Dongjun Lee;Mihyang Ha;Chae Mi Hong;Jayoung Kim;Su Min Park;Dongsu Park;Dong Hyun Sohn;Ho Jin Shin;Hak-Sun Yu;Chi Dae Kim;Chi-Dug Kang;Myoung-Eun Han;Sae-Ock Oh;Yun Hak Kim
Oncology Letters
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v.18
no.6
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pp.5731-5738
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2019
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common type of kidney cancer. Novel biomarkers of ccRCC may provide crucial information on tumor features and prognosis. The present study aimed to determine whether the expression of γ-aminobutyric acid (GABA) A receptor subunit θ (GABRQ) could serve as a novel prognostic marker of ccRCC. GABA is the main inhibitory neurotransmitter in the brain that activates the receptor GABAA, which is comprised of three subunit isoforms: GABRA3, GABRB3 and GABRQ. A recent study reported that GABRQ is involved in the initiation and progression of hepatocellular carcinoma; however, the role of GABRQ in ccRCC remains unknown. In the present study, clinical and transcriptomic data were obtained from cohorts of the International Cancer Genome Consortium (ICGC) and The Cancer Genome Atlas (TCGA). Differential GABRQ expression levels among early (TI and II), late (TIII and IV), nonmetastatic (M0) and metastatic (M1, primary tumor) stages of ccRCC samples were then identified. Furthermore, the use of GABRQ as a prognostic gene was analyzed using Uno's C-index based on the time-dependent area under the curve (AUC), the AUC of the receiver operating characteristic curve at 5 years, the Kaplan-Meier survival curve and multivariate analysis. The survival curve analysis revealed that low GABRQ mRNA expression was significantly associated with a poor prognosis of ccRCC (P<0.001 and P=0.0012 for TCGA and ICGC data, respectively). In addition, analyses of the C-index and AUC values further supported this discriminatory power. Furthermore, the prognostic value of GABRQ mRNA expression was confirmed by multivariate Cox regression analysis. Taken together, these results suggested that GABRQ mRNA expression may be considered as a novel prognostic biomarker of ccRCC.
Low flow affects various fields such as river water supply management and planning, and irrigation water. A sufficient period of flow data is required to calculate the Flow Duration Curve. However, in order to calculate the Flow Duration Curve, it is essential to secure flow data for more than 30 years. However, in the case of rivers below the national river unit, there is no long-term flow data or there are observed data missing for a certain period in the middle, so there is a limit to calculating the Flow Duration Curve for each river. In the past, statistical-based methods such as Multiple Regression Analysis and ARIMA models were used to predict sulfur in the unmeasured watershed, but recently, the demand for machine learning and deep learning models is increasing. Therefore, in this study, we present the DNN technique, which is a machine learning technique that fits the latest paradigm. The DNN technique is a method that compensates for the shortcomings of the ANN technique, such as difficult to find optimal parameter values in the learning process and slow learning time. Therefore, in this study, the Flow Duration Curve applicable to the unmeasured watershed is calculated using the DNN model. First, the factors affecting the Flow Duration Curve were collected and statistically significant variables were selected through multicollinearity analysis between the factors, and input data were built into the machine learning model. The effectiveness of machine learning techniques was reviewed through statistical verification.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.10
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pp.123-130
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2016
High-frequency induction heating equipment can heat the metal by applying a High-Frequency power to the resonant circuit. The resonance circuit is composed of the work coil and the conduction-cooled power capacitor, it influences the performance of the heat treatment equipment according to the characteristics of the capacitor. However, dependence on conduction-cooled power capacitor's import is high due to lack of core technology research and development. Minimizing the generation of internal heat transmitted inside during LC resonance, reduce the reactive power loss, there is a need for a capacitor within the voltage characteristic outstanding. To implement localization it is vital that prior study of the analysis on the frequency response characteristic for the finished capacitor advanced manufacturer be implemented. Studying the interpolation method to read the value at any point of the characteristic curve for a given log-log scale was applied to the analysis tool of the capacitor by my proposed algorithm. The simulation for reproducing frequency response curves was attempted by assuming a capacitor in a simplified series equivalent RC circuit to obtain the equivalent series resistance value. It was confirmed that the reproduction rate was the result value above 83% as compared to the simulation of the properties and characteristics on the actual reactive power for Peak value, and that the algorithm can be applicable when analyzing and predicting the characteristic curves of a simpled model capacitor.
Piles are widely used in structural foundations of engineering projects. However, the deformation of the soil around the pile caused by driving process has an adverse effect on adjacent existing underground buildings. Many previous studies have addressed related problems in sand and saturated clay. Nevertheless, the failure mechanism of pile driving in unsaturated soil remains scarcely reported, and this issue needs to be studied. In this study, a modeling test system based on particle image velocimetry (PIV) was developed for studying deformation characteristics of pile driving in unsaturated silt with different water contents. Meanwhile, a series of direct shear tests and soil-water characteristic curve (SWCC) tests also were conducted. The test results show that the displacement field shows an apparent squeezing effect under the pile end. The installation pressure and displacement field characteristics are sensitive to the water content. The installation pressure is the largest and the total displacement field is the smallest, for specimens compacted at water content of 11.5%. These observations can be reasonably interpreted according to the relevant unsaturated silt theory derived from SWCC tests and direct shear tests. The variation characteristics of the soil displacement field reflect the macroscopic mechanical properties of the soil around the pile.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.374-382
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2020
The purpose of this study is to improve the learning speed of an ammunition stockpile reliability classification artificial neural network model by proposing a normalization method that reduces the number of input variables based on the characteristic of Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) data without loss of classification performance. Ammunition's performance requirements are specified in the Korea Defense Specification (KDS) and Ammunition Stockpile reliability Test Procedure (ASTP). Based on the characteristic of the ASRP data, input variables can be normalized to estimate the lot percent nonconforming or failure rate. To maintain the unitary hypercube condition of the input variables, min-max normalization method is also used. Area Under the ROC Curve (AUC) of general min-max normalization and proposed 2-step normalization is over 0.95 and speed-up for marching learning based on ASRP field data is improved 1.74 ~ 1.99 times depending on the numbers of training data and of hidden layer's node.
