Purpose: This study aimed to assess the usefulness of machine learning and automation techniques to match pairs of panoramic radiographs for personal identification. Materials and Methods: Two hundred panoramic radiographs from 100 patients (50 males and 50 females) were randomly selected from a private radiological service database. Initially, 14 linear and angular measurements of the radiographs were made by an expert. Eight ratio indices derived from the original measurements were applied to a statistical algorithm to match radiographs from the same patients, simulating a semi-automated personal identification process. Subsequently, measurements were automatically generated using a deep neural network for image recognition, simulating a fully automated personal identification process. Results: Approximately 85% of the radiographs were correctly matched by the automated personal identification process. In a limited number of cases, the image recognition algorithm identified 2 potential matches for the same individual. No statistically significant differences were found between measurements performed by the expert on panoramic radiographs from the same patients. Conclusion: Personal identification might be performed with the aid of image recognition algorithms and machine learning techniques. This approach will likely facilitate the complex task of personal identification by performing an initial screening of radiographs and matching ante-mortem and post-mortem images from the same individuals.
Levosulpiride is one of the most frequently prescribed medicines in Korea. An adverse drug reaction (ADR) after taking levosulpiride was reported at a community pharmacy in Korea. A 31-year-old woman reported the symptoms of lactation and amenorrhea after taking levosulpiride; an evaluation of whether these symptoms were caused by the medication was therefore necessary. Several tools can be used to determine if the ADR resulted from the administered drug or other factors, including the World Health Organization-Uppsala Monitoring Centre (WHO-UMC) criteria, the Naranjo scale, and the Korean causality assessment algorithm (Ver. 2). The causality was evaluated as "possible" by the WHO-UMC and Naranjo scales, but as "probable" by the Korean causality assessment algorithm (Ver. 2). In conclusion, the information provided did not indicate definite causality and there were slight differences in the results obtained from each assessment method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.974-975
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2017
본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2142-2161
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2018
Distance dynamics model is an excellent model for uncovering the community structure of a complex network. However, the model has poor robustness. To improve the robustness, we design an enhanced distance dynamics model based on Ego-Leader and propose a corresponding community detection algorithm, called E-Attractor. The main contributions of E-Attractor are as follows. First, to get rid of sensitive parameter ${\lambda}$, Ego-Leader is introduced into the distance dynamics model to determine the influence of an exclusive neighbor on the distance. Second, based on top-k Ego-Leader, we design an enhanced distance dynamics model. In contrast to the traditional model, enhanced model has better robustness for all networks. Extensive experiments show that E-Attractor has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.8
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pp.61-71
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2024
The dynamic nature of Online Social Networks (OSNs), especially on platforms like Twitter, presents challenges in identifying and responding to community attacks, particularly within Arabic content. The proposed integrated system addresses these challenges by achieving 91% accuracy in detecting real-time community event attacks while efficiently managing computational costs. This is accomplished through the use of specialized integrated approach clustering to detect both major and minor attacks. Additionally, the system leverages clustering algorithms, temporal modules, and social network graphs to identify events, map communities, and analyze online dynamics. An extensive parameter sensitivity analysis was conducted to fine-tune the algorithm, and the system's effectiveness was validated using a benchmark dataset, demonstrating substantial improvements in event detection.
Finding communities from network data including social networks can be done by clustering the nodes of the network as densely interconnected groups, where keeping interconnection between groups sparse. To exploit a clustering algorithm for community detection task, we need a well-defined similarity measure between network nodes. In this paper, we propose a new similarity measure named "Common Neighborhood Sub-graph density" and combine the similarity with affinity propagation, which is a recently devised clustering algorithm.
This study was conducted to promote consumer interest in Geothermal Heat Pump (Ground Source Heat Pump, GSHP) and district heating and cooling (District Heating & Cooling, DHC) systems, which are competing with each other in the heating and cooling field. Considering not only the required cost data of energy itself, but also external influence factors, the optimal mix ratio of these two energy systems was studied as follows. The quantitative data of the two energy systems was entered into a database and the non-quantitative factors of external influence were applied in the form of coefficients. Considering both of these factors, the optimal mix ratio of GSHP and DHC systems and minimum Life Cycle Cost (LCC) were obtained using an algorithm model design. The Optimal Energy Mix of GSHP & DHC (OEMGD) algorithm was developed using a software program (Octave 4.0). The numerical result was able to reflect the variety of external influence factors through the OEMGD algorithm. The OEMGD model found that the DHC system is more economical than the GSHP system and was able to represent the optimal energy mix ratio and LCC of mixed energy systems according to changes in the external influences. The OEMGD algorithm could be of help to improve the consumers' experience and rationalize their energy usage.
Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
For elementary school children, learning the standard multiplication algorithm with accuracy, clarity, consistency, and efficiency is a daunting task. Nonetheless, what should be our expectation in procedural fluency, for example, in finding the product of 25 and 37 among fifth grade students? Collectively, has the mathematics education community emphasized the value of conceptual understanding to the detriment of procedural fluency? In addition to examining these questions, we survey multiplication algorithms throughout history and in textbooks and reconceptualize the standard multiplication algorithm by using a new tool called the Multiplication Aid Template.
Fake news threaten democratic elections and causes social conflicts, resulting in major damage. However, the concept of fake news is hard to define, as there is a saying, "News is not fake, fake is not news." Fake news, however, has irreversible characteristics that can not be recovered or reversed completely through post-punishment of economic and political benefits. It is also rapidly spreading in the early days. Therefore, it is very important to preemptively detect these types of articles and prevent their blind proliferation. The existing countermeasures are focused on reporting fake news, raising the level of punishment, and the media & academia to determine the authenticity of the news. Researchers are also trying to determine the authenticity by analyzing its contents. Apart from the contents of fake news, determining the behavioral characteristics of the promoters and its qualities can help identify the possibility of having fake news in advance. The online community has a fake news interception and response tradition through its long-standing community-based activities. As a result, I attempted to model the fake news by analyzing the affirmation-denial analysis and posting behavior by securing the web board crawl of the 'M community' bulletin board during the 2017 Korean presidential election period. Random forest algorithm deemed significant. The results of this research will help counteract fake news and focus on preemptive blocking through behavioral analysis rather than post-judgment after semantic analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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