As a new entertainment and social way, online games now have a huge and increasing user group, so it is of great significance to identify the data stream of online games. Using the excellent nonlinear fitting ability of BP neural network and the advantages of global search of genetic algorithm, the initial weights and thresholds of BP neural network are optimized, and the BP neural network model optimized by genetic algorithm is established. The muti-dimensional input information is proposed to identify online game data streams. Through the experimental simulation, it shows that the selected muti-dimensional information and the established model can be well applied to online game stream recognition.

Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This ‘transfer’ characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.

The present study investigated the blood flow at microvascular network. The role of the blood viscosity and the yield stress of blood on the flow at the microvascular network was examined to find the condition of hemostasis. When the yield stress was less than 0.005Pa, there was no stagnant region in the capillary network used in the study. However, when the yield stress increased to 0.05Pa, stagnant areas began to appear, which grew and expanded rapidly with further increase in the yield stress. From the blood viscosity profile of a patient, one can estimate the yield stress of blood, from which the risk of hemostasis can be determined.

본 연구에서는 3차원 이산 균열망 수치모형을 이용하여 균열망을 구성하는 균열요소의 길이분포가 유체 흐름 특성이 미치는 영향에 대해 수치적으 로 분석하였다. 균열요소의 길이분포의 생성을 위해 절단멱분포법칙을 적용하였으며, 지수 β₁을 1.0에서부터 6.0까지 변화시키면서 유체 흐름 모의를 수행하였다. 모의결과 지수 β₁이 증가함에 따라 균열요소들의 길이분포는 점차적으로 작아지며, 이로 인해 균열망의 투수성에 영향을 미치는 균열요소들 간의 연결성은 취약해지는 것으로 나타났다. 각각의 지수 β₁에 대해 균열요소 각각에서 계산된 유량분포를 분석하였을 때 β₁= 1.0에 서의 평균유량이   6.0에 비해 약 447배 크게 산정되었으며, 균열망의 유출경계에서 계산된 유량의 경우 β₁일 때가 6.0에 비해 약 6,440배 크게 산정되었다.

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상 관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정 하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량 과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교 에서 측정된 지점 유출량과 비교·분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었 다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터 가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의 할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대 한다.

본 연구는 경쟁이 치열해지고 상품 주기가 짧아지는 소셜 네트워크 게임의 한계를 극복하고 자 게임 개발사가 채택한 크로스 프로모션 전략에 주목하여, 게임 몰입에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 연구결과, 게임을 적게 할수록 오락성, 자기표현 요인이 게임 몰입에 영향을 주는 반면, 게임을 많이 할수록 자기표현과 경쟁심리가 게임 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 게임 이용수준과 프로모션 이용 수준에 따라 프로모션에 대한 유용성과 성가심에 대한 인식이 차이가 있는데, 게임을 많이 하고 프로모션을 많이 이용할수록 프로모션의 유용성을 더 많이 인식하고 몰입도가 커지는 것으로 나타났다.

본 연구는 모바일 소셜 네트워크 게임의 몰입에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 실증적으로 살펴보았다. 인터넷과 온라인 게임의 몰입 경험에 관한 선행 연구를 기반으로 몰입의 결정요인을 콘텐츠 요인 (그래픽디자인, 도전과제, 보상), 기기요인 (접근성, 조작성), 사회적 요인 (상호작용, 커뮤니티)으로 구분하여 도출하였다. 먼저, 개별 결정 요인과 몰입의 연관성을 상관 분석을 통해 살펴보았고, 어떤 요인이 몰입에 상대적으로 강한 영향을 미치는 지를 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 상관분석과 회귀분석이 공통적으로 보여주는 결과는 그래픽 디자인, 보상, 커뮤니티 활동은 게임 이용자의 몰입을 증가시키고, 반면에 도전과제와 조작성은 몰입에 별다른 영향을 미치지 않는다는 것이다. 또한 몰입에 미치는 상대적 영향력의 크기는 그래픽 디자인, 커뮤니티 활동, 보상의 순으로 나타났다.

Our interest in this paper is in the efficient computation of a good low bound for the traveling salesman problem and is in the application of a network problem in agriculture. We base our approach on a relatively new formulation of the TSP as a two-commodity network flow problem. By assigning Lagrangian multipliers to certain constraints and relaxing them, the problem separates into two single-commodity network flow problems and an assignment problem, for which efficient algorithms are available.

균열 암반 매질에서의 지하수 흐름과 오염물질 이송에 대한 수치모의 실험이 hydromechanic 모형과 추계적 그리고 이산적 3차원 균열망 모형에 바탕을 둔 비정상상태 흐름 수치 모형을 이용하여 수행되었다. 오염물질 이송에 대한 수치모의 실험에서 random walk의 일종인 particle following 알고리즘이 사용되었다. 이 연구의 목적은 지하 깊은 곳에 위치한 Hot dry rock에서의 지열 개발을 위해 프랑스 Soultz sous Fo