Ebid, Abdel Hameed IM;Motaleb, Sara M Abdel;Mostafa, Mahmoud I;Soliman, Mahmoud MA
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제48권2호
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pp.163-173
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2021
Objective: This study aimed to characterize a validated model for predicting oocyte retrieval in controlled ovarian stimulation (COS) and to construct model-based nomograms for assistance in clinical decision-making regarding the gonadotropin protocol and dose. Methods: This observational, retrospective, cohort study included 636 women with primary unexplained infertility and a normal menstrual cycle who were attempting assisted reproductive therapy for the first time. The enrolled women were split into an index group (n=497) for model building and a validation group (n=139). The primary outcome was absolute oocyte count. The dose-response relationship was tested using modified Poisson, negative binomial, hybrid Poisson-Emax, and linear models. The validation group was similarly analyzed, and its results were compared to that of the index group. Results: The Poisson model with the log-link function demonstrated superior predictive performance and precision (Akaike information criterion, 2,704; λ=8.27; relative standard error (λ)=2.02%). The covariate analysis included women's age (p<0.001), antral follicle count (p<0.001), basal follicle-stimulating hormone level (p<0.001), gonadotropin dose (p=0.042), and protocol type (p=0.002 and p<0.001 for short and antagonist protocols, respectively). The estimates from 500 bootstrap samples were close to those of the original model. The validation group showed model assessment metrics comparable to the index model. Based on the fitted model, a static nomogram was built to improve visualization. In addition, a dynamic electronic tool was created for convenience of use. Conclusion: Based on our validated model, nomograms were constructed to help clinicians individualize the stimulation protocol and gonadotropin doses in COS cycles.
현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.
본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.
도시 경관의 다양성은 건축물과 가로패턴, 그리고 사람들의 인문적 특성 이른바 언어와 색과 움직임 등의 동태적 특성에 의해 정립된다. 한국의 해외이주민의 증가와 함께 지역사회의 행정과 국토정책상 새로운 지침이 필요하다. 2000년대 이후 꾸준히 증가하는 외국인 이주민에 대해 행정, 사회학적, 그리고 지리적 연구가 이루어지고 있지만, 각 국가별 민족별 상이한 문화와 생활양식이 기존 주류사회와 어떠한 통합 과정을 거치고 안전하고 건강한 공간성을 구축할 수 있는지에 대한 정밀한 실험은 미흡한 상황이다. 통계적 데이터의 결핍된 부분과 소수 비율의 외국인 거주자에 대한 대표성을 파악하기에 한계가 있다. 지역사회의 통합적 전략에 대한 핵심요소를 지표화하기 위해서 외국인 이주자들의 거주지 행태와 공간적 특성이 우선 파악되어야 한다. 통계적으로 계량화하기 어려운 소수의 공동체에 관한 공간적 요소를 분석을 위해 경관적 접근을 실험해보고자 한다.
이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.
최근 인터넷 금융이 중국 내에서 다양하게 통합되면서 새로운 형태의 금융이 형성되고, 중국의 실물경제 구축과 포용적 금융으로 빠르게 새로운 금융의 통로가 되고 있다. 본 논문은 중국 인터넷 금융플랫폼의 패널자료를 토대로 인터넷금융위험의 영향요인을 랜덤효과모형을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다: (1) 금융플랫폼의 사용자펀드와 플랫폼펀드관리를 통하여, 인터넷상의 거래에서 금융리스크를 효과적으로 줄일 수 있다. (2) 규제정책을 통해 플랫폼 자금이 소수의 대출자에게 집중되는 것을 피함으로써 인터넷 금융거래의 위험을 효과적으로 줄일 수 있다. (3) 자금의 유동성 통제는 인터넷 금융 거래의 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 연구결과로, 인터넷 금융의 건전하고 지속가능한 발전을 위한 규제정책에 대한 최적화 전략을 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.135-140
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2022
Scientific and technological progress is also fundamental to the evolving merchant shipping industry, both in terms of the size and speed of modern ships and in the level of their technical capabilities. While the freight performance of ships is growing, the number of crew on board is steadily decreasing, as more work processes are being automated through the implementation of information technologies, including ship management systems. Although there have been repeated appeals from international maritime organizations to focus on building effective maritime security defenses against cyber attacks, the problems have remained unresolved. Owners of shipping companies do not disclose information about cyberattack attempts or incidents against them due to fear of commercial losses or consequences, such as loss of image, customer and insurance claims, and investigations by independent international organizations and government agencies. Issues of cybersecurity of control systems in the world today have gained importance, due to the fact that existing threats concern not only the security of technical means and devices, but also issues of environmental safety and safety of life at sea. The article examines the implementation of cyber risk management in the shipping industry, providing recommendations for the safe ship operation and its systems in order to improve vulnerability to external threats related to cyberattacks, and to ensure the safety and security of such a technical object as a seagoing ship.
