Jun Young, Park;Young Jae, Kim;Jisup, Kim;Kwang Gi, Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.44
no.1
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pp.25-32
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2023
Recognizing the size and location of prostate cancer is critical for prostate cancer diagnosis, treatment, and predicting prognosis. This paper proposes a model to classify the tumor region and normal tissue with cross-sectional visual images of prostatectomy tissue. We used specimen images of 44 prostate cancer patients who received prostatectomy at Gachon University Gil Hospital. A total of 289 prostate slice images consist of 200 slices including tumor region and 89 slices not including tumor region. Images were divided based on the presence or absence of tumor, and a total of 93 features from each slice image were extracted using Radiomics: 18 first order, 24 GLCM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 5 NGTDM, and 14 GLDM. We compared feature selection techniques such as LASSO, ANOVA, SFS, Ridge and RF, LR, SVM classifiers for the model's high performances. We evaluated the model's performance with AUC of the ROC curve. The results showed that the combination of feature selection techniques LASSO, Ridge, and classifier RF could be best with an AUC of 0.99±0.005.
The purpose of this study is to obtain the accurate prediction for the atomization and vaporization processes of GDI spray. Atomization process is modeled using hybrid model that is composed of Linearized Instability Sheet Atomization (LISA) model and Aerodynamically Progressed TAB (APTAB) model. Vaporization process is modeled using Spalding model and Abramzon & Sirignano model. To obtain the experimental results for comparing with calculated results, the cross-sectional images of liquid and vapor phases and SMD distribution were acquired by exciplex fluorescence method and Phase Doppler Analyzer respectively. The experiment and computation was performed at the ambient pressure of 0.1 MPa, 0.5 MPa, 1.0 MPa and the ambient temperature of 293K, 473K. The calculated results by modified KIVA-II code show good agreement with experimental results.
This paper examines the time-series relations among expected return, risk, and book-to-market(B/M) at the portfolio level. The time-series analysis is a natural alternative to cross-sectional regressions. An alternative feature of the time-series regressions is that they focus on changes in expected returns, not on average returns. Using the time-series analysis, we can directly test whether the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model. These results should help distinguish between the risk and mispricing stories. We find that B/M is strongly associated with changes in risk, as measured by the Fama and French(1993) three-factor model. After controlling for changes in risk, B/M contains little additional information about expected returns. The evidence suggests that the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model.
We performed a shot peening test and used a 2-D finite element model which predicts the compressive residual stress distribution below the material's surface. In this study, the concept of 'impact cycle' is introduced to account for the irregularity in the shot's impact position during testing. The impact cycle was imbedded in the finite element model. In the shot peening test, shot bombarded a type-A Almen strip surface with different impact velocities. To verify the proposed finite element model, we compared the deformed cross sectional shape of the Almen strips with the shapes computed by the proposed finite element model. Good agreement was noted between measurements and the finite element model predictions. With the verified finite element model, a series of finite element simulations was conducted to compute the residual stress distribution below the material's surface and the characteristics of these distributions are discussed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.1
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pp.109-116
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2001
The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.2
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pp.139-147
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2008
More precise estimation of the bed change, primary cause of flood damage, has been recognized significant for designs of levees and other river facilities. In this study, the long-term bed change was examined as the application of the relatively new Surface-water Modeling System (SMS) Model because there has not been broad verification of the model empirically on river of South Korea. This 2-dimensional model was used to examine the bed change of Pochon Stream Basin, a tributary of Imjin River, where heavy rain damages annually occur. First, in order to verify the model, the simulating period was set from 1986 to 1998 because of the existence of the field measurements. Cross sectional field measurements of 1986 were used for the initial condition and output were compared and analyzed with the observed cross sectional data in 1998. As the results of the verification, the comparison in lateral and streamwise bed level between results from the model and the field measurements showed a reasonable agreement except for the some cases of local scours. However, in terms of the quantitative comparison, the change of the bed elevations for each cross section for 1998 was rather underestimated than that of the field measurements.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11a
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pp.314.1-314
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2002
It has been shown that the vibrational response of a tire can be represented by a set of decaying waves, each associated with a particular cross-sectional shapes, in the region near the contact patch. Thus, it can be concluded that tires can be effectively modeled as lossy waveguides. It has also been shown that the sound radiation from tires is mainly from the region close to contact patch. (omitted)
This study is devoted to the optimal design of compressed bars under axial compressive forces and exposed to a corrosive environment. The initial volume of the structure is taken as an optimality parameter. Gutman - Zainullin's exponential stress corrosion model is adopted for analysis. Analytical and numerical results are derived for optimal variation of the cross-sectional area of the bar along its axis.
This study is devoted to the optimal design of compressed bars under axial tensile or compressive forces and exposed to a corrosive environment. Dolinskii's linear stress corrosion model is adopted for analysis. Analytical and numerical results are derived for optimal variation of the cross-sectional area of the bar along its axis.
Computation of three dimensional dose distribution using CT image and RT plan was applied to a case of pituitary adenoma. Algorithm was based on two dimensional Tissue Maximun Ratio model extended to the third dimension. The resulting isodose curve of transeverse, coronal and sagittal section was demonstrated. This RT plan allows computation of dose distribution in any arbitarily defined plane in addition to conventional cross sectional view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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