Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.2
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pp.171-177
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2022
In this paper, we propose a service method that can provide insight into multi-source agricultural data, way to cluster environmental factor which supports data analysis according to time flow, and curate crop environmental factors. The proposed curation service consists of four steps: collection, preprocessing, storage, and analysis. First, in the collection step, the service system collects and organizes multi-source agricultural data by using an OpenAPI-based web crawler. Second, in the preprocessing step, the system performs data smoothing to reduce the data measurement errors. Here, we adopt the smoothing method for each type of facility in consideration of the error rate according to facility characteristics such as greenhouses and open fields. Third, in the storage step, an agricultural data integration schema and Hadoop HDFS-based storage structure are proposed for large-scale agricultural data. Finally, in the analysis step, the service system performs DTW-based time series classification in consideration of the characteristics of agricultural digital data. Through the DTW-based classification, the accuracy of prediction results is improved by reflecting the characteristics of time series data without any loss. As a future work, we plan to implement the proposed service method and apply it to the smart farm greenhouse for testing and verification.
Purpose: When a disaster occurs, information is collected and sent indiscriminately to the disaster safety situation room, making it difficult to make quick and correct decisions. Therefore, in this study, both the field response team and the situation room attempted to derive the essential information elements for disaster management so that they can identify and respond optimally. Method: In this study, the actual disaster response process was first identified based on the case of large-scale fire disasters in multi-dense facilities. Afterwards, essential information on disaster management was obtained by analyzing the standard manual for large-scale fire crisis management in multi-dense facilities and the fire situation report form prepared at the time of disaster. Result: The Essential information on disaster management was divided into four stages: situation reception·reporting·transmission, total response·regional emergency rescue control group·regional disaster safety task force, operation stage of central emergency rescue control group·central disaster safety task force, and recovery stage. Since then, the information to be collected at each stage and the information relevant to core tasks are presented. Conclusion: The Essential information on disaster management thus obtained can serve as a guide for the person who collects information on site to collect information efficiently. In addition, it is expected that the situation room in charge of disaster response decision-making will receive only the information necessary for decision making, so that it is possible to make a quick situation decision and more efficient disaster situation management.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.6
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pp.251-256
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2019
A capsule endoscopy is a medical device that can capture an entire digestive organ from the esophagus to the anus at one time. It produces a vast amount of images consisted of about 8~12 hours in length and more than 50,000 frames on a single examination. However, since the analysis of endoscopic images is performed manually by a medical imaging specialist, the automation requirements of the analysis are increasing to assist diagnosis of the disease in the image. Among them, this study focused on automatic detection of polyp images. A polyp is a protruding lesion that can be found in the gastrointestinal tract. In this paper, we propose a weighted-image generation method to enhance the polyp image learning by multi-scale analysis. It is a way to extract the suspicious region of the polyp through the multi-scale analysis and combine it with the original image to generate a weighted image, that can enhance the polyp image learning. We experimented with SVM and RF which is one of the machine learning methods for 452 pieces of collected data. The F1-score of detecting the polyp with only original images was 89.3%, but when combined with the weighted images generated by the proposed method, the F1-score was improved to about 93.1%.
This paper deals with fundamental questions how we should understand and approach the gambling addiction problems optimally. We attempted to define the nature of gambling behaviors first and to understand gambling addiction as an extreme class of behaviors on a behavioral continuum. This frame of reference would allow researchers to diagnose, classify, and evaluate gambling problems clearly, and to estimate prevalence rate and incidence rate more accurately from a perspective of behavioral sciences. Also, we emphasized to get out of a dichotomy in classifying gambling behaviors(i.e., either pathological or non-pathological). In addition, we introduced multi-agent and multi-level approaches to understanding gambling problems. With these approaches, each of the agents pertinent to the gambling problems can take its own responsibility and collaborate with other agents to solve the problems together. Also it is a proper time to develop a new scale overcoming the limitations of existing scales. So we presented several cautions in developing new scales for evaluating gambling problems. Lastly, in building a gambling policy, the estimation of prevalence and incidence rate is an important issue. So we suggested various ways for accurate estimation of prevalence and incidence rates reflecting the nature of gambling problems.
This study proposes a big data based risk analysis framework to analyze more comprehensive disaster risk and vulnerability. We introduce a distributed and parallel framework that allows large volumes of data to be processed in a short time by using open-source disaster risk assessment tool. A performance analysis of the proposed system presents that it achieves a more faster processing time than that of the existing system and it will be possible to respond promptly to precise prediction and contribute to providing guideline to disaster countermeasures. Proposed system is able to support accurate risk prediction and mitigate severe damage, therefore will be crucial to giving decision makers or experts to prepare for emergency or disaster situation, and minimizing large scale damage to a region.
