Kim, Hye Jin;Oh, Hyun Ju;Jang, Goo;Yoon, Jung Hee;Lee, Hyung Suk;Kim, Sang Cheol;Hwang, Cheol Young;Kim, Dae Yong;Kim, Min Kyu
대한수의학회지
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제47권1호
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pp.135-138
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2007
A 3 year-old female Afghan hound came to the Veterinary Referral Hospital of the College of Veterinary Medicine, Seoul National University for artificial insemination (AI) with frozen semen. In order to inseminate, semen was frozen in USA 3 years ago. Frozen semen was sent by air from Santiago to Seoul for AI. The stud died 2 years ago, so we could only use a limited amount of frozen semen in that estrus cycle. The number of total motile spermatozoa was $59.4{\times}10^6$and the total volume was 1.2 ml. The frozen spermatozoa were thawed in $70^{\circ}C$ water for 8 sec, which were then deposited at the bilateral uterine horns by a surgical method. The number of corpus luteum was 6. Sixty days after artificial insemination resulted in the birth of 4 puppies, all of which are alive and healthy.
This is a case of successfully surgically treated RVOT obstruction caused by projection of the herniated aortic cusp through subpulmonic supracristal VSD at Department of Thoracic and Cardiovascular Sugery, Hanyang University Hospital. The patient was a 17 year old boy. Congenital heart anomaly was suspected at 2 years of his age. He had palpitation, dyspnea on exertion and epistaxis for 2 years prior to admission to our hospital. On examination, the blood pressure was 170/0mmHg. And the pulse rate was 100/rain. Widening of pulse pressure, water hammer pulse [bounding pulse]. To and fro murmur and head nodding were noted. Cardiomegaly was seen in chest x-ray. EKG, Echocardiography, Cardiac catheterization and angiocardiography were performed. On April 27, 81. Open heart surgery was performed under the impression of VSD combined with AI. On Rt. ventriculotomy, we noticed RVOT obstruction caused by prolapsed rt coronary cusp through a VSD. The subpulmonic supracristal VSD measuring 2.5 x 3 Cm in diameter was closed with Teflon patch graft and then the prolapsed aortic leaflet was plicated by placing three 8-figure suture between the free edge and the base of the leaflet through transverse aortotomy. After operation, excellent result was obtained: B.P, was 110/50mmHg and any sign of AI or residual shunt was not found at discharge.
시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.
This excerpt delineates a quantitative measure of relationship between a research title and its respective abstract extracted from different journal articles documented through a Korean Citation Index (KCI) database published through various journals. In this paper, we propose a machine learning-based similarity metric that does not assume normality on dataset, realizes the imbalanced dataset problem, and zero-variance problem that affects most of the rule-based algorithms. The advantage of using this algorithm is that, it eliminates the limitations experienced by Pearson correlation coefficient (r) and additionally, it solves imbalanced dataset problem. A total of 107 journal articles collected from the database were used to develop a corpus with authors, year of publication, title, and an abstract per each. Based on the experimental results, the proposed algorithm achieved high correlation coefficient values compared to others which are cosine similarity, euclidean, and pearson correlation coefficients by scoring a maximum correlation of 1, whereas others had obtained non-a-number value to some experiments. With these results, we found that an effective title must have high correlation coefficient with the respective abstract.
This study was conducted to compare the expression pattern of the specific factors associated with pregnancy and angiogenesis during early pregnancy in Hanwoo. Synchronized female Hanwoo ($4{\sim}6$ year-old) were inseminated artificially. After 10 weeks after artificial insemination (AI), the pregnancy was tested by rectal palpation method. Three pregnant and non-pregnant Hanwoo were used in this experiment, respectively. The plasma progesterone level was measured by ELISA. Western blot analysis was performed to detect the expression of pregnancy associated glycoprotein (PAG) or angiogenic factors (VEGF, B-FGF, ANP-1, and TIE-2). The plasma P4 level was increase gradually in pregnant group and maintained high level. The concentration of PAG was significantly higher from $5^{th}$ weeks in pregnant group compared to that of non-pregnant group (p<0.05). The concentrations of the VEGF (p<0.05), B-FGF (p<0.05), and ANP-1 (p<0.05) were significantly increased from $6^{th}\;or\;7^{th}$ week after AI in pregnant group, respectively. And the intensity of TIE-2, ANP-1 receptor, was well matched with ANP-1 (p<0.05). Taken together, it can be postulated that the blood vessels connected with fetus and dam were formed dramatically around 40 days after AI, because the expression levels of the angiogenic factors were increased significantly from this time in pregnant Hanwoo.
Kim, Wonsu;Jang, Dongmin;Park, Sung Won;Yang, MyungSeok
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.135-142
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2022
Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.
