Indoor space has been one of the focal points for geospatial research as various factors such as increasing demands for application and demand for adaptive response in emergencies have arisen. IndoorGML (Indoor Geography Markup Language) has provided a standardized method of representing the topological aspect of micro-scale environments, with its extensive specifications and flexible applicability. However, as more real-world problems and needs demand attention, suggestions to improve this standard, such as representing IndoorPOI (Indoor Points of Interest), have arisen. Hence, existing algorithms and functionalities that we use on perceiving these indoor spaces must also adapt to accommodate said improvements. In this study, we explore how to define spatial neighborhoods in indoor spaces represented by an integrated IndoorGML and IndoorPOI data. We revisit existing approaches to combine the aforementioned datasets and refine previous approaches to perform neighborhood spatial queries in 3D. We implement the proposed algorithm in three use cases using sample datasets representing a real-world structure to demonstrate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
Some computational approaches are needed for clarifying RNAi sequences, because it takes much time and endeavor that almost of RNAi sequences are verified by experimental data. Incorrectness of RNAi mechanism and other unaware factors in organism system are frequently faced with questions regarding potential use of RNAi as therapeutic applications. Our massive parallelized pair alignment scoring between dsRNA in Genebank and expressed sequence tags (ESTs) in Caenorhabditis elegans Genome Sequencing Projects revealed that this provides a useful tool for the prediction of RNAi induced cosuppression details for practical use. This pair alignment scoring method using high performance computing exhibited some possibility that numerous unwanted gene silencing and cosuppression exist even at high matching scores each other. The classifying the relative higher matching score of them based on GO (Gene Ontology) system could present mapping dsRNA of C. elegans and functional roles in an applied system. Our prediction also exhibited that more than 78% of the predicted co-suppressible genes are located in the ribosomal spot of C. elegans.
Purpose: This study aims to propose an integrated MCDM model to support the qualified personnel selection in the distribution science. Research design, data, and methodology: The integrated approach of AHP and TOPSIS was employed to address the personnel selection problem. The AHP method was used to define the weights of the selection criteria, whereas the TOPSIS was applied to rank alternatives. The proposed model was then applied into a leading logistics company to select the best alternatives to be the sales deputy manager. Results: The results showed that Candidate 3 is the most qualified personnel for the sales deputy manager position as he is ranked first in the order of preference for recruitment. Conclusions: The proposed model provides the decision makers with more effective and time-saving methods than conventional ones. Therefore, the model can be applied to personnel selection around the world. In terms of theoretical contribution, this study proposes a personnel selection model for choosing the most appropriate candidates. In addition, the study adds to the theory of human resources management and logistics management the full set of personnel selection criteria including education, experience, skills, health, personality traits and foreign language.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.52-60
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2021
This study is conducted with the aim of redefining the university-based lifelong education support system for developmental disabled. The research method consisted of procedures in parallel with literature analysis and expert meetings. As for the contents of the study, a composition system that recognized the problems and solutions of lifelong education for the developmental disabled based on universities was primarily presented. Through this, it was suggested that universities can form an academic foundation for the establishment of a lifelong education support system for the developmental disabled along with the convergence field. In addition, a structural model related to this was presented along with the aspect that universities could develop a curriculum for lifelong education for the developmental disabled according to the school foundation. Also, a composition system was suggested that universities can develop lifelong education curriculum for people with developmental disabilities to lead the cooperation of local related organizations such as welfare centers for the disabled and lifelong education centers for the developmentally disabled. As a result of the study, it was analyzed that leadership in the university-based lifelong education support system for developmental disabled can contribute to fostering professional manpower qualifications and establishing cooperation with local related organizations in an integrated composition system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.504-519
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2023
Heart disease is becoming the top reason of death all around the world. Diagnosing cardiac illness is a difficult endeavor that necessitates both expertise and extensive knowledge. Machine learning (ML) is becoming gradually more important in the medical field. Most of the works have concentrated on the prediction of cardiac disease, however the precision of the results is minimal, and data integrity is uncertain. To solve these difficulties, this research creates an Integrated Accurate-Secure Heart Disease Prediction (IAS) Model based on Deep Convolutional Neural Networks. Heart-related medical data is collected and pre-processed. Secondly, feature extraction is processed with two factors, from signals and acquired data, which are further trained for classification. The Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) is used to categorize received sensor data as normal or abnormal. Furthermore, the results are safeguarded by implementing an integrity validation mechanism based on the hash algorithm. The system's performance is evaluated by comparing the proposed to existing models. The results explain that the proposed model-based cardiac disease diagnosis model surpasses previous techniques. The proposed method demonstrates that it attains accuracy of 98.5 % for the maximum amount of records, which is higher than available classifiers.