The purpose of the study was to develop an integrated prevention program to strengthen elders self-care capability and to examine its effectiveness on their psychological condition. This study used one group pre- and post-test design. Subjects were 85 elderly residents (over 65 years of age) who lived alone, and received free basic medical care and social welfare services in a rural community in Korea. Subject eligibility criteria for this study were to an elders who 1) is not currently taking any anti-depressant medication 2) is able to communicate, and 3) agrees to participate in this study. The integrated program was composed of horticulture, reminiscence, and friendship activities. Twelve sessions were provided for 12 weeks in community-based partnerships to achieve better outcomes. The intervention was case-managed by a public health nurse and aided by six volunteers. The main outcome variable was depression, which was assessed by using 15 items selected from the Geriatric Depression Scale-short form Korean version. Socio-demographic characteristics, functional status, and satisfaction with social support were used as covariates. Results showed that there was a significant intervention effect at post-intervention time point compared to pre-intervention time point(E.S. 0.94). Multiple linear regression analysis showed significant interaction effects between intervention and satisfaction with social support. These findings must be interpreted within the context that an effects of an integrated program could be more synergistically increased when social support factor is considered in the program. A community-based integrated prevention program of depression is effective for vulnerable rural elderly. It is suggested that randomized controlled trials within community setting for better methodological strength as well as multi-level outcomes on community need to be conducted in future.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.5
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pp.441-448
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2013
This paper presents the fast multipole boundary element method (FM-BEM) as a new BEM solution methodology that overcomes many disadvantages of conventional BEM. In conventional BEM, large-scale problems cannot be treated easily because the computation time increases rapidly with an increase in the number of boundary elements owing to the dense coefficient matrix. Analysis results are obtained to compare FM-BEM with conventional BEM in terms of computation time and accuracy for a simple two-dimensional steady-state heat conduction problem. It is confirmed that the FM-BEM solution methodology greatly enhances the computation speed while maintaining solution accuracy similar to that of conventional BEM. As a result, the theory and implementation algorithm of FM-BEM are discussed in this study.
In this paper, we carry out a cyber group consultation by means of the video-based education system, and verify the effects. For the verification of this study, two assumptions were set up. These assumptions were inspected by selecting 45 students of D elementary school located in a big city, and coming up with a test utilizing one of video-based education systems. Following up, a self-respect test form and a questionnaire were made to verify of the group consultation to the video-based education system, and by analyzing the test form and the questionnaire, the conclusion of this study was finally drawn. The conclusion gained through the process adove is as follows: It turned out that real-time video-based cyber group consultation promoted self-respect and enthusiastic participation of consulters as well as formed emotinal stability and a close affinity between the consultant and the consulter through active interaction. The results of this video-based education system operation will be helpful to broaden the area of elementary school cyber group consultation. Further, it is thought that it will contribute to the basic investigation to verify the educational effects of Multi-point imaging system in the run-up to the operation of full-scale real-time video-based education systems.
Yang, Jungyun;Kwon, Jihye;Kim, Miyeon;Bae, Yunkyung;Jin, Hyejin;Park, Hohyun;Eom, Young Woo;Rhee, Ki-Jong
Biomedical Science Letters
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v.21
no.1
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pp.40-49
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2015
Mesenchymal stem cells (MSCs) have the ability to self-renew and differentiate into multi-lineage cells, thus highlighting the feasibility of using umbilical cord blood-derived MSCs (UCB-MSCs) for cell-therapy and tissueengineering. However, the low numbers of UCB-MSC derived from clinical samples requires that an ex vivo expansion step be implemented. As most stem cells reside in low oxygen tension environments (i.e., hypoxia), we cultured the UCBMSCs under 3% $O_2$ or 21% $O_2$ and the following parameters were examined: proliferation, senescence, differentiation and stem cell specific gene expression. UCB-MSCs cultured under hypoxic conditions expanded to significantly higher levels and showed less senescence compared to UCB-MSCs cultured under normoxic conditions. In regards to differentiation potential, UCB-MSCs cultured under hypoxic and normoxic conditions both underwent similar levels of osteogenesis as determined by ALP and von Kossa assay. Furthermore, UCB-MSCs cultured under hypoxic conditions exhibited higher expression of OCT4, NANOG and SOX2 genes. Moreover, cells expanded under hypoxia maintained a stem cell immnunophenotype as determined by flow cytometry. These results demonstrate that the expansion of human UCB-MSCs under a low oxygen tension microenvironment significantly improved cell proliferation and differentiation. These results demonstrate that hypoxic culture can be rapidly and easily implemented into the clinical-scale expansion process in order to maximize UCB-MSCs yield for application in clinical settings and at the same time reduce culture time while maintaining cell product quality.
In the present study, two phase flows around a projectile vertically launched from an underwater platform have been numerically investigated by using a three dimensional multi-phase RANS flow solver based on pseudo-compressibility and a homogeneous mixture model on unstructured meshes. The relative motion between the platform and projectile was described by six degrees of freedom equations of motion with Euler angles and a chimera technique. The propulsive power of the projectile was modeled as the fluid force acting on the lower surface of the body by the compressed air emitted from the underwater platform. Various flow conditions were considered to analyze the fluid-dynamics motion parameters of the projectile. The water level of platform and the current speed around the projectile were the main parametric variables. The numerical calculations were conducted up to 0.75sec in physical time scale. The dynamics tendency of the projectile was almost identical with respect to the water level variation due to the constant buoyancy term. The moving speed of the projectile along the vertical axis inside the platform decreased when the current speed increased. This is because the inflow from outside of the platform impeded development of the compressed air emitted from the floor surface of the launch platform. As a result, the fluid force acting on the lower surface of the projectile decreased, and injection time of the projectile from the platform was delayed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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