Purpose: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) neuroblastoma (NB) and other peripheral nerve cell tumors (PNCT) outcome data. This study found under usage of radiotherapy in these patients. Materials and methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for NB and other PNCT. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (soft tissue specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate the modeling errors. Risk of neuroendocrine (other endocrine including thymus as coded in SEER) death was computed for the predictors. Results: There were 5261 patients diagnosed from 1973 to 2009 were included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 83.8 (97.6) months. The mean (SD) age was 18 (25) years. About 30.45% of patients were un-staged. The SEER staging has high ROC (SD) area of 0.58 (0.01) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged/others) to a simpler 3-tiered model with comparable ROC area of 0.59 (0.01). Less than 50% of PNCT patients received radiotherapy (RT) including the ones with localized disease. This avoidance of RT use occurred in adults and children. Conclusion: The high under-staging rate may have precented patients from selecting definitive radiotherapy (RT) after surgery. Using RT for, especially, adult PNCT patients is a potential way to improve outcome.
Seepage analysis through unsaturated zone based on the theory of unsaturated flow is commonly performed to evaluate dam safety. However, the concepts of unsaturated soil behavior have not been transferred into the hands of practicing geotechnical engineers since the problems involving unsaturated soils often have the appearances of being extremely complex. The behavior of dam such as seepage rate and the pore water pressure distribution is different according to the unsaturated hydraulic properties, but nevertheless simply assumed properties have been used due to insufficient data from domestic soils. In this paper, the effect of unsaturated hydraulic properties on the behavior of dam was studied through a series of numerical analyses, and then the results were discussed. It is observed that water table moves at a (aster rate, as the values of unsaturated soil parameter a and n increase. The value of m showed opposite trend. The sensitivity calculated using the approximation form showed maximum values near the water table. And the value of n that is related to the slope of soil water characteristic curve gives greatest influence on the change of sensitivity with time.
The aim of the present study was to evaluate a relative emission of image plate (IP) in computed radiography (CR) system by using relative sensitivity in film/screen methods. The characteristic curve was obtained by using the uniform aluminum 11-step wedge penetrometer. X-ray exposure factors on radiographic digital image were 50 kVp, 10 mAs. We adjusted zero of all parameter of algorithms (MUSICA) so proximate to raw data and applied to 200 of exposure class. Modeling on relative emission of IP are used IP without fading time and IP after 4 hours, 8 hours, 12 hours, 24 hours in the respective storage after X-ray exposure. The results of this study showed that the sensitivity point density at the measuring of relative sensitivity in CR was suited pixel values of the 2000 easy to relatively measure the characteristic curve and when relative sensitivity is decreased, the amount of light emitted from the image signal for generating was also decreased. In conclusion, the proposed method of measurement of relative sensitivity can be utilized to evaluate the quantity of relative emission of IP in CR system.
Receiver Operating Characteristic(ROC) and Cumulative Accuracy Profile(CAP) curves are two methods used to assess the discriminatory power of different credit-rating approaches. The points of optimal classification accuracy on an ROC curve and of maximal profit on a CAP curve can be found by using iso-performance tangent lines, which are based on the standard notion of accuracy. In this paper, we offer an alternative accuracy measure called the true rate. Using this rate, one can obtain alternative optimal threshold points on both ROC and CAP curves. For most real populations of borrowers, the number of the defaults is much less than that of the non-defaults, and in such cases the true rate may be more efficient than the accuracy rate in terms of cost functions. Moreover, it is shown that both alternative scores of optimal classification accuracy and maximal profit are the identical, and this single score coincides with the score corresponding to Kolmogorov-Smirnov statistic used to test the homogeneous distribution functions of the defaults and non-defaults.
In general, the discrete confidence judgments that use five-step assessment method have been used to assess the medical images by ROC. TPF or FPF can be computed easily with this independent reading test. However, during experiments, it happens frequently that adequate distribution for observers is required to smoothly estimate the ROC curve. In addition, data becomes invalid for distribution of the created categories. To solve such problems or to apply the ROC interpretation to data that is not obtained from the experimental observation, the continuous confidence judgements (CCJ) has been proposed, which implements ROC interpretation using continuously-distributed experimental results without category classification has been used. As the use of CCJ to assess medical images was barely reported in Korea, we applied it to the assessment of chest digital images in this study. The results showed that a smooth ROC curve was obtained conveniently by the commercialized program and the characteristic value was measured easily. Therefore, it is recommended that this method can be applied to the assessment of digital medical images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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