Shim, Jee-Seon;Kim, Ki Nam;Lee, Jung-sug;Yoon, Mi Ock;Lee, Hyun Sook
Nutrition Research and Practice
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제16권5호
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pp.616-627
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2022
BACKGROUND/OBJECTIVES: Vitamin E is essential for health, and although vitamin E deficiency seems rare in humans, studies on estimates of dietary intake are lacking. This study aimed to estimate dietary vitamin E intake, evaluate dietary adequacy of vitamin E, and detail major food sources of vitamin E in the Korean population. SUBJECTS/METHODS: This study used data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2016-2019. Individuals aged ≥ 1 year that participated in a nutrition survey (n = 28,418) were included. Dietary intake was assessed by 24-h recall and individual dietary vitamin E intake was estimated using a newly established vitamin E database. Dietary adequacy was evaluated by comparing dietary intake with adequate intake (AI) as defined by Korean Dietary Reference Intakes 2020. RESULTS: For all study subjects, mean daily total vitamin E intake was 7.00 mg α-tocopherol equivalents, which was 61.6% of AI. The proportion of individuals that consumed vitamin E at above the AI was 12.9%. Inadequate intake was observed more in females, older individuals, rural residents, and those with a low income. Mean daily intakes of tocopherol (α-, β-, γ-, and δ-forms) and tocotrienol were 6.02, 0.30, 6.19, 1.63, and 1.61 mg, respectively. The major food groups that contributed to total dietary vitamin E intake were grains (22.3%), seasonings (17.0%), vegetables (15.3%), and fish, and shellfish (7.4%). The top 5 individual food items that contributed to total vitamin E intake were baechu kimchi, red pepper powder, eggs, soybean oil, and rice. CONCLUSIONS: This study shows that mean dietary vitamin E intake by Koreans did not meet the reference adequate intake value. To better understand the status of vitamin E intake, further research is needed that considers intake from dietary supplements.
KHOEURN SAKSONITA;Jungsung Ha;Wan-Sup Cho;Phyoungjung Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권7호
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pp.29-37
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2023
기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.267-277
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2024
This paper explores the use of machine learning in game production to create goal-oriented, realistic animations for skeleton monsters. The purpose of this research is to enhance realism by implementing intelligent movements in monsters within game development. To achieve this, we designed and implemented a learning model for skeleton monsters using reinforcement learning algorithms. During the machine learning process, various reward conditions were established, including the monster's speed, direction, leg movements, and goal contact. The use of configurable joints introduced physical constraints. The experimental method validated performance through seven statistical graphs generated using machine learning methods. The results demonstrated that the developed model allows skeleton monsters to move to their target points efficiently and with natural animation. This paper has implemented a method for creating game monster animations using machine learning, which can be applied in various gaming environments in the future. The year 2024 is expected to bring expanded innovation in the gaming industry. Currently, advancements in technology such as virtual reality, AI, and cloud computing are redefining the sector, providing new experiences and various opportunities. Innovative content optimized for this period is needed to offer new gaming experiences. A high level of interaction and realism, along with the immersion and fun it induces, must be established as the foundation for the environment in which these can be implemented. Recent advancements in AI technology are significantly impacting the gaming industry. By applying many elements necessary for game development, AI can efficiently optimize the game production environment. Through this research, We demonstrate that the application of machine learning to Unity and game engines in game development can contribute to creating more dynamic and realistic game environments. To ensure that VR gaming does not end as a mere craze, we propose new methods in this study to enhance realism and immersion, thereby increasing enjoyment for continuous user engagement.
This study was focused on improvement of milk production in Mongolian dairy industry by artificial insemination (AI) technology, supported by ODA of KOICA in Republic of Korea. This program was started in January 2009 and it is in $3^{rd}$ years. This manuscript summarized the data especially on estrus synchronization and pregnancy establishment in dairy cows (Holstein) this year. A total of 81 dairy cows from 4 private farms (38 from Undarmal milk and that of 30, 8 and 5 dairy cows from Onjin (Enkhbayer), Jargalant, and BRM School farms respectively) were synchronized with 5 ml Lutalyse (i.m.) in the dump of dairy cows and then estrus was detected 2 to 3 days after $PGF_{2{\alpha}}$ injection. The synchronized dairy cows were inseminated with 0.5 ml dairy frozen semen by conventional artificial insemination (AI) techniques. Pregnancy was diagnosed about 60 days after AI by palpation method. About 96.3% (78/81) of synchronized cows were responded to single $PGF_{2{\alpha}}$ injection. Total 75 over 78 dairy cows (90.1%) inseminated were diagnosed as pregnant. The estrus induction and pregnancy rates were very effective using Lutalyse injection and conventional AI techniques in Mongolian dairy cow. The present results indicated that AI after estrus induction in Mongolian dairy cows could be applied to dairy breeding technology for improving breeding efficiency and milk production of the country.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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