In genetic association studies with high-dimensional genomic data, multiple group testing procedures are often required in order to identify disease/trait-related genes or genetic regions, where multiple genetic sites or variants are located within the same gene or genetic region. However, statistical testing procedures based on an individual test suffer from multiple testing issues such as the control of family-wise error rate and dependent tests. Moreover, detecting only a few of genes associated with a phenotype outcome among tens of thousands of genes is of main interest in genetic association studies. In this reason regularization procedures, where a phenotype outcome regresses on all genomic markers and then regression coefficients are estimated based on a penalized likelihood, have been considered as a good alternative approach to analysis of high-dimensional genomic data. But, selection performance of regularization procedures has been rarely compared with that of statistical group testing procedures. In this article, we performed extensive simulation studies where commonly used group testing procedures such as principal component analysis, Hotelling's $T^2$ test, and permutation test are compared with group lasso (least absolute selection and shrinkage operator) in terms of true positive selection. Also, we applied all methods considered in simulation studies to identify genes associated with ovarian cancer from over 20,000 genetic sites generated from Illumina Infinium HumanMethylation27K Beadchip. We found a big discrepancy of selected genes between multiple group testing procedures and group lasso.
The success of genome-wide association studies (GWASs) has enabled us to improve risk assessment and provide novel genetic variants for diagnosis, prevention, and treatment. However, most variants discovered by GWASs have been reported to have very small effect sizes on complex human diseases, which has been a big hurdle in building risk prediction models. Recently, many statistical approaches based on penalized regression have been developed to solve the "large p and small n" problem. In this report, we evaluated the performance of several statistical methods for predicting a binary trait: stepwise logistic regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic-Net (EN). We first built a prediction model by combining variable selection and prediction methods for type 2 diabetes using Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 5.0 from the Korean Association Resource project. We assessed the risk prediction performance using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the internal and external validation datasets. In the internal validation, SLR-LASSO and SLR-EN tended to yield more accurate predictions than other combinations. During the external validation, the SLR-SLR and SLR-EN combinations achieved the highest AUC of 0.726. We propose these combinations as a potentially powerful risk prediction model for type 2 diabetes.
Three-dimensional numerical simulation using a computational fluid dynamics (CFD) was carried out in order to investigate the formation and dispersion of the plume discharged from the stack of a thermal power station. The simulation was based on the standard ${\kappa}{\sim}{\varepsilon}$ turbulence model and a finite-volume method. Warm and moist exhaust from a power plant stack forms a visible plume as entering the cold ambient air. In the simulation, moisture content, emission velocity and temperature of the flue gas, air temperature and wind speed were dealt with the main parameters to analyze the properties of the plume composed mainly of water vapor. As a result of the simulation, the plume could be more apparent in cold winter due to a big difference of latent heat capacity. At no wind condition, the white plume rises 120 m upward from the top of the stack, and expands to 40 m around from the stack in cold winter after flue gas heat recovery. The influencing distance of relative humidity will be about 100 m to 400 m downstream from the stack with a cross wind effect. The decrease of flue gas temperature by heat recovery of thermal energy facilitates the formation of the plume and restrains its dispersion. Wind speed with vertical distribution affects the plume dispersion as well as the density.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4
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pp.65-96
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2014
To have global competitiveness in newly growing industry, good quality R&D's in convergence technology arerequired. Korean government also started to emphasize the importance of convergence technology as a new engine of growth for the future development. Since 2008, worldwide energy crisis and concerns on low carbon green growth made people focus on the convergence between information technology (IT) and energy technology (ET). However, the R&D performance comparison among the convergence technologies is not well explored so far. Therefore, this study uses Korea's patent citation database to measure the R&D performance of convergence technologies. We adopt technology development cycle, technology spillover analysis, and technology diffusion analysis to see the knowledge flow from R&D industry to others. We find that IT_ET convergence technology generally shows higher R&D performance than other convergence technologies. Contrary to public belief, convergence R&D by big companies has relatively low performance especially measures in technology spillover and technology diffusion. This implies that they might concentrate on delicate Fuel Cell Energy/Environment Technology (FEIT) or Nano Environment/Energy Information Technology (NEIT) rather than general energy information technologies. We also find that Korea's chemical industry may play a crucial role for the growth of other convergence technologies.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.4
s.175
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pp.972-981
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2000
The phased array transducer has two distinct advantages. One is rapid scanning comparing with the conventional mechanical or manual scanning system. Therefore, output image is represented in real-time. The other is the dynamic focusing and the dynamic steering of ultrasonic beam. Only the delay times that are controlled electrically are used to focus and to steer beam without any lenses or wedges. In this study, the profile of the ultrasonic beam for the phased array transducer has been simulated in the Huygens principle with varying the inter-element spacing of the linear phased array transducer. From the result of this study, it was found that the ultrasonic beam spread wider as the inter-element spacing was decreased. However, the focusing effect was improved, even when the number of the element was not big. In addition, there was grating lobes that are constructed when the inter-element spacing is more than half wavelength. However, this grating lobe has lower amplitude than the main lobe.