IoT 환경의 최종 사용자 도메인에서 점점 더 많은 수의 지능형 M2M(Machine-to-Machine Communication) 장치가 애플리케이션 서비스를 생성하고 공유하기 위한 자원을 제공한다. 따라서 기존의 중앙집중식 서비스 제공자의 역할을 P2P 환경의 최종 사용자에게 이전하여 신뢰를 관리하는 것은 매우 유용할 수 있다. 그러나 최종 사용자가 독립적으로 서비스를 제공하거나 소비하는 비중앙집중식 M2M 컴퓨팅 환경에서는 상호간의 신뢰 구축이 가장 중요한 요인이 된다. 오작동하는 서비스를 구축하려는 악의적인 사용자들이 IoT와 같은 M2M 컴퓨팅 환경에서 보안문제를 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 M2M 애플리케이션 서비스의 신뢰 평가를 위한 통합적인 분석과 접근방식을 제공하고, M2M 커뮤니티의 사용자들 사이의 신뢰도를 보장할 수 있는 최적화된 신뢰 평가 모델을 제시한다.
This study analyzed the smart construction safety cost included in safety management plans that are approved before construction. Specifically, it refers to the cost incurred in constructing and operating a safety management system using wireless communication and facilities. Based on the obtained statistical results, an activation policy for the inclusion of the smart construction safety cost in building safety management plans was proposed. The smart construction safety cost must be included in the safety management cost; notably, this is mandated by the Construction Technology Promotion Act. However, there are some problems with the inclusion of smart construction safety costs. To analyze the problems encountered when calculating the smart construction safety cost and including it in safety management plans, in this study, statistical analysis was performed using the data of 1,334 safety management plans received at the Construction Safety Management Integrated Information (CSI) from June to August 2021. The results show that only 50.7% of the safety management plans included the smart construction safety cost although the current law mandates 100% inclusion of these costs. Thus, it is apparent that the smart construction safety costs are only included in a low proportion of sites. In addition, the calculated smart construction safety costs were shown to have a small correlation with the construction cost; moreover, they appeared to be distributed at a constant cost level. In this context, it is believed that perfunctory cost calculations were performed at most sites since the effect of the construction cost on the smart construction safety cost was negligible. Therefore, it is necessary to improve the inclusion of smart construction safety costs by strengthening the authorization process of the approval institute of safety management plans. In addition, institutional support, such as guidelines that promote the calculation and inclusion of appropriate smart construction safety costs according to the characteristics of sites, are needed.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권1호
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pp.54-65
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2022
Species distribution models are a useful tool for predicting future distribution and establishing a preemptive response of invasive species. However, few studies considered the possibility of habitat for the aquatic organism and the number of target sites was relatively small compared to the area. Environmental DNA (eDNA) is the emerging tool as the methodology obtaining the bulk of species presence data with high detectability. Thus, this study applied eDNA survey results of Micropterus salmoides and Lepomis macrochirus to species distribution modeling by seasons in the Anyang stream network. Maximum Entropy (MaxEnt) model evaluated that both species extended potential distribution area in October compared to July from 89.1% (12,110,675 m2) to 99.3% (13,625,525 m2) for M. salmoides and 76.6% (10,407,350 m2) to 100% (13,724,225 m2) for L. macrochirus. The prediction value by streams was varied according to species and seasons. Also, models elucidate the significant environmental variables which affect the distribution by seasons and species. Our results identified the potential of eDNA methodology as a way to retrieve species data effectively and use data for building a model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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