A high redshift quasar is useful to investigate the early part of our universe. Since they are one of the brightest objects in the early universe, they can provide us with clues of the growth of super massive black holes and the early metal enrichment history. To discover the high redshift quasars, we designed a survey of wide area and moderate depth; Infrared Medium-deep Survey (IMS), a J-band imaging survey of ~200 deg2 area where the multi-wavelength data sets exist. To obtain the J-band data, we are using the United Kingdom Infra-Red Telescope (UKIRT), and so far we have covered~40 deg2 with Y- or J-bands over 36 observing nights. We used color-color diagrams of multi-wavelength bands including i, z, Y, J, K, $3.6{\mu}m$ and $4.5{\mu}m$ to select high redshift quasars. The major challenge in the selection is many M/L/T dwarfs, low redshift galaxies, and instrumental defects that can be mistaken as a high redshift quasar. We describe how such contaminating sources can be excluded by adopting multiple color-color diagrams and eye-ball inspections. So far, our selection reveals one quasar candidates at z~7 and a few candidates at z~6. In this poster presentation, we will update the current status of the quasar selection in the IMS fields.
Purpose: This study aims to propose an integrated MCDM model to support the qualified personnel selection in the distribution science. Research design, data, and methodology: The integrated approach of AHP and TOPSIS was employed to address the personnel selection problem. The AHP method was used to define the weights of the selection criteria, whereas the TOPSIS was applied to rank alternatives. The proposed model was then applied into a leading logistics company to select the best alternatives to be the sales deputy manager. Results: The results showed that Candidate 3 is the most qualified personnel for the sales deputy manager position as he is ranked first in the order of preference for recruitment. Conclusions: The proposed model provides the decision makers with more effective and time-saving methods than conventional ones. Therefore, the model can be applied to personnel selection around the world. In terms of theoretical contribution, this study proposes a personnel selection model for choosing the most appropriate candidates. In addition, the study adds to the theory of human resources management and logistics management the full set of personnel selection criteria including education, experience, skills, health, personality traits and foreign language.
In order to improve the accuracy of cell selection in heterogeneous cellular systems, this paper proposes a fuzzy multiple-objective decision-based cell selection (FMDCS) strategy. Since heterogeneous cellular systems have different access technologies and multiple traffic classes, the strategy adopts cell type, data rate, coverage, transmission delay, and call arrival rate as evaluation indices, and uses different weight vectors according to the traffic classes of the mobile host. Then, a fuzzy multiple-objective decision algorithm is applied to select the optimal cell from all candidates. This paper also gives an instance analysis and simulation. The instance analysis shows FMDCS makes different selections for different traffic classes. Simulation results of the after-handoff quality-of-service (QoS) show the selected cell can provide MH optimal service.
Lee, Jin Gu;Park, Moo Suk;Jeong, Su Jin;Kim, Song Yee;Na, Sungwon;Kim, Jeongmin;Paik, Hyo Chae
Acute and Critical Care
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제33권4호
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pp.197-205
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2018
Lung transplantation is widely accepted as the only viable treatment option for patients with end-stage lung disease. However, the imbalance between the number of suitable donor lungs available and the number of possible candidates often results in intensive care unit (ICU) admission for the latter. In the ICU setting, critical care is essential to keep these patients alive and to successfully bridge to lung transplantation. Proper management in the ICU is also one of the key factors supporting long-term success following transplantation. Critical care includes the provision of respiratory support such as mechanical ventilation (MV) and extracorporeal life support (ECLS). Accordingly, a working knowledge of the common critical care issues related to these unique patients and the early recognition and management of problems that arise before and after transplantation in the ICU setting are crucial for long-term success. In this review, we discuss the management and selection of candidates for lung transplantation as well as existing respiratory support strategies that involve MV and ECLS in the ICU setting.
Hou, Ling;Wong, Angus K.Y.;Yeung, Alan K.H.;Choy, Steven S.O.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.2960-2976
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2018
The limited storage and computing capacity hinder the development of cognitive radio ad hoc networks (CRAHNs). To solve the problem, a new paradigm of cloud-based CRAHN has been proposed, in which a CRAHN will make use of the computation and storage resources of the cloud. This paper envisions an integrated CRAHN-cloud network architecture. In this architecture, some cognitive radio users (CUs) who satisfy the required metrics could perform as mobile gateway candidates to connect other ordinary CUs with the cloud. These mobile gateway candidates are dynamically clustered according to different related metrics. Cluster head and time-to-live value are determined in each cluster. In this paper, the gateway advertisement and discovery issues are first addressed to propose a hybrid gateway discovery mechanism. After that, a QoS-based gateway selection algorithm is proposed for each CU to select the optimal gateway. Simulations are carried out to evaluate the performance of the overall scheme, which incorporates the proposed clustering and gateway selection algorithms. The results show that the proposed scheme can achieve about 11% higher average throughput, 10% lower end-to-end delay, and 8% lower packet drop fractions compared with the existing scheme.
