Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.49-50
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2023
본 연구는 항공보안업무 종사자의 조직문화가 조직유효성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 항공보안검색요원 300명을 대상으로 집락표본추출법(cluster sampling method)을 통해 자료를 수집하여 분석하였다. 수집된 설문지 중 표기오류, 누락, 전체 항목의 동일 표기 등을 분류하여 최종적으로 272부를 분석에 사용하였다. 연구결과 조직문화는 조직유효성에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조직문화의 하위요인인 합리문화, 합의문화, 발전문화는 조직유효성의 하위요인인 직무만족에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위계문화는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 합의문화, 위계문화, 발전문화 순으로 조직몰입에 영향을 미쳤으나 합리문화는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Nowadays the existing data processing systems can only support some simple query for sensor network. It is increasingly important to process the vast data streams in sensor network, and achieve effective acknowledges for users. In this paper, we propose a holistic distributed k-means algorithm for sensor network. In order to verify the effectiveness of this method, we compare it with central k-means algorithm to process the data streams in sensor network. From the evaluation experiments, we can verify that the proposed algorithm is highly capable of processing vast data stream with less computation time. This algorithm prefers to cluster the data streams at the distributed nodes, and therefore it largely reduces redundant data communications compared to the central processing algorithm.
사용자 응용 프로그램의 특징을 분석하고 효율적인 시스템 운영을 통하여 사용자 프로그램 최적화를 지원하기 위하여 소프트웨어 프로파일링을 수행한다. 특히 국가 슈퍼컴퓨터인 누리온과 같이 8,400대가 넘는 계산노드로 구성된 클러스터 시스템에서 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 사용자의 개입없이 수집하고 데이터를 분석하는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 배치작업 스케줄러를 활용하여 사용자의 개입 없이 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 수집하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 누리온에서 구현하고 사용자 응용 프로그램이 실행될 때 프로파일링 데이터가 수집되는 것을 확인한다.
Spark는 대용량의 데이터를 처리를 위해 분산된 데이터를 네트워크로 모은 다음, 데이터를 분할하는 작업인 Shuffle을 진행한다. 이때 Spark 클러스터의 어느 한 노드의 네트워크 전송 속도가 느릴 경우 병목 현상으로 인한 전체 처리 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 병목 현상을 예방하기 위한 클러스터 구성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 노드 선택 시스템은 iperf 도구를 이용해 노드들의 대역폭을 측정하고 이에 따라 노드 선택 알고리즘을 통해 클러스터를 구성한다. 기존 Spark 클러스터와 본 논문이 제안하는 시스템으로 구성한 클러스터를 비교했을 때, 250MB 로그 파일을 제외하고 750MB 로그 파일부터는 네트워크 전송 속도가 낮은 노드를 가지고 있는 클러스터의 성능이 병목 현상으로 인해 느려졌다. 본 논문의 제안에 따라 노드들의 네트워크 전송 속도를 고려하여 클러스터를 구성하면 네트워크 전송 속도로 발생하는 병목 현상을 예방할 수 있다.
Thanawan Prahadchai;Piyapatr Busababodhin;Jeong-Soo Park
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.1
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pp.37-53
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2024
In this study, flood records from 79 sites across Thailand were analyzed to estimate flood indices using the regional frequency analysis based on the L-moments method. Observation sites were grouped into homogeneous regions using k-means and Ward's clustering techniques. Among various distributions evaluated, the generalized extreme value distribution emerged as the most appropriate for certain regions. Regional growth curves were subsequently established for each delineated region. Furthermore, 20- and 100-year return values were derived to illustrate the recurrence intervals of maximum rainfall across Thailand. The predicted return values tend to increase at each site, which is associated with growth curves that could describe an increasing long-term predictive pattern. The findings of this study hold significant implications for water management strategies and the design of flood mitigation structures in the country.
최근 들어 더욱 UCC(User Created Contents)등과 같은 대용량 멀티미디어(multimedia) 서비스에 대한 요구가 나날이 증가되면서 부하분산에 중점을 둔 웹 클러스터링 시스템(Web Clustering System) 에서 기존의 작은 크기의 스트림 데이터(Stream Data)나 조금 더 다양한 데이터를 위한 읽기 성능을 대용량 데이터에 초점을 맞춘 방안으로 최적화 시키는 것이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어를 중심으로 실제 서비스시 간과 되어질 수 있는 운영체제(Operating System, O/S)에서의 I/O 인식, 디스크 제어 프로그램에서의 I/O, 웹 클러스터의 부하분산정책의 파라미터(Parameter)를 개선함으로써 읽기성능 향상 방안을 제시한다.
In this study, we describe the development of a simple and efficient method for cell lysis via the insertion of a bacteriophage lambda lysis gene cluster into the pET22b expression vector in the following order; the T7 promoter, a gene for a target protein intended for production, Sam7 and R. This insertion of R and Sam7 into pET22b exerted no detrimental effects on cellular growth or the production of a target protein. The induction of the T7 promoter did not in itself result in the autolysis of cells in culture but the harvested cells were readily broken by freezing and thawing. We compared the efficiency of the cell lysis technique by freezing and thawing to that observed with sonication, and determined that both methods completely disintegrated the cells and released proteins into the solution. With our modification of pET22b, the lysis of cells became quite simple, efficient, and reliable. This strategy may prove useful for a broad variety of applications, particularly in experiments requiring extensive cell breakage, including library screening and culture condition exploration, in addition to protein purification.
We have studied electronic structures and magnetic properties of one dimensional Ge chain nanoclusters using OpenMX method based on densty functional method. The calculation results show the strong antiferromagnetic interaction between Cr and Ge atoms. The magnetic interaction between Ge and Ge atoms are almost antiferromagnetic behaviors. The magnetic exchange interaction are occurred over the sevaral Ge atom layers. The magnitude of this interaction depends number of Ge atom.
In this paper we introduce a new prototype based classifiers for overlapping data, where training pattern can be overlap on the feature space. The proposed classifier is based on the prototype from neural network classifier (NNC)[1] for overlap data. The method automatically chooses the initial center and two radiuses for each class. The center is used as a mean representative of training data for each class. The unclassified pattern is classified by measure distance from the class center. If the distance is in the lower (shorter radius) the unknown pattern has the high percentage of being in this class. If the distance is between the lower and upper (further radius), the pattern has the probability of being in this class or others. But if the distance is outside the upper, the pattern is not in this class. We borrow the words upper and lower from the rough set to represent the region of certainty [3]. The training algorithm to find number of cluster and their parameters (center, lower, upper) is presented. The clustering result is tested using patterns from Thai handwritten letter and the clustering result is very similar to human eyes clustering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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