Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.171-177
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2021
Through the rapid developments in machine learning, there have been diverse utilization approaches not only in industrial fields but also in daily life. Implementations of machine learning on financial data, also have been of interest. Herein, we employ machine learning algorithms to store sales data and present future applications for fintech enterprises. We utilize diverse missing data processing methods to handle missing data and apply gradient boosting machine learning algorithms; XGBoost, LightGBM, CatBoost to predict the future revenue of individual stores. As a result, we found that using median imputation onto missing data with the appliance of the xgboost algorithm has the best accuracy. By employing the proposed method, fintech enterprises and customers can attain benefits. Stores can benefit by receiving financial assistance beforehand from fintech companies, while these corporations can benefit by offering financial support to these stores with low risk.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.35
no.6
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pp.164-172
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2023
The grain size distribution of sand provides crucial information for understanding coastal erosion and sediment deposition. The commonly used sieve analysis for grain size distribution analysis has limitations such as time-consuming processes and the inability to obtain information about individual particle shapes and colors. In this study, we propose a grain size distribution analysis method using smartphone digital images, which is simpler and more efficient than the sieve analysis method. During the image analysis process, we effectively detect particles from relatively low-resolution smartphone digital images by extracting particle boundaries through image gradient calculation. Using samples collected from four beaches in Gyeongsangbuk-do, we compare and validate the proposed boundary extraction image analysis method with the analysis method that does not extract boundaries, against sieve analysis results. The proposed method shows an average error rate of 8.21% at D50, exhibiting a 65% lower error compared to the method without boundary extraction. Therefore, grain size distribution analysis using smartphone digital images is convenient, efficient, and demonstrated accuracy comparable to sieve analysis.
Although the number of patent which is one of the core outputs of technological innovation continues to increase, the number of low-value patents also hugely increased. Therefore, efficient evaluation of patents has become important. Estimation of patent lifespan which represents private value of a patent, has been studied for a long time, but in most cases it relied on a linear model. Even if machine learning methods were used, interpretation or explanation of the relationship between explanatory variables and patent lifespan was insufficient. In this study, patent lifespan (number of renewals) is predicted based on the idea that patent lifespan represents the value of the patent. For the research, 4,033,414 patents applied between 1996 and 2017 and finally granted were collected from USPTO (US Patent and Trademark Office). To predict the patent lifespan, we use variables that can reflect the characteristics of the patent, the patent owner's characteristics, and the inventor's characteristics. We build four different models (Ridge Regression, Random Forest, Feed Forward Neural Network, Gradient Boosting Models) and perform hyperparameter tuning through 5-fold Cross Validation. Then, the performance of the generated models are evaluated, and the relative importance of predictors is also presented. In addition, based on the Gradient Boosting Model which have excellent performance, Accumulated Local Effects Plot is presented to visualize the relationship between predictors and patent lifespan. Finally, we apply Kernal SHAP (SHapley Additive exPlanations) to present the evaluation reason of individual patents, and discuss applicability to the patent evaluation system. This study has academic significance in that it cumulatively contributes to the existing patent life estimation research and supplements the limitations of existing patent life estimation studies based on linearity. It is academically meaningful that this study contributes cumulatively to the existing studies which estimate patent lifespan, and that it supplements the limitations of linear models. Also, it is practically meaningful to suggest a method for deriving the evaluation basis for individual patent value and examine the applicability to patent evaluation systems.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.35
no.4
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pp.33-45
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2019
Due to the global low growth trend, urban shrinkage is a major issue of urban policy in major industrialized countries. According to the research results of the KRIHS(Korea Research Institute for Human Settlements, 2016), 23 out of 77 cities in Korea were diagnosed as continuous or temporary shrinking cities. However, the criterion for diagnosing shrinking cities remain on the simple demographic side, and the spatial shrinkage pattern of the city is not considered. Therefore, this study diagnosed urban shrinkage phenomenon considering the characteristics of Yeong-ju, a poly-centric city, by using the population gradient curve, which is one of the urban spatial structure analysis methods. As a result of the diagnosis, Yeong-ju turned out to be a shrinking city with the population density and the slope of population density increasing. In the case of area of Dong, a sprawl phenomenon in which the population density of the CBD and the slope of the population density were decreased was shown. And in the case of Punggi-eup, a simple shrinkage phenomenon in which only the population density of the CBD was decreased was shown. The results show that even within a city, the pattern of spatial change can be different for each centers. In the case of a city with a poly-centric structure, the implications for the individual diagnosis of not only the entire city but also the detailed area were drawn.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.981-984
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2014
Volumetric measurement of hippocampus using IBASPM, the 20's normal adults 10 people's brain images were acquired in order to assess the changes according to the type of the Atlas. Images was obtained using MPRAGE of a 3-D gradient echo pulse sequence on Head matrix coil of 1.5T MRI system. The results of Paired t-test using obtained volume of hippocampus depending on the type of the Atlas, Atlas69-Altas84, Atlas69-Atlas116(p=0.729, 0.729) in the left hippocampus and Atlas69-Atlas84, Atlas69-Atlas116(p=0.219, 0.219) in right hippocampal formation were no significant differences but in the area except this, there was significant difference(p=0.000). The volume of the hippocampus using Atlas84 and Atlas116, represented the same value and there was no significant difference. In the image analysis using the overlay of atlas image and original image, Atlas71 could be found that the area of hippocampus did mismatch. In the case of atlas used in this study, because it has been developed by the westerners, there are differences between brain of asian. It would be needed to development of new Atlas for high accuracy measurement of the volume of hippocampus.
