클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
Objects: This study was conducted to investigate the current educational environment of herbology and to develop a future-oriented curriculum for oriental medicine. The questionnaire used in this research was drawn up based on the current curriculum referring to the current curriculum of herbology and pharmacognosy. Methods: The survey was carried out presenting the questionnaires to a total 12,754 of the students and doctors of oriental medicine through e-mailing five times; of these, 2,074 replied. Results: 1. Among the respondents, about 97% agreed that it was necessary to revise and complement the current curriculum of herbology. 2. The respondents felt that the assigned lecture time of subject was "sufficient" (19%), "insufficient" (39%) and "average" (39%), respectively, and the level of lecture was "insufficient" (37%) or "average" (43%) respectively. According to priority, it showed that the contents which needed complement in lecture were discrimination of medicinal herbs (24%), practical use of action and indications (23%), and correlation with modern disease (21%). In theoretical lectures, 69% of the respondents agreed on the introduction of natural scientific methods 3. In practice, 51% of the respondents replied that the lecture time for practice was insufficient. The contents which needed to be complemented in practice were as follows: audio-visual materials for discrimination of medicinal herbs (22%), concrete exercise for the processing of medicinal herbs (21%), and attempts for the objective discrimination of medicinal herbs using instruments (microscope, analytical instrument, residual pesticide, heavy metal, genetic analysis) (16%). 70% replied that the discrimination of medicinal herbs of high price and rarity was "none or insufficient". 4. 56% replied that it was necessary to introduce and practice physicochemical analysis, and they showed higher requests according to the increase of their educational level. However, 86% replied that they had never experienced concrete attempts for objective discrimination of medicinal herbs, which seemed to indicate that, excepting some schools, practice exercise was rarely performed. Conclusions: According to results, it seems that an urgent review on the current course of herbology and a workshop on the process of experimental practice for professors is needed.
Agricultural risks are exacerbated by a variety of factors ranging from climatevariability and change, frequent natural disasters, uncertainties in yields and prices, weakrural infrastructure, imperfect markets and lack of financial services including limited spanand design of risk mitigation instruments such as credit and insurance. Indian agriculture has little more than half (53%) of its area still rainfed and this makes it highly sensitive to vagaries of climate causing unstable output. Besides adverse climatic factors, there are man-made disasters such as fire, sale of spurious seeds, adulteration of pesticides and fertilizers etc., and all these severely affect farmers through loss in production and farm income, and are beyond the control of farmers. Hence, crop insurance' is considered to be the promising tool to insulate the farmers from risks faced by them and to sustain them in the agri-business. This paper critically evaluates the performance of recent crop insurance scheme viz., Pradhan Mantri Fasal Bhima Yojana (PMFBY) and its comparative performance with earlier agricultural insurance schemes implemented in the country. It is heartening that, the comparative performance of PMFBY with earlier schemes revealed that, the Government has definitely taken a leap forward in covering more number of farmers and bringing more area under crop insurance with the execution of this new scheme and on this front, it deserves the appreciation in fulfilling the objective for bringing more number of farmers under insurance cover. The use of mobile based technology, reduced number of Crop Cutting Experiments (CCEs) and smart CCEs, digitization of land record and linking them to farmers' account for faster assessment/settlement of claims are some of the steps that contributed for effective implementation of this new crop insurance scheme. However, inadequate claim payments, errors in loss/yield assessment, delayed claim payment, no direct linkage between insurance companies and farmers are the major shortcomings of this scheme. This calls for revamping the crop insurance program in India from time to time in tune with the dynamic changes in climatic factors on one hand and to provide a safety-net for farmers to mitigate losses arising from climatic shocks on the other. The future research avenues include: insuring the revenue of the farmer (Price × Yield) as in USA and more and more tenant farmers should be brought under insurance by doling out discounts for group coverage of farmers like in Philippines where 20 per cent discount in premium is given for a group of 5-10 farmers, 30 per cent for a group of 10-20 and 40 per cent for a group of >20 farmers.
