CJ-50005 is an inactivated whole virus vaccine derived from hepatitis A virus (HM175) grown in human MRC-5 diploid fibroblasts cell culture. In order to evaluate the mutagenic potential of CJ-50005, : 3 sets of mutagenicity tests were performed. In the reverse mutation test wing Salmonella typhimurium TA1535, TA1 537, TA98, TA100 and TA102, CJ-50005 did not increase the number of revertants at any concentration tested in this study (2.8, 1.4, 0.7, 0.35 and 0.175 $\mu\textrm{g}$/plate). CJ-50005, at concentration of 2.8, 1.4 and 0.7 $\mu\textrm{g}$/ml, did not increase the number of cells having structural or numerical chromosome aberration in cytogenic test using Chinese Hamster Lung cells. In mouse micronucleus test, no significant increase in the occurrence of micronucleated polychromatic erythrocytes was observed in ICR male and female mice intraperitoneally administered with CJ-50005 at the doses of 25, 12.5 and 6.25 $\mu\textrm{g}$/kg. These results indicate that CJ-50005 has no mutagenic potential in these in vitro and in vivo system.
While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.
Kim, Y.H.;Kim, M.S.;Choi, D.H.;U, H.H.;Kim, J.S.;Kim, J.H.;Suh, M.S.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.3
no.2
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pp.16-29
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1995
In this study a tracked vehicle is idealized as a 2-dimensional 9-degrees-of-freedom model which takes into account the effects of HSU units, torsion bars, and track. For the model equations of motion are derived using Kane's method. By using the equations of motion, a numerical example is solved and results are compared to those obtained by using a general purpose multi body dynamic analysis program. The comparison study shows the reasonable coherence between the two results. which confirms the effectiveness of the model. With the model, dynamic response optimization is carried out. The objective function is the peak value of the vertical acceleration of the vehicle at the driver's seat, and the constraints are the wheel travel limits, the ground clearance. and the limits of other design variables. Three different sets of design variables are chosen and used for the optimization. The results show the attenuation of the acceleration peak value. Thus the procedure presented in this study can be utilized for the design improvement of the real system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.775-787
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2014
Availabilities of subsea Blowout Preventers (BOP) in the Gulf of Mexico Outer Continental Shelf (GoM OCS) is investigated using a Markov method. An updated ${\beta}$ factor model by SINTEF is used for common-cause failures in multiple redundant systems. Coefficient values of failure rates for the Markov model are derived using the ${\beta}$ factor model of the PDS (reliability of computer-based safety systems, Norwegian acronym) method. The blind shear ram preventer system of the subsea BOP components considers a demand rate to reflect reality more. Markov models considering the demand rate for one or two components are introduced. Two data sets are compared at the GoM OCS. The results show that three or four pipe ram preventers give similar availabilities, but redundant blind shear ram preventers or annular preventers enhance the availability of the subsea BOP. Also control systems (PODs) and connectors are contributable components to improve the availability of the subsea BOPs based on sensitivity analysis.
To classify Glycyrrhiza species, samples of different species were analyzed by $^1H$ NMR-based metabolomics technique. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was used as the multivariate statistical analysis of the 1H NMR data sets. There was a clear separation between various Glycyrrhiza species in the PLS-DA derived score plots. The PLS-DA model was validated, and the key metabolites contributing to the separation in the score plots of various Glycyrrhiza species were lactic acid, alanine, arginine, proline, malic acid, asparagine, choline, glycine, glucose, sucrose, 4-hydroxy-phenylacetic acid, and formic acid. The compounds present at relatively high levels were glucose, and 4-hydroxyphenylacetic acid in G. glabra; lactic acid, alanine, and proline in G. inflata; and arginine, malic acid, and sucrose in G. uralensis. This is the first study to perform the global metabolomic profiling and differentiation of Glycyrrhiza species using $^1H$ NMR and multivariate statistical analysis.
