Ionosphere is deeply coupled to the space environment and introduces the perturbations to radio signal because of its electromagnetic characteristics. Therefore, the status of ionosphere can be estimated by analyzing the GPS signal errors which are penetrating the ionosphere and it can be the key to understand the global circulation and change in the upper atmosphere, and the characteristics of space weather. We used 9 GPS Continuously Operating Reference Stations (CORS), which have been operated by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) , to determine the high precision of Total Electron Content (TEC) and the pseudorange data which is phase-leveled by a linear combination with carrier phase to reduce the inherent noise. We developed the method to model a regional ionosphere with grid form and its results over South Korea with $0.25^{\circ}\;by\;0.25^{\circ}$ spatial resolution. To improve the precision of ionosphere's TEC value, we applied IDW (Inverse Distance Weight) and Kalman Filtering method. The regional ionospheric model developed by this research was compared with GIMs (Global Ionosphere Maps) preduced by Ionosphere Working Group for 8 days and the results show $3\~4$ TECU difference in RMS values.
Objectives: The purpose of this study is to predict the weight loss by applying machine learning using real-world clinical data from overweight and obese adults on weight loss program in 4 Korean Medicine obesity clinics. Methods: From January, 2017 to May, 2019, we collected data from overweight and obese adults (BMI≥23 kg/m2) who registered for a 3-month Gamitaeeumjowi-tang prescription program. Predictive analysis was conducted at the time of three prescriptions, and the expected reduced rate and reduced weight at the next order of prescription were predicted as binary classification (classification benchmark: highest quartile, median, lowest quartile). For the median, further analysis was conducted after using the variable selection method. The data set for each analysis was 25,988 in the first, 6,304 in the second, and 833 in the third. 5-fold cross validation was used to prevent overfitting. Results: Prediction accuracy was increased from 1st to 2nd and 3rd analysis. After selecting the variables based on the median, artificial neural network showed the highest accuracy in 1st (54.69%), 2nd (73.52%), and 3rd (81.88%) prediction analysis based on reduced rate. The prediction performance was additionally confirmed through AUC, Random Forest showed the highest in 1st (0.640), 2nd (0.816), and 3rd (0.939) prediction analysis based on reduced weight. Conclusions: The prediction of weight loss by applying machine learning showed that the accuracy was improved by using the initial weight loss information. There is a possibility that it can be used to screen patients who need intensive intervention when expected weight loss is low.
We need various methods to develop MMORPG that is game genre which many users use among various game genre using Internet. Specially, to heighten efficiency of distributing work, Object-oriented language such as C++ is used and we need design techniques that can take advantage of enough object-oriented concept when making large-scale game. There is various pattern that can apply in software breakup design in GoF's design pattern for these design techniques. If you apply Observer pattern to Party System Design for forming community between game users, you can easily add new class and maintain system later. Party Play is one of the important system that is used to form game users' community in MMORPG games. The main point that must be considered in Party-Play-System is to divide evenly experience value and acquisition that is got by Party-Play among users according to each user's level. To implement Party Play System that consider maintenance of system, in this paper, we propose a method using GoF's Observer-Pattern, showing you that proposed method which has advantage to dynamic memory allocation and to virtual method call can be used usefully to change object to real time at program run and to add new class and to maintain system new.
A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.2
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pp.95-104
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2017
As the technology in smart device is growing and Social Network Services(SNS) are becoming more common, the data which is difficult to be processed by existing RDBMS are increasing. As a result of this, NoSQL databases are getting popular as an alternative for processing massive and unstructured data generated in real time. The demand for the technique of digital investigation of NoSQL databases is increasing as the businesses introducing NoSQL database in their system are increasing, although the technique of digital investigation of databases has been researched centered on RDMBS. New techniques of digital forensic investigation are needed as NoSQL Database has no schema to normalize and the storage method differs depending on the type of database and operation environment. Research on document-based database of NoSQL has been done but it is not applicable as itself to other types of NoSQL Database. Therefore, the way of operation and data model, grasp of operation environment, collection and analysis of artifacts and recovery technique of deleted data in HBase which is a NoSQL column-based database are presented in this paper. Also the proposed technique of digital forensic investigation to HBase is verified by an experimental scenario.
Background: We examined global gene expression profiles of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) in patients with ulcerative colitis (DC), and tested whether the identified genes with the altered expression might be associated with susceptibility to UC. Methods: PBMCs from 8 UC and 8 normal healthy (NH) volunteers were collected, and total RNAs were subjected to the human 8.0K cDNA chip for the micro array analysis. Real time-PCR (RT-PCR) was performed to verify the results of micro array. One hundred forty UC patients and 300 NH controls were recruited for single nucleotide polymorphism (SNP) analysis. Results: Twenty-five immune function-related genes with over 2-fold expression were identified. Of these genes, two chemokines, namely, CXCL1 and CCL20, were selected because of their potential importance in the evocation of host innate and adaptive immunity. Four SNPs were identified in the promoter and coding regions of CXCL1, while there was no significant difference between all patients with UC and controls in their polymorphisms, except minor association at g.57A>G (rs2071425, p=0.02). On the other hand, among three novel and one known SNPs identified in the promoter region of CCL20, g. -1,706 G>A (p=0.000000055), g. -1,458 G>A (p=0.0048), and g. -962C>A (p=0.0006) were found to be significantly associated with the susceptibility of Uc. Conclusion: Altered gene expression in mononuclear cells may contribute to IBD pathogenesis. Although the findings need to be confirmed in other populations with larger numbers of patients, the current results demonstrated that polymorphisms in the promoter region of CCL20 are positively associated with the development of Uc.