Purpose: This study discusses how Indonesia's response to the Corona Virus Disease-19 pandemic based on the perspective of housing policy capacity which consists of resources, organizations, and networks, politics, systems, and finance. Research design, data and methodology: This study used a qualitative method through a literature review. Data collection techniques were carried out by searching various sources and literature related to housing capacity theory and various data on Indonesia's response to the Covid 19 pandemic. Based on a literature review, this study adapted and modified the five components of capacity, namely resource capacity, organizational and network capacity, political capacity, system capacity and financial capacity in Indonesia in responding to the Covid-19 pandemic. Data analysis used analytical themes which consist of understanding the data, generating initial codes, looking for themes, reviewing themes, defining and naming themes, producing of manuscripts. Results: The results show that the weakness of the system capacity greatly affects Indonesia's housing policy capacity in responding to the Covid-19 pandemic and on the other hand the five housing capacities are an integrated process within the housing policy framework in Indonesia, especially to overcome the Covid-19 pandemic. Conclusions: The findings of this study are the importance of building a system capacity that is directly integrated with housing policy and the strengthening of the resources capacity, organizations, and networks, politics, and finance in the context of Indonesia's housing policy, especially in dealing with the Covid-19 pandemic situation.
철광산 지역에서 획득한 시추자료와 물리탐사자료를 복합 분석하여 3차원 광체모델링을 수행하였다. 지질조사 및 시추조사 자료를 통해 획득한 5가지 대표 암종에 지수를 부여하였고, 이를 이용하여 광체의 범위를 효율적으로 결정하기 위해 지구통계학적 순차 지표 시뮬레이션(Sequential Indicator Simulation)을 실시하였다. 그리고 전기비저항 탐사 자료와 자기지전류 탐사 자료를 이용한 부가적인 자료를 생성하기 위해 정규크리깅(Ordinary Kriging)과 순차가우스시뮬레이션(Sequential Gaussian Simulation)을 사용하였다. 시추자료에서 획득한 입력변수와 전기비저항자료 간의 상관관계를 분석하여 지구통계학적 복합 분석에 적용하였다. 상관관계 분석 결과, 밀도가 높아질수록 전기비저항이 낮아지는 관계를 확인할 수 있었으며, 이를 통해서 다변량 크리깅 중 하나인 가변적 지역평균 크리깅(Simple Kriging with Local varying means)을 적용하여 지수를 이용한 광체의 모델과 품위 자료를 이용한 품위 분포 모델을 생성하였다. 광체 모델링 결과, 실제 채굴도와 유사한 결과를 확보할 수 있었고, 품위자료에 대한 모델링 결과는 품위별 위치에 따른 변화 정보를 제공하였다.