Background: Registry data from four major public hospitals indicate trends over three decades from 1980 to 2010 in treatment and survival from colorectal cancer with distant metastases at diagnosis (TNM stage IV). Materials and Methods: Kaplan-Meier product-limit estimates and Cox proportional hazards models for investigating disease-specific survival and multiple logistic regression analyses for indicating first-round treatment trends. Results: Two-year survivals increased from 10% for 1980-84 to 35% for 2005-10 diagnoses. Corresponding increases in five-year survivals were from 3% to 16%. Time-to-event risk of colorectal cancer death approximately halved (hazards ratio: 0.48 (0.40, 0.59) after adjusting for demographic factors, tumour differentiation, and primary sub-site. Survivals were not found to differ by place of residence, suggesting reasonable equity in service provision. About 74% of cases were treated surgically and this proportion increased over time. Proportions having systemic therapy and/or radiotherapy increased from 12% in 1980-84 to 61% for 2005-10. Radiotherapy was more common for rectal than colonic cases (39% vs 7% in 2005-10). Of the cases diagnosed in 2005-10 when less than 70 years of age, the percentage having radiotherapy and/or systemic therapy was 79% for colorectal, 74% for colon and 86% for rectum (&RS)) cancers. Corresponding proportions having: systemic therapies were 75%, 71% and 81% respectively; radiotherapy were 24%, 10% and 46% respectively; and surgery were 75%, 78% and 71% respectively. Based on survey data on uptake of offered therapies, it is likely that of these younger cases, 85% would have been offered systemic treatment and among rectum (&RS) cases, about 63% would have been offered radiotherapy. Conclusions: Pronounced increases in survivals from metastatic colorectal cancer have occurred, in keeping with improved systemic therapies and surgical interventions. Use of radiotherapy and/or systemic therapy has increased markedly and patterns of change accord with clinical guideline recommendations.
최근 건설분야에서 고기능화의 추구와 국제적 물가 상승에 기인하여 건설산업에 있어서 공기 단축과 건식공법에 의한 경제적 비용 절감을 추구함과 동시에 시멘트를 사용한 2차 제품의 적용이 점차 증대되고 있으나, 아직까지 건축 내 외장에서의 패널이나 기능적인 보수 보강 측면에서의 용도로만 사용하는데 국한되어 있어, 구조적인 성능이나 내구적인 성능의 개선을 위한 대책이 시급한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 건설분야에 있어서 구조적 성능과 내구적 성능이 우수한 영구 거푸집의 적용가능성을 검토하고, 제조성능과 품질에 있어서 최적의 배합을 도출하고자 한다. 따라서, 4조건의 배합에 따른 진공압출성형 고인성 시멘트 패널의 역학 및 내구적 특성을 비교 분석한 결과 소량의 충전재와 다량의 고로슬래그 미분말 및 분말내화재료를 사용한 ECC-DP3의 시험체가 우수한 상대경도와 휨응력변형을 나타내었으며, 내구적 성능에서도 공극률 감소 및 수밀성 향상에 의해 우수한 경향을 나타내었다.
Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
영상실감을 위한 시각과 청각의 이용은 많은 발전을 이루어 왔다. 그러나 후각을 이용한 영상의 실감증대는 기술적 한계와 기초연구의 부족으로 구현되지 못하고 있다. 특히 다양한 영상에 필요한 냄새를 각각 구현하는 것은 반드시 해결해야하는 과제이다. 한 가지 방법은 유사한 냄새들의 군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 서로 유사한 다양한 냄새를 포괄하는 냄새군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 냄새 간 쌍유사성 평정에 근거하여 영상에 빈번하게 등장하는 냄새의 군집을 탐색하였다. 먼저 300개의 다양한 냄새를 수집하여 11개의 범주로 구분한 후 각 범주별로 빈도, 선호도, 구체성에 근거하여 152개의 냄새를 선별하였다. 참가자들은 선별된 냄새로 구성 가능한 1,018개의 냄새쌍에 대해 유사성 평정을 실시하였고 이 결과는 다차원척도법(multi-dimensional scaling, MDS)으로 분석하였다. 냄새들의 구체성이 낮을수록 대표냄새의 사용이 용이할 것이라는 판단 하에 MDS 결과를 냄새 구체성이 낮은 순서부터 높은 범주순서로 제시하였다. 즉 꽃, 식물, 과일, 채소범주는 냄새 구체성이 낮아 대표냄새 사용이 용이할 것 같은 범주로 (그림 1), 화학제품, 개인생활용품, 생리적 냄새, 일상적 장소는 구체성이 높은 것과 낮은 것이 섞여 있어 대표냄새 사용에 신중해야하는 범주로 (그림 2), 식재료, 음료, 음식은 구체성이 높아 대표냄새 사용에 어려운 범주로 (그림 3) 분류하였다. 본 연구의 결과는 냄새제작 비용과 시간을 줄이고 소비자에게 합리적인 가격의 실감서비스를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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