This study describes process and method to establish concurrent and/or sequential schedule planning for the system design process of the EIA632 standard. For this purpose, the study suggest Process and method that are context analysis of standard process, interface definition from activity decomposition, integration of related activities, and definition of concurrent and/or sequential work flow. The proposed process and method will contribute to minimize time loss that is emerged from activities iteration.
Recently various kinds of Information Technology services are created and the quantities of the data flow are increase rapidly. Not only that, but the data patterns that we deal with also slowly becoming diversity. As a result, the demand of discover the meaningful knowledge/information through the various mining analysis such as linkage analysis, sequencing analysis, classification and prediction, has been steadily increasing. However, solving the business problems using data mining analysis does not always concerning, one of the major causes of these limitations is there are some analyzed data can't accurately reflect the real world phenomenon. For example, although the time gap of purchasing the two products is very short, by using the traditional sequencing analysis, the precedence relationship of the two products is clearly reflected. But in the real world, with the very short time interval, the precedence relationship of the two purchases might not be defined. What was worse, the sequence of the purchase intention and the sequence of the purchase realization of the two products might be mutually be reversed. Therefore, in this study, an expanded sequencing analysis methodology has been proposed in order to reflect this situation. In this proposed methodology, the purchases that being made in a very short time interval among the purchase order which might not important will be notice, and the analysis which included the original sequence and reversed sequence will be used to extend the analysis of the data. Also, to some extent a very short time interval can be defined as the time interval, so an experiment were carried out to determine the varying based on the time interval for the actual data.
Recently simulation model becomes an essential tool for analysis and design of a system but it is often expensive and time consuming as it becomes complicate to achieve reliable results. Therefore, high-fidelity simulation model needs to be replaced by an approximate model, the so-called metamodel. Metamodeling techniques include 3 components of sampling, metamodel and validation. Cross-validation approach has been proposed to provide sequnatially new sample point based on cross-validation error but it is very expensive because cross-validation must be evaluated at each stage. To enhance the cross-validation of metamodel, sequential sampling method using candidate points and representative cross-validation is proposed in this paper. The candidate and representative cross-validation approach of sequential sampling is illustrated for two-dimensional domain. To verify the performance of the suggested sampling technique, we compare the accuracy of the metamodels for various mathematical functions with that obtained by conventional sequential sampling strategies such as maximum distance, mean squared error, and maximum entropy sequential samplings. Through this research we team that the proposed approach is computationally inexpensive and provides good prediction performance.
The performance issues of screening large database compounds and multiple query compounds in virtual screening highlight a common concern in Chemoinformatics applications. This study investigates these problems by choosing group fusion as a pilot model and presents efficient parallel solutions in parallel platforms, specifically, the multi-core architecture of CPU and many-core architecture of graphical processing unit (GPU). A study of sequential group fusion and a proposed design of parallel CUDA group fusion are presented in this paper. The design involves solving two important stages of group fusion, namely, similarity search and fusion (MAX rule), while addressing embarrassingly parallel and parallel reduction models. The sequential, optimized sequential and parallel OpenMP of group fusion were implemented and evaluated. The outcome of the analysis from these three different design approaches influenced the design of parallel CUDA version in order to optimize and achieve high computation intensity. The proposed parallel CUDA performed better than sequential and parallel OpenMP in terms of both execution time and speedup. The parallel CUDA was 5-10x faster than sequential and parallel OpenMP as both similarity search and fusion MAX stages had been CUDA-optimized.
The recent advance of sensor networks and ubiquitous techniques allow collecting and analyzing of the data which overcome the limitation imposed by time and space in real-time for making decisions. Also, analysis and prediction of collected data can support useful and necessary information to users. The collected data in sensor networks environment is the stream data which has continuous, unlimited and sequential properties. Because of the continuous, unlimited and large volume properties of stream data, managing stream data is difficult. And the stream data needs dynamic processing method because of the memory constraint and access limitation. Accordingly, we analyze correlation stream data using principal component analysis. And using result of analysis, it helps users for making decisions.
The purpose of this study was the application of sequential analysis to mother-infant interaction data, with particular reference to goodness of fit. The subjects of this study were 22 7- to 16-month-old infants(12 girls and 10 boys) and their mothers. Each mother-infant dyad was videotaped in a 5-min free-play session in the playroom. The videotaped data was transcribed on the behavioral checklist every 3 seconds. The recorded raw data were lagged by one time interval (3 sec.). Transitional probabilities from behavior at time t-1 to behavior at time t were gathered. The statistical analysis of frequency data and transitional probabilities consisted of Z test, t test, and sign test. It was found that regarding 1) direction of effect: the transitional probability of infant vocalization following maternal vocalization was significantly higher than the reverse; the transitional probability of a 'Coacting State' following a 'Mother Active State' was significantly higher than the reverse; the probability of a 'Mother Active State' following 'Quiescent State' was significantly higher than that of a 'Coacting State' following an 'Infant Active State'; 2) sex differences: male infants' transitional probability from an 'Infant Active State' to a 'Quiescent State' was significantly higher than that of female infants; 3) age differences: more than younger infants older infants had higher transitional probabilities from a 'Mother Active State' to a 'Coacting State', from a 'Parallel State' to a 'Coacting State', and from a 'Quiescent State' to a 'Parallel State'. These showed goodness of fit for sex and age differences, particularily for direction of effect.