Background: 15d-$PGJ_2$ has been known to act as an anti-inflammatory agent and has anti-hypertensive effects. As a result of these properties, we examined the effect of 15d-$PGJ_2$ on the LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA expression in VSMCs from SHR. Methods: Effect and action mechanism of 15d-$PGJ_2$ on the expression of LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA in VSMCs from SHR and WKY were examined by using real-time polymerase chain reaction, electrophoretic mobility shift assay for NF-${\kappa}B$ avtivity, Western blotting analysis for ERK and p38 phosphorylation and flow cytometry for NAD(P)H oxidase activity. Results: 15d-$PGJ_2$ decreased the expression of LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA in WKY VSMCs, but increased the expression of LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA in SHR VSMCs. The upregulatory effect of 15d-$PGJ_2$ in SHR VSMCs was mediated through PPAR${\gamma}$, and dependent on NF-${\kappa}B$ activation and ERK phosphorylation. However, inhibition of the p38 signaling pathway augmented the upregulatory effect of 15d-$PGJ_2$ on LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA. A NAD(P)H oxidase inhibitor inhibited the upregulatory effect of 15d-$PGJ_2$ on LPS-induced IL-8/CXCL8 mRNA expression in SHR VSMCs, and an increase in NAD(P)H oxidase activity was detected in SHR VSMCs treated with 15d-$PGJ_2$/LPS. Conclusion: Our results indicate that the upregulatory effect of 15d-$PGJ_2$ on LPS-induced IL-8/CXCL8 expression in SHR VSMCs is mediated through the PPAR${\gamma}$ and ERK pathway, and may be related to NAD(P)H oxidase activity. However, p38 inactivation may also play an important role in 15d-$PGJ_2$/LPS-induced IL-8/CXCL8 expression in SHR VSMCs.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.16
no.1
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pp.37-45
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2012
In an effort to further exploit the peak ground-motion acceleration (PGA) information per second available in real time by the enacted law, bracketed summations of the PGA per second ($BSPGA_k$) for 30 seconds based on the records with a rate of 100 samples were compared with the cumulative absolute velocity (CAV) and earthquake intensities based on a worldwide database of records from small-to-large earthquakes. The CAV, currently in use as an earthquake damage indicator for nuclear power plants due to its strong correlation with the earthquake intensity, has the disadvantage of requiring a massive amount of digital data with a rate of more than 100 samples per second. The comparative study shows that the $BSPGA_k$ is well correlated with the CAV over the wide range of strong ground-motion levels, which suggests that the $BSPGA_k$ is one of the new promising ground-motion parameters especially useful for rapid earthquake alert notifications through an earthquake monitoring network. Based on the domestic database of records from small-to-moderate earthquakes with felt reports, it is also observed that the $BSPGA_k$ is comparable to the CAV and better than the PGA in predicting the intensity by using the correlation relation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.71-78
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2018
Transportation is gradually changing into the era of V2X and autonomous cars. Accurate judgement of traffic conditions is an important indicator of route choice or autonomous driving. There are many ways to use probes car such as taxis, as a way to identify accurate traffic conditions. These methods may vary depending on the characteristics of the probe vehicle, and there is a problem with the cost. The V2X vehicle can solve these problems and collect traffic information in real time. If all vehicles are of V2X vehicle, these issues are expected to be resolved briefly. However, if the communication information of a V2X vehicle is represented by a traffic representative in a traffic with only V2X, the traffic information of some V2X vehicles will be able to collect traffic information. To accomplish this, a virtual network and transport were created and various scenarios were performed through SUMO simulations. It has been analyzed that 3-5 % of V2 vehicles are capable of representative the road traffic characteristics. In the future, various follow-up studies are planned.
The Smart Grid is next-generation power system materialized Convergence and Integration of power technologies and Information Technologies. And this system is the next generation power system optimizing energy efficiency via real-time information exchanges grafting the information technologies upon present power networks which are web-net. The introduction of smart grid can be embodied for latitude, distributed and cooperated network by inter-active exchange of energy information between electrical power provider and consumer previous uni-directional electrical power supplement. Therefore in this paper, we proposed Convergence technologies - Smart power grid, Smart Place, Smart Renewable and Smart Electricity Service - to make smart-grid succeed via analyzing the datum. And we scoped on Convergence and Integration technologies, which could be used for smart-power-grid that is most important factor to replace previous power industries. And we brought out the expecting industrialize timing and interesting aspects and analyzed the result with survey of professional worker from institute, research center, power plant and business of power industries. And proposed the essential policies for the government and power-control-business companies based on the datum and survey output.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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