The definition and classification of shunting, which involves the process of sorting rolling stock into complete train sets inside station yard, are not clearly specified in Korean domestic safety regulations for railway operations. As a result, collisions during shunting occur rather frequently compared with other types of accidents in railway operations. Therefore, new systematic safety principles are proposed in this paper to improve operation safety during shunting. The improvements in safety and efficiency derived from the newly proposed approach are analyzed and verified in field application.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.472-479
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1999
In this paper, we propose a land cover pattern classifier for remote sensing image by using neuro-fuzzy
algorithm. The proposed pattem classifier has a 3-layer feed-forward architecture that is derived from generic
fuzzy perceptrons, and the weights are con~posed of h u y sets. We also implement a neuro-fuzzy pattern
classification system in the Visual C++ environment. To measure the performance of this, we compare it with
the conventional neural networks with back-propagation learning and the Maximum-likelihood algorithms.
We classified the remote sensing image into the eight classes covered the majority of land cover feature,
selected the same training sites. Experimental results show that the proposed classifier performs well
especially in the mixed composition area having many classes rather than the conventional systems.
Peer-to-peer (P2P) systems have proved the most effective and popular file sharing applications in recent years. Previous studies mainly focused on equal service and differentiated service strategies when peers have no initial data before their downloads. For an upload-constrained P2P file sharing system, we model both the equal service process and the differentiated service process when the initial data distribution of peers satisfies some special conditions. Moreover, we show how to minimize the time required to distribute the file to any number of peers. The proposed fluid-based models can reveal the intrinsic relations among the initial data amount, the peer set size, and the minimum last finish time. The closed-form expressions derived from the extended models can closely approximate chunk-based models and systems, especially for relatively large files. As an application of the extended models, we show how to provide differentiated service efficiently to multiple peer sets. Since no limits are imposed on the upload bandwidth of peers or the size of each peer set, we believe that our analytic process and the results achieved can provide not only fundamental insights into bandwidth allocation and data scheduling but also a helpful reference for both improving system performance and building an effective incentive mechanism for P2P file sharing systems.
In this study, $Hydroxyapatite+TiO_2(HAp+TiO_2)$ composite sol coatings on Cp-Ti substrates were deposited by using a sol-gel derived precursor. Prior to hydroxyapatite coating, the samples were micropolished and divided into three sets. The first set was coated with hydroxyapatite (HAp) directly on Cp-Ti. The second set was first coated with intermediate titania layer and then coated with HAp. The third set samples were coated with $HAp+TiO_2$ (50:50) composite sol. Each samples were predried at $200^{\circ}C$, and heat treated at $600^{\circ}C$. The formation of hydroxyapatite has been confirmed by XRD analyses and the substrate material was found to be oxidized with negligible amount of CaO in the coating. The NaOH treated samples showed the presence of rutile crystal. The SEM studies revealed surface morphologies of each samples. $HAp+TiO_2$ composite sol coating layer was found to be smooth. The bonding strength of each samples were calculated using pull out tests. The bonding strength of the $HAp+TiO_2$ composite sol coating on substrate was 29.35MPa.
Study was made on the spectral characteristics of rock samples including bentonites collected from the northern Ulsan area. The geology of the area consists mainly of sediments of the Kyongsang Series and Bulguksa granite, the Tertiary volcanics, andesites and tuffs. Relative reflectances of meshed samples(2.5~10mm) to BaSO$_4$ are measured at 6 Landsat TM spectral windows (excluding the thermal band) with HHRR, and their reflection charactristics were analysed. In addition, three different data selection schemes including the Eulidean distance, multiple regression, and PCA weight methods were applied to the 30 TM ratio channels, derived from the above 6 bands. The selected data sets were subject to two unsupervised classification techniques(FA and ISODATA) in order to compare the effectiveness for classification of particularly bentonite from others. As a result, in ISODATA analysis the multiple regression model shows the best, followed by the Euliean distances one. The PCA weight model seems to show some confusion. In FA, though difficult for quantitative analysis, the best still seems to be the regression model. Among ratio bands, rations of band 7 or 5 against other bands represent the best contribution in classification of bentonites from others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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