Kim, Han-Na;Ku, In-Young;Kim, Eun-Hee;Lee, Myeong-Seon;Ka, Kyung-Hwan;Moon, Seon-Jeong
Journal of Korean society of Dental Hygiene
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v.13
no.4
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pp.685-692
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2013
Objectives : Rapid aging is a big social issue and aging influences on the quality of life in elderly people. Oral health in elderly people related to the general health condition and it is necessary to improve the quality of life in the elderly people. The aim of the study is to investigate the influencing factors of oral health in the elderly people. Methods : Self-reported questionnaire included general characteristics, subjective health and oral condition and denture use. Subjects were 177 elderly people in Gumi, Korea. SAS (Ver.9.2) Program was used for the collected data to perform frequency analysis, cross tabulation, t-test and ANOVA. Results : Higher subjective oral health score were found in younger age, highly educated, high income, and married elderly people. Elderly people who were older and had low education and low income tended to use denture Conclusions : It is necessary to develop oral health care management and prevention program for the elderly people.
The concept of precision medicine-prevention and treatment strategies that take individual variability into account-is hot issue of US in the year 2015. Precision medicine is a new concept that approach patients individually by there characteristics, such as genome, life style, environmental exposure, etc. For developing the precision medicine, National Institute of Health of US has been prepared the Precision Medicine Initiative Cohort Program, at least 1 million people cohort. The US President Obama announced the Precision Medicine Initiative on 30th January 2015. He announced that he will pioneer a new model of patient-powered research that promises to accelerate biomedical discoveries and provide clinicians with new tools, knowledge, and therapies to select which treatments will work best for which patients. Most medical treatments have been designed for the 'average patient.' As a result of this 'one-size-fits-all-approach,' treatments can be very successful for some patients but not for others. This is changing with the emergence of precision medicine, an innovative approach to disease prevention and treatment that takes into account individual differences in people's genes, environments, and lifestyles. Precision medicine gives clinicians tools to better understand the complex mechanisms underlying a patient's health, disease, or condition, and to better predict which treatments will be most effective. The healthcare researcher should prepare the new medicine era such as bio-information technology convergence, big data study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1757-1772
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2020
As the smartphone market becomes saturated, an innovative device equipped with new features is expected to appear soon in mobile communications. In particular, various possibilities were raised regarding the alternative technologies that can develop post-smartphones, which are differentiated from the current smartphones, as Korea commercialized the 5G infrastructure for the first time in the world. Under these circumstances, the Korean government announced the "5G+ Strategy for Realizing Innovative Growth" in April 2019, vowing to build an innovative industrial ecosystem quickly while creating various convergence services based on the 5G infrastructure. As described above, the policy importance of the alternative technologies that will develop post-smartphones is increasing, but the theoretical study on the technology evolution of post-smartphones has not been systematically conducted until now. This study reviewed the alternative technologies that can develop post-smartphones through documentary research, and data mining analysis was performed on the research result using actual data. The policy priority was also set quantitatively for the alternative technologies of post-smartphones in order to determine the alternative post-smartphone technology that the government should focus on given the constraint of limited resources. As a results, autonomous vehicle(43.68%) was found to be most important, followed by artificial intelligence(17.4%) and Internet of Things(13.1%), among alternative technologies that could develop into the post-smartphone.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.4
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pp.402-412
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1995
A new energy conversion system which converts wind energy directly to heat instead of transforming it to electric power beforehand is suggested in this study. The new energy conversion system is composed of two big parts divided by their functions. One of them is a wind turbine part, and another is the heat energy conversion part. The object of this study is confined only to the heat energy conversion part, so the wind turbine is replaced with an electric motor for the convenience of experiment. In the experimental process, pressure difference at the hydraulic pump, revolution speed of the hydraulic pump, temperature at a few points on the oil circuit and the water circuit are measured at time intervals of five minutes. And integral values of input energy to the system and stored energy in the system is investigated.
A robot education system by emulation based on Web can be efficiently used for understanding concept of robot assembly practice and control mechanism of robot by control programming. It is important to predict the path of the line tracer robot which has to be decided by the robot. Shortest Path Algorithm is a well known algorithm which searches the most efficient path between the start node and the end node. There are two related typical algorithms. Dijkstra Algorithm searches the shortest path tree from a node to the rest of the other nodes. $A^*$ Algorithm searches the shortest paths among all nodes. The delay time caused by turning the direction of navigation for the line tracer robot at the crossroads can give big differences to the travel time of the robot. So we need an efficient path determine algorithm which can solve this problem. Thus, It is necessary to analyze the overhead of changing direction of robot at multi-linked node to determine the next direction for efficient routings. In this paper, we reflect the real delay time of directional changing from the real robot. A speed based Dijkstra algorithm is proposed and compared with the previous ones to analyze the performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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