본 논문에서는 분산 시뮬레이션 기법 중에 하나인 MRIP(Multiple Replications In Parallel) 시나리오에서 각종 순차적인 시뮬레이션 분석 방법들의 성능을 측정할 수 있는 포함범위(Coverage)에 대한 신뢰구간(confidence intervals) 및 속도향상(Speedup)에 대해 살펴보았다. F-분포를 기반으로 한 신뢰구간에 대한 추정기(estimator)를 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 $M/M/1/{\infty},\;M/D/I/{\infty}과\;M/H_{2}/1/{\infty}$큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다. 순차적인 포함범위 분석을 위해서는 수많은 시뮬레이션 실행(Run)들이 요구되는데, MRIP 분산 시뮬레이션 시나리오에서 다중 프로세서를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 최종 시뮬레이션 결과를 얻는데 걸리는 신간을 감소시켰다. 또한, LNA으로 연결된 분산 컴퓨팅 시스템에 시뮬레이션을 동시에 수행시킴으로써 쉽게 필요한 수의 시뮬레이션 실행결과(Run)를 수집할 수 있다. 이는 샘플의 수가 증가됨으로써 좀더 신뢰도가 높은 최종 신뢰구간을 시뮬레이션 수행자가 얻을 수 있게 해준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
이 논문에서는 참고문헌(곽효경 등, 2004; 곽효경 등, 2005)에서 제안된 소성수축균열 해석모델을 바탕으로 분할타설되는 콘크리트 슬래브의 소성수축균열 해석방법을 제안하였다. 이 해석방법을 이용해 슬래브의 분할타설이 소성수축균열에 미치는 영향에 대해 알아보았고 분할타설방법에 따른 소성수축균열 발생 특성을 정량적으로 분석하였다. 나아가 콘크리트 배합과 외기조건 및 분할타설방법을 변수로 하여 수행한 소성수축균열 해석으로부터 얻어진 해석결과를 바탕으로 슬래브의 표면 건조시기와 먼저 타설된 콘크리트의 표면 건조를 방지하기 위한 임계 타설시간간격에 대한 모델식을 제안함으로써 슬래브에 소성수축균열이 발생하지 않도록 분할타설방법을 계획하거나 소성수축균열의 제어를 위해 적절한 시기에 양생을 시작할 수 있도록 하였다.
Mina Stephanos;Christopher M. B. Stewart;Ameen Mahmood;Christopher Brown;Shahin Hajibandeh;Shahab Hajibandeh;Thomas Satyadas
한국간담췌외과학회지
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제28권2호
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pp.115-124
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2024
To compare the outcomes of low central venous pressure (CVP) to standard CVP during laparoscopic liver resection. The study design was a systematic review following the PRISMA statement standards. The available literature was searched to identify all studies comparing low CVP with standard CVP in patients undergoing laparoscopic liver resection. The outcomes included intraoperative blood loss (primary outcome), need for blood transfusion, mean arterial pressure, operative time, Pringle time, and total complications. Random-effects modelling was applied for analyses. Type I and type II errors were assessed by trial sequential analysis (TSA). A total of 8 studies including 682 patients were included (low CVP group, 342; standard CVP group, 340). Low CVP reduced intraoperative blood loss during laparoscopic liver resection (mean difference [MD], -193.49 mL; 95% confidence interval [CI], -339.86 to -47.12; p = 0.01). However, low CVP did not have any effect on blood transfusion requirement (odds ratio [OR], 0.54; 95% CI, 0.28-1.03; p = 0.06), mean arterial pressure (MD, -1.55 mm Hg; 95% CI, -3.85-0.75; p = 0.19), Pringle time (MD, -0.99 minutes; 95% CI, -5.82-3.84; p = 0.69), operative time (MD, -16.38 minutes; 95% CI, -36.68-3.39; p = 0.11), or total complications (OR, 1.92; 95% CI, 0.97-3.80; p = 0.06). TSA suggested that the meta-analysis for the primary outcome was not subject to type I or II errors. Low CVP may reduce intraoperative blood loss during laparoscopic liver resection (moderate certainty); however, this may not translate into shorter operative time, shorter Pringle time, or less need for blood transfusion. Randomized controlled trials with larger sample sizes will provide more robust evidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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