The role of androgens in the development of cardiovascular diseases remains controversial. The current study therefore sought to determine the changes in the histomorphology of the common carotid artery of the male rat in orchidectomy-induced hypogonadism. Twenty-two Rattus norvegicus male rats aged 2 months were used. The rats were randomly assigned into baseline (n=4), experimental (n=9), and control (n=9) groups. Hypogonadism was surgically induced in the experimental group by bilateral orchiectomy under local anesthesia. At experiment weeks 3, 6, and 9, three rats from each group (experimental and control) were euthanized, their common carotid artery harvested, and routine processing was done for paraffin embedding, sectioning, and staining. The photomicrographs were taken using a digital photomicroscope for morphometric analysis. Orchidectomy resulted in the development of vascular fibrosis, with a significant increase in collagen fiber density and decrease in smooth muscle and elastic fiber density. Moreover, there was development of intimal hyperplasia, with fragmentation of medial elastic lamellae in the common carotid artery of the castrated rats. Orchidectomy induces adverse changes in structure of the common carotid artery of the male rat. These changes may impair vascular function, therefore constituting a possible structural basis for the higher incidences of cardiovascular diseases observed in hypogonadism.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.813-829
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2022
In multi-view subspace clustering, how to integrate the complementary information between perspectives to construct a unified representation is a critical problem. In the existing works, the unified representation is usually constructed in the original data space. However, when the data representation in each view is very diverse, the unified representation derived directly in the original data domain may lead to a huge information loss. To address this issue, different to the existing works, inspired by the latest revelation that the data across all perspectives have a very similar or close spectral block structure, we try to construct the unified representation in the spectral embedding domain. In this way, the complementary information across all perspectives can be fused into a unified representation with little information loss, since the spectral block structure from all views shares high consistency. In addition, to capture the global structure of data on each view with high accuracy and robustness both, we propose a novel low-rank approximation via the tight lower bound on the rank function. Finally, experimental results prove that, the proposed method has the effectiveness and robustness at the same time, compared with the state-of-art approaches.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.352-358
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2022
Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model
제품의 결함 탐지를 위한 머신 비전 시스템에 딥러닝을 적용하기 위해서는 다양한 결함 사례에 대한 방대한 학습 데이터가 필요하다. 하지만 실제 제조 산업에서는 결함의 종류에 따른 데이터 불균형이 생기기 때문에 결함 사례를 일반화할 수 있을 만큼의 제품 이미지를 수집하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 적은 데이터로도 학습이 가능한 샴 신경망을 제품 결함 탐지에 적용하고, 제품 결함 이미지 데이터의 속성을 고려하여 이미지 쌍 구성법과 대조 손실 함수를 수정하였다. AUC-ROC로 샴 신경망의 임베딩 성능을 간접적으로 확인한 결과, 같은 제품끼리만 쌍을 구성하고 결함이 있는 제품 간에는 쌍을 구성하였을 때, 그리고 지수 대조 손실로 학습하였을 때 좋은 임베딩 성능을 보였다.
본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
디지털 워터마킹(digital watermarking)은 기밀 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법의 안전성을 보장하기 위해서, 삽입 정보의 위치를 결정할 때 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어 하며, 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 암호학에서 사용되는 일방향 해쉬 함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 RSA 일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit) 공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다.
This study focused on the production and usability evaluation of smart outdoor jackets that are designed to provide convenience to middle-aged people by embedding devices for lighting and location tracing. The results were as follows. 1. Jacket power supplier was a assembled system composed of battery, charger, controller and switch. A solar cell was attached on the upper arm, and a wire type EL on the center line of a raglan sleeve along with a GPS on the left sleeve with a transparent vinyl pocket. The total weight of the jacket embedded with devices was 385-520g. 2. Operation of function, activity, acceptability, safety, convenience for device use, appearance, practical maintenance were selected based on an analysis of evaluation criteria of previous smart wear research. Criteria were narrowed to three major categories of satisfaction, appearance and maintenance. 3. Use satisfaction criterion consisted of wearable device functionality and physical, psychological use convenience. The evaluation indicated actual functionality. EL functions were especially effective and necessary. Convenience of use showed that a smart jacket was thought to be safe and the size was moderate regardless of age and gender. Outer appearance was satisfactory and respondents praised the color. The practical maintenance evaluation indicated that there was no challenge in doing the laundry since the solar battery and GPS were detachable. The practical use of smart outdoor jackets confirmed by fabric that was washable and dried quickly.
DSRC(Dedicated Short Range Communication)은 도로변의 RSE(Road Side Equipment)와 고속으로 이동하는 차량의 단말인 OBE(On-Board Equipment)간의 통신을 위한 단거리 전용 무선 통신 표준이다. 본 논문에서는 국내의 TTA(Telecommunication Technology Association) 표준에 호환되는 DSRC 규격에 따라 5.8GHz DSRC 모뎀을 구현하고, 이를 제어하고 연산처리를 수행할 수 있도록 ARM9 CPU를 임베딩 시킨 SoC(System on a Chip)에 대한 구현과정 및 제작한 SoC를 장착시킨 OBE 단말의 테스트결과에 대해 제시하였다. 본 논문에서 구현한 SoC는 0.11 um 공정을 적용하였으며 480 핀 EPBGA 패키지로 설계되었다. 제작 SoC ($Jaguar^{TM}$)에는 5.8GHz용 DSRC PHY(Physical Layer) 모뎀과 MAC 블록을 설계하여 장착하였으며, ARM926EJ-S 코어를 CPU로 사용하였고, LCD 콘트롤러, 스마트카드 콘트롤러, 이더넷 MAC 코어, 메모리 콘트롤러 등을 주요 기능으로 포함시켰다.
정보통신 기술 및 컴퓨터의 발달로 의료기기의 디지털화가 가능하게 되어 의료 영상 분야에 다양한 활용이 이루어지고 있다. DICOM표준에 따른 PACS의 구축으로 의료 영상의 저장, 데이터베이스 검색 및 네트워크를 통한 원격 진료가 가능하게 됨으로써 의료 영상에 대한 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 무결성 인증을 위하여 공개 키 암호화 알고리즘을 기반한 새로운 의료 영상 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 이는 의료 영상 데이터를 원격으로 전송 후에 발생하는 불법적인 위/변조를 막기 위한 디지털 워터마킹 기법이다. 워터마크는 원 의료 영상을 웨이블릿 변환 후 비트플레인 값을 사용한다. 제안한 방법에서 삽입되는 영역은 ROI(region of interest)를 고려하여 랜덤하게 선택되도록 하고, MD5의 해쉬 함수는-디지털 서명을 생성하기 위하여 비밀 키로 사용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 영상 처리에서도 워터마크 정보를 검출할 수 있으며 비가시성이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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