investment for infrastructure. However, the introduction of competition in network industry as electricity is a tendency of the world with decreasing the effects of economy of scale due to the advancement of technology. Now, electricity industry restructuring is in progress but the competition in electricity retail market is not in force yet in Korea. Whether a effective competition exist or not is very important to policy decision maker who drive restructuring, but there are small numbers of quantitative researches on that. In this study, we estimated the effectiveness of competition in the electricity retail market through switching costs. If switching costs are high, consumers actually can be locked in incumbent firm in spite of introduction of competition. Therefore switching is a critical factor to determine effectiveness of competition and to estimate the size of switching costs quantitatively can proffer the information about whether the competition in the electricity retail market is effective or not in the future. We estimated switching costs using consumer' stated-preference data by conjoint analysis. In according to estimation results, the cost of switching process is not so high, but the relative brand loyalty of an incumbent company is significantly high. And the price is considered as the most important factor choosing an electric service commodity. Based on the empirical results, it is possible to analyze the relationship between suppliers' competitiveness resulted from management efficiency and customers' switching possibilities. The paper therefore provides guidance for suppliers in deciding to enter into retail competition and for policy makers in introducing retail competition. And it has a significance of estimating the switching costs directly.
Fungicide resistance study in Korea is still in its infancy, and most of those resistance studies are largely limited to newness of the detected resistant strains. In future, detection of fungicide-resistant strains has to be based on sensitivity distribution of pathogen populations to certain fungicides, and standard levels of certain fungicides for resistance should be determined under the basis of this data. Most of the early research on fungicide resistance in Korea has overlooked this point, and resulted in inconsistency and confusion for monitoring sensitivity shift of pathogen population among individual researchers. Fungicide resistance detected in vitro tests has to be documented in field trials by examining control efficacy against resistant and wild-type pathogen populations. Resistance detection in wife has to be correlated with lower activity in practice. Using this process, fungicide resistance will have a practical meaning. Fitness evaluation of resistant strains for survival is, in particular, of importance to determine the future stability of the resistance in the pathogen population. In fields, sensitivity change of pathogen populations should be carefully monitored with and without fungicide selection pressures to establish long-term management strategies against fungicide resistance. It is becoming an urgent task to provide information through research for designing and implementing successful counter-measures against fungicide resistance problems in Korea.
Recent advances in communication and multimedia technologies make it possible to provide video-on-demand(VOD) services and people can access video servers over the Internet at any time using their electronic devices, such as PDA, mobile phone and digital TV. Each device has different processing capabilities, energy budgets, display sizes and network connectivities. To support such diverse devices, multiple versions of videos are needed to meet users' requests. In general cases, VOD servers cannot store all the versions of videos due to the storage limitation. When a device requests a stored version, the server can send the appropriate version immediately, but when the requested version is not stored, the server first converts some stored version to the requested version, and then sends it to the client. We call this conversion process transcoding. If transcoding occurs frequently in a VOD server, the CPU resource of the server becomes insufficient to response to clients. Thus, to admit as many requests as possible, we need to maximize the CPU availability. In this paper, we propose a new algorithm to select versions from those stored on disk using a branch and bound technique to maximize the CPU availability. We also explore the impact of these storage management policies on streaming to heterogeneous users.
Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.
Due to the recent development of social media and mobile devices, graph data have been using in various fields. In addition, caching techniques for reducing I/O costs in the process of large capacity graph data have been studied. In this paper, we propose a multi-layer caching scheme considering the connectivity of the graph, which is the characteristics of the graph topology, and the history of the past subgraph usage. The proposed scheme divides a cache into Used Data Cache and Prefetched Cache. The Used Data Cache maintains data by weights according to the frequently used sub-graph patterns. The Prefetched Cache maintains the neighbor data of the recently used data that are not used. In order to extract the graph patterns, their past history information is used. Since the frequently used sub-graphs have high probabilities to be reused, they are cached. It uses a strategy to replace new data with less likely data to be used if the memory is full. Through the performance evaluation, we prove that the proposed caching scheme is superior to the existing cache management scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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