Objective : Recent studies have reported that arachnoid plasty (ARP) using gelatin sponges with fibrin glue reduced the occurrence of chronic subdural hematoma (CSDH) following clipping surgery for unruptured intracranial aneurysm (UIA). This meta-analysis was conducted to collate further evidence for the efficacy of ARP in preventing postoperative CSDH. Methods : Data of patients who underwent clipping surgery were extracted from PubMed, EMBASE, and Cochrane Central Register of Controlled Trials by two independent reviewers. A random effects model was used to investigate the efficacy of ARP by using odd ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). A meta-regression analysis for male sex was additionally preformed. Results : Data from six studies with 1715 patients were consecutively included. Meta-analysis revealed that ARP was significantly associated with lower rates of CSDH development after surgical clipping for UIA (ARP group vs. control group : 3.2% vs. 7.2%; OR, 0.40; 95% CI, 0.18-0.93; I2=44.3%; p=0.110). Meta-regression analysis did not highlight any modifying effect of the male sex on postoperative CSDH development (p=0.951). Conclusion : This meta-analysis indicated that ARP reduced the incidence rates of CSDH following clipping surgery for UIA. If feasible, ARP would be implemented as an additional surgical technique to prevent postoperative CSDH development during surgical clipping of UIA.
본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.
본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
Irfan Khan;Xianchao Zhang;Ramesh Kumar Ayyasam;Rahman Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1773-1793
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2023
Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.
목적: 본 연구는 79종의 치과 임플란트에 대해 딥러닝을 이용한 식별 모델의 정확도와 임상적 유용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구 재료 및 방법: 2001년부터 2020년까지 30개 치과에서 임플란트 치료를 받은 환자들의 파노라마 방사선 사진에서 총 45396개의 임플란트 고정체 이미지를 수집했다. 수집된 임플란트 이미지는 18개 제조사의 79개 유형이었다. 모델 학습을 위해 EfficientNet 및 Meta Pseudo Labels 알고리즘이 사용되었다. EfficientNet은 EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4가 하위 모델로 사용되었으며, Meta Pseudo Labels는 확장 계수에 따라 두 가지 모델을 적용했다. EfficientNet에 대해 Top 1 정확도를 측정하고 Meta Pseudo Labels에 대해 Top 1 및 Top 5 정확도를 측정하였다. 결과: EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4는 89.4의 Top 1 정확도를 보였다. Meta Pseudo Labels 1은 87.96의 Top 1 정확도를 보였고, 확장 계수가 증가한 Meta Pseudo Labels 2는 88.35를 나타냈다. Top 5 정확도에서 Meta Pseudo Labels 1의 점수는 97.90으로 Meta Pseudo Labels 2의 97.79보다 0.11% 높았다. 결론: 본 연구에서 임플란트 식별에 사용된 4가지 딥러닝 알고리즘은 모두 90%에 가까운 정확도를 보였다. 임플란트 식별을 위한 딥러닝의 임상적 적용 가능성을 높이려면 더 많은 데이터를 수집하고 임플란트에 적합한 미세 조정 알고리즘의 개발이 필요하다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
본 논문은 사진 앨범을 위하여 미디어 리소스(media resource)와 그에 따른 메타데이터(meta-data)를 통합하는 새로운 미디어 응용 형식을 제안한다. 이는 메타데이터를 JPEG과 같은 사진 미디어와 같이 상호 호환적인 데이터로 만듦으로써, 메타데이터의 재 사용성을 높이는 동시에 사용자가 많은 양의 사진을 앨범으로 구성하기 용이하게 하는데 그 목적이 있다. 제안하는 통합 미디어 형식은 최근 MPEG에서 논의되고 있는 멀티미디어 응용 형식인 MAF(Multimedia Application)를 기반으로 한다. 본 논문은 JPEG과 같은 사진 리소스와 사진과 관련된 MPEG-7기반 메타데이터를 통합하는 미디어의 구조를 제안하고, 통합 미디어를 생성 및 해석할 수 있는 부호기(encoder) 및 복호기(decoder)를 개발하여 제안된 통합 미디어의 효용성을 검증하였다.
The Internet possesses not only features of mass media but also features of word of mouth communication. Communication channel is considered as one of most important variables in diffusion process. In this paper, we examined functionality of technology diffusion on the Internet through the use of meta tags. We have measured the coefficients of the Bass diffusion model which has been well-established in new product diffusion. This research shows that the Bass model is appropriate for describing technology diffusion on the Internet. The external influence as represented by the coefficient of innovation was found to be much smaller while the internal influence dominates in all meta tag diffusion. In meta tag diffusion, the internal influence as represented by the coefficient of imitation was increased at least twice bigger than that of consumer durables and information technology. Collecting necessary data in social sciences research can be a burden. This research shows that it can be alleviated through the use of software agents over the Internet. The research made use of software agents for collecting longitudinal data from publicly accessible archive such as Archive.org.
해양 전자정보자원 메타 데이터베이스 시스템 설계 및 구현을 위해 국내외 관련 연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상은 해양분야 웹 자원에서 해양조사자료가지를 범위로 하였다. 본 연구의 목적은 네트워크 자원의 기술에 적합한 더블린코어를 기반으로 효율적인 해양분야 전자정보자원 정보검색서비스를 제공하는데 있다. 본 논문에서는 해양분야 전자정보원 조사, 메타데이터 기술요소 분석, 베타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.
Background: To compare the effects of two adjuvant chemotherapy regimens, anthracycline-based and cyclophosphamide, methotrexate, fluorourical (CMF) on disease free survival for breast cancer patients in the Eastern Mediterranean region and Asia. Methods: In a systematic review with a multivariate mixed model meta-analysis, the reported survival proportion at multiple time points in different studies were combined. Our data sources were studies linking the two chemotherapy regimens on an adjuvant basis with disease free survival published in English and Persian in the Eastern Mediterranean region and Asia. All survival curves were generated with Graphdigitizer software. Results: 14 retrospective cohort studies were located from electronic databases. We analyzed data for 1,086 patients who received anthracycline-based treatment and 1,109 given CMF treatment. For determination of survival proportions and time we usesb the transformation Ln (-Ln(S)) and Ln (time) to make precise estimations and then fit the model. All analyses were carried out with STATA software. Conclusions: Our findings showed a significant efficacy of anthracycline-based adjuvant therapy regarding disease free survival of breast cancer. As a limitation in this meta-analysis we used studies with different types of anthracycline-based regimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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