Faradmal, Javad;Soltanian, Ali Reza;Roshanaei, Ghodratollah;Khodabakhshi, Reza;Kasaeian, Amir
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권14호
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pp.5883-5888
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2014
Background: Breast cancer is the most common cancers in female populations. The exact cause is not known, but is most likely to be a combination of genetic and environmental factors. Log-logistic model (LLM) is applied as a statistical method for predicting survival and it influencing factors. In recent decades, artificial neural network (ANN) models have been increasingly applied to predict survival data. The present research was conducted to compare log-logistic regression and artificial neural network models in prediction of breast cancer (BC) survival. Materials and Methods: A historical cohort study was established with 104 patients suffering from BC from 1997 to 2005. To compare the ANN and LLM in our setting, we used the estimated areas under the receiver-operating characteristic (ROC) curve (AUC) and integrated AUC (iAUC). The data were analyzed using R statistical software. Results: The AUC for the first, second and third years after diagnosis are 0.918, 0.780 and 0.800 in ANN, and 0.834, 0.733 and 0.616 in LLM, respectively. The mean AUC for ANN was statistically higher than that of the LLM (0.845 vs. 0.744). Hence, this study showed a significant difference between the performance in terms of prediction by ANN and LLM. Conclusions: This study demonstrated that the ability of prediction with ANN was higher than with the LLM model. Thus, the use of ANN method for prediction of survival in field of breast cancer is suggested.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
Chord(6)는 N개의 노드로 이루어진 P2P(Peer-to-Peer)네트워크에서 검색에 사용되는 메시지를 O(logN)으로 줄인 P2P 검색 알고리즘이다. 하지만 모바일 Ad-hoc 네트워크에 이를 적용할 경우 검색 성공률이 매우 떨어져 (1000개의 노드가 도보속도(2m/s)로 움직이는 경우: 검색 성공률 30%이하)P2P 검색이 거의 이루어지지 않는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 극복하기 위한 알고리즘인 Backtracking Chord을 제안한다. Backtracking Chord 방식은 O(logN)메시지를 사용하여 순차적으로 t번까지 검색을 요청함으로써(t: Timeout의 횟수(0 < t< logN)) t에 따라 최고 88%(t>4)까지 검색 성공률을 높일 수 있다.
When constructing subsurface structures and/or wells, the precise estimates of hydraulic parameters must be obtained for operating safety and/or for developing necessary quantity of groundwater. Hydraulic conductivity is mainly subjected to the characteristics of fracture network in the fractured media such as fracture orientation and angle, fracture aperture and frequency, fracture length, interconnectivity of fractures, and filling material, feature of fracture plane. In this study we conducted water injection test at afferent depths on six boreholes drilled in granite of Mt. Geumjeong. hydraulic conductivity was calculated using Moye and Hvorslev methods. The relation between hydraulic conductivity and fracture frequency data obtained from acoustic televiewer and core log were analyzed. The result shows that the correlation between the hydraulic conductivity and the fracture frequency data obtained from acoustic televiewer is better than that with the core log.
고속의 대역폭과 원활한 트래픽 관리, 그리고 보안 기능을 갖춘 인터넷 접속 네트워크는 기업의 전략적인 인프라로 그 위상이 강화되고 있다. 이러한 전략적 인터넷 인프라로서의 역할을 수행하기 위해서는 늘어나는 트래픽에 맞추어 네트워크 속도의 향상이 있어야 함과 동시에 내/외부 네트워크로부터의 보안공격에 대비하여 안심하고 자원을 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 인터넷 속도의 향상, 능동적 네트워크 보안, 응용 및 사용 목적에 따른 트래픽 분할 관리를 통합적으로 제공할 수 있는 솔루션으로서 종단간 트래픽 관리를 지원하는 네트워크 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템에서는 초고속 인터넷 접속과 방화벽 기능, VPN, 침입 방지, 콘텐츠 필터링, 트래픽 및 QoS 관리, History Log 기능 등을 통합적으로 일체형 장비에 구현하여 기업이 전략적인 인터넷 인프라를 구축하면서도 통신비용을 절감할 수 있는 통합 네트워크 보안시스템을 제공할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 정확한 데이터를 얻기 위해, 무선 센서 네트워크의 신뢰성은 필수적이다. 이것을 위해, 롤백 기술을 통한 자가 치유는 신뢰성 향상에 도움을 준다. 하지만, 로컬 시스템만을 고려한 기존 롤백 기술은 무선 센서 네트워크에서 자칫 전체 시스템 차원의 결함을 발생시킨다. 따라서, 롤백 기술을 무선 네트워크 차원으로 지원하기 위해 체크포인트 프로토콜이 제시되었다. 하지만, 무선 센서 네트워크가 가지고 있는 특유의 제한 조건 때문에 각각의 프로토콜들은 메모리, 성능, 그리고 전력 소모 효율에 있어서 상충관계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 주소 기록 기반 프로토콜(address log based protocol, ALBP)이라 불리는 새로운 프로토콜을 제시한다. 이 기법은 비동기 방식을 지원하는 플랫폼 기반의 프로토콜로, 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려사항인 전력 소모량, 메모리 사용량, 그리고 마감시간을 맞추기 위한 빠른 응답시간을 만족시킬 수 있다.
최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.
Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area(KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks(NN) and support vector regression(SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log(max(PM10)) or log(mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.
인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 로그를 분석하여 멀티 도메인 환경에서 장시간 사용되지 않는 사용자 계정에 초점을 맞추어 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 SLA(Service Log Analyzer)를 구현하여 각 서비스들이 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 서비스를 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 게정을 찾아내고 계정정보의 종료 시한을 수정한다.
최근 IT 분야에서 빅데이터 관리에 대한 관심이 급증하고 있으며, 빅데이터의 실시간 처리 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 네트워크상에서 주고받는 데이터를 실시간으로 저장하는 기능으로 인해 리소스가 많이 필요한 반면, 높은 비용적 측면 때문에 분석 시스템 도입에 문제가 야기 되고 있으며 이러한 문제점 해결을 위해 저비용 고효율성을 만족하는 시스템 재설계의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 빅 데이터 관리를 위한 문서형 DB기반 로그관리 시스템을 설계하기 위해서 문서형 데이터베이스인 MongoDB를 사용하였으며, 제안하는 로그관리 시스템을 통해 고효율의 로그 수집 및 처리와 위,변조에 안전한 로그 데이터 저장을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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