본 연구는 공학 설계를 적용한 과학 수업이 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 미치는 효과를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구에서 사용된 공학 설계를 적용한 과학 수업은 미국 미네소타대학과 퍼듀대학에서 공동 제작한 10차시의 프로그램을 번역하여 사용하였으며, P 광역시에 소재한 H 초등학교 6학년 24명의 학생들에게 적용하였다. 본 연구의 주요 데이터는 연구 사전과 사후에 수집한 창의공학적 문제해결성향 검사지이다. 창의적 공학문제해결력 검사는 대응표본 t-검증과 계층적 군집분석을 통해 분석하였다. t-검증 결과 공학 설계를 적용한 과학 수업은 전반적으로 참여 학생들의 창의공학적 문제해결성향에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 군집분석 결과 창의공학적 문제해결성향은 2가지 군으로 분류할 수 있다는 것을 확인하였으며, 5명의 학생의 경우 사전과 사후에 유의미한 차이로 성향(분류군)이 바뀐 것을 확인할 수 있었다. 군집의 변화가 생긴 5명의 학생들을 인터뷰하여 중심도 분석을 실시하고 하이브리드 분석 방법에 따라 해석한 결과, 학생들이 공통적으로 경험한 것은 '협업을 통한 문제해결'과 '반복실험(재설계)를 통한 문제해결', 그리고 '과학 지식의 활용'으로 나타났으며, 소수반응으로 '최선의 실험방법 선택'과 '과학과 공학의 차이' 등이 나타났다.
본 연구는 최근 일본의 임상연구 관련 규율의 특색을 검토한 것이다. 첫째, 우리나라와 같이 일본에서도 그 동안 연구부정에 대해서는 엄벌주의를 취하여 왔지만, 최근 일본에서는 연구윤리정책을 제재가 아닌 교육연수에 의한 연구공정성 확보로 방향을 전환하였다는 점과 2018년 4월부터 시행된 임상연구법은 임상연구에 관한 자금제공 정보의 공표를 의무화하여 임상연구에 따른 자금제공의 투명성을 높인 점 및 의학계 연구의 윤리심사의 집약화 및 피험자를 집중시켜 증례나 우수한 연구자를 모집하여 임상연구·치험을 집약화한 점, 둘째, 그 동안 역학연구에 관한 윤리지침(이하, 「역학지침」이라 함)과 임상연구에 관한 윤리지침(이하, 「임상지침」이라 함)으로 이원화되어 있었던 윤리지침을 인간을 대상으로 하는 의학계 연구에 관한 윤리지침(이하, 「통합지침」이라 함)으로 통합 정비하여 임상연구와 역학연구에 필요한 윤리지침의 중복과 흠결을 보완했다는 점 이외에도 피험자보호를 위한 리스크 평가제도를 둔 점 이외에도 평가의 선결문제인 「침습」 개념을 명확히 했다는 점에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 임상연구관련 국제규범상의 공통적인 내용인 「위험과 이익의 평가 문제」는 연구자의 연구가 적절히 고안되었는지를 검사하는 수단이다. 이는 연구윤리위원회가 피험자에게 가해질 위험이 정당화될 수 있는지 여부를 결정하는 방법이며, 장래의 피험자가 임상시험의 참여여부를 결정하는 중요한 기준이 되기도 한다. 그러므로 피험자의 리스크 평가의 선결문제인 「침습」 개념을 명확히 정의한 것은 의미 있는 것이다. 본 연구에서는 특히 최근 일본의 임상시험에서의 연구부정방지 대책에 대한 인식의 전환, 연구심사 및 피험자의 집약화를 통환 연구의 효율성 제고, 피험자 보호를 위한 리스크 평가의 전제가 되는 「침습」 개념의 명확화와 범위의 확장 등에 관한 논점을 중심으로 검토한 것이다.
The structural integrity of either a passenger car or a light truck is one of the basic requirements for a full vehicle engineering and development program. The results of the vehicle product performance are measured in terms of ride and handling, durability, Noise/Vibration/Harshness (NVH), crashworthiness, and occupant safety. The level of performance of a vehicle directly affects the marketability, profitability and, most importantly, the future of the automobile manufacturer. In this study, the Virtual Proving Ground (VPG) approach has been developed to simulate dynamic nonlinear events as applied to automotive ride & handling. The finite element analysis technique provides a unique method to create and analyze vehicle system models, capable of including vehicle suspensions, powertrains, and body structures in a single simulation. Through the development of this methodology, event-based simulations of vehicle performance over a given three-dimensional road surface can be performed. To verify the predicted dynamic results, a single lane change test was performed. The predicted results were compared with the experimental test results, and the feasibility of the integrated CAE analysis methodology was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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