Galaxy clusters, the largest gravitationally bound systems, are an important means to place constraints on cosmological models. Moreover, they are excellent places to test galaxy evolution models in connection to the environments. To this day, massive clusters have been found unexpectedly(Kang & Im 2009, Durret et al. 2011, Tashikawa et al. 2012) and evolution of galaxies in cluster have been still controversial (Elbaz et al. 2007, Cooper et al. 2008, Tran et al. 2009). Finding galaxy cluster candidates at z>1 in a wide, deep imaging survey data will enable us to solve the such issues of modern extragalactic astronomy. We report new candidates of galaxy clusters and their physical properties in one of the wide and deep survey fields, European Large Area ISO Survey North1(ELAIS-N1) and North2(ELAIS-N2) fields, covering sky area of and each. We also suggest a new useful color selection technique to separate 1 < z < 2 galaxies from low-z galaxies by combining multi-wavelength data from the UKIRT Infrared Deep Sky Survey Deep Extragalactic Survey (UKIDSS DXS/J and K band), Spitzer Wise-area InfraRed Extragalactic survey (SWIRE/two mid-infrared bands), Canada France Hawaii Telescope (CFHT/z band), Issac Newton Telescope(INT/ u, g, r, i, z band) and Infrared Medium-deep Survey(IMS/J band).
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1564-1569
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2009
Project managers play a key role in cost, time, and quality of a project. Selection of an appropriate project manager, therefore, is considered as one of the most important decisions in any construction project. It should be noted that most important decision makings are carried out by the project manager throughout the project. Traditionally, project manager selection in construction companies in Iran is through organizing an interview with candidates and selecting the most appropriate choice in accordance with the capabilities, potentials and individual specifications coupled with the requirements of the project. In the same direction, organizing interview on selection of appropriate candidate is usually carried out by senior managers of companies. Determination of the most important criteria for selection of project managers and also identification of significance coefficient of each criterion can highly help senior managers of companies to make sound selection decisions. In this paper, a numerical model has been considered for determination of significance of each criterion, details of which are submitted for selection of project manager in Iranian petrochemical, oil and gas sector companies. For this reason, all criteria- considered by senior managers of the companies under study- are first determined. Then, information obtained through 38 interviews, conducted by senior managers of the mentioned companies while selecting project manager, is analyzed. Significant coefficient of each criterion is calculated through the accumulated data using fuzzy curves method.
본 연구는 최대의 효과를 달성하기 위하여 정수 계획법을 이용하여 주어진 자연조건하에서 여러 대안 후보 입지 중 최적의 요트 계류장을 결정 하기위한 문제이다. 목포시 인근의 4개의 요트 계류장 후보지 중 최적의 후보지를 선정하기 위하여 21개의 요소들이 각각의 후보지들에 대하여 분석된다. 총 21개 요소들 중 개발 기간과 초기 투자비용은 다음 요소들에 비해서 1.5배의 가중치를 갖는다. 가중치 선형모델 분석 결과 네 곳의 후보지중 평화광장 수역이 가장 합리적인 장소로 선정되었다. 본 논문에서 소개된 모델은 지금까지 요트 계류장 선정 시 적용된 적이 없는 새로운 방법이다. 본 논문은 가장 합리적인 위치를 결정하는데 공헌할 뿐만 아니라 마리나 관련된 다른 분야에도 응용 적용가능하다.
수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.
Kim, Jae Yoon;Kim, Chang-Ho;Kim, Kyung Hee;Lee, Byung-Moo
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.113-113
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2017
Downy mildew (DM), caused by several species in the Peronosclerospora and Scleropthora genera, is a major maize (Zea mays L.) disease in tropical or subtropical regions. DM is an obligate parasite species in the higher plants and spreads by oospores, wind, and mycelium in seed surface, soil, and living hosts. Owing to its geographical distribution and destructive yield reduction, DM is one of the most severe maize diseases among the maize pathogens. Positional cloning in combination with phenotyping is a general approach to identify disease resistant gene candidates in plants; however, it requires several time-consuming steps including population or fine mapping. Therefore, in the present study, we suggest a new combination strategy to improve the identification of disease resistant gene candidates. Downy mildew (DM) resistant maize was selected from five cultivars using the spreader row technique. Positional cloning and bioinformatics tools identified the DM resistant QTL marker (bnlg1702) and 47 protein coding genes annotations. Eventually, 5 DM resistant gene candidates, including bZIP34, Bak1, and Ppr, were identified by quantitative RT-PCR without fine mapping of the bnlg1702 locus. Specifically, we provided DM resistant gene candidates with our new strategy, including field selection by the spreader row technique without population preparation, the DM resistance region identification by positional cloning using bioinformatics tools, and expression level profiling by quantitative RT-PCR without fine mapping. As whole genome information is available for other crops, we propose applying our novel protocol to other crops or for other diseases with suitable adjustment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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