Makeup is the most common way to improve a person's appearance. However, since makeup styles are very diverse, there are many time and cost problems for an individual to apply makeup directly to himself/herself.. Accordingly, the need for makeup automation is increasing. Makeup transfer is being studied for makeup automation. Makeup transfer is a field of applying makeup style to a face image without makeup. Makeup transfer can be divided into a traditional image processing-based method and a deep learning-based method. In particular, in deep learning-based methods, many studies based on Generative Adversarial Networks have been performed. However, both methods have disadvantages in that the resulting image is unnatural, the result of makeup conversion is not clear, and it is smeared or heavily influenced by the makeup style face image. In order to express the clear boundary of makeup and to alleviate the influence of makeup style facial images, this study divides the makeup area and calculates the loss function using HoG (Histogram of Gradient). HoG is a method of extracting image features through the size and directionality of edges present in the image. Through this, we propose a makeup transfer network that performs robust learning on edges.By comparing the image generated through the proposed model with the image generated through BeautyGAN used as the base model, it was confirmed that the performance of the model proposed in this study was superior, and the method of using facial information that can be additionally presented as a future study.
The current research examines whether pitch contour shapes in North Kyungsang pitch accent contrasts provide a phonetic dimension for phonological discreteness in a mimicry task. Two pitch accent continua resynthesized were created for HH vs. HL and HH vs. LH. To confirm a phonetic dimension for accounting for pitch accent categories in North Kyungsang Korean, the mimicries of speakers of two dialects (i.e., North Kyungsang & South Cholla) were compared. One of the findings showed that, for North Kyungsang speakers, the range of mean f0 peak times was a phonetic dimension undergoing a continuous shift within a stimulus continuum for both HH vs. HL and HH vs. LH. On the other hand, for South Cholla speakers, there were no apparent shifts around categorical boundaries for either HH vs. HL or HH vs. LH. Regarding individual mimicries on f0 peak timing, there are many variations. For HH vs. LH, three North Kyungsang speakers showed a discrete pattern reflecting a shift in phonological categories, but for HH vs. HL, there was no such distinction showing a categorical shift, though there were statistically significant differences for two speakers. Interestingly, one of the North Kyungsang speakers showed a continuous phonetic dimension for both HH vs. HL and HH vs. LH. Lastly, the f0 valley timing did not exhibit a discrete or gradient phonetic dimension for speakers of either dialect. On the basis of these results, what is interesting is that the tonal target such as high tone in North Kyungsang pitch accent categories within the autosegmental-metrical (AM) theory may be realized within individual cognitive systems for representing the interaction of perception and production.
Bronchodilators provide improvements in lung function and reductions in symptoms and exacerbations, and are the mainstay of pharmacological management of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease strategy recommends the use of a combination of long-acting ${\beta}_2-agonist$/long-acting muscarinic antagonists (LABA/LAMA) as the first-line treatment option in the majority of symptomatic patients with COPD. This review provides an indirect comparison of available LABA/LAMA fixed-dose combinations (FDCs) through discussion of important efficacy and safety data from the key literature, with the objective of providing physicians with a framework for informed decision-making. LABA/LAMA FDCs provided greater benefits compared with placebo and similar or greater benefits compared with tiotropium and salmeterol/fluticasone in improving lung function, dyspnea, health-related quality of life, reducing rescue medication use and preventing exacerbations, although with some variability in efficacy between individual FDCs; further, tolerability profiles were comparable among LABA/LAMA FDCs. However, there is a disparity in the amount of evidence generated for different LABA/LAMA FDCs. Thus, this review shows that all LABA/LAMA FDCs may not be the same and that care should be taken when extrapolating individual treatment outcomes to the entire drug class. It is important that physicians consider the efficacy gradient that exists among LABA/LAMA FDCs, and factors such as inhaler devices and potential biomarkers, when choosing the optimal bronchodilator treatment for long-term management of patients with COPD.
Pajarillo, Edward Alain B.;Chae, Jong Pyo;Balolong, Marilen P.;Kim, Hyeun Bum;Seo, Kang-Seok;Kang, Dae-Kyung
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.28
no.4
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pp.584-591
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2015
This study characterized the fecal bacterial community structure and inter-individual variation in 30-week-old Duroc pigs, which are known for their excellent meat quality. Pyrosequencing of the V1-V3 hypervariable regions of the 16S rRNA genes generated 108,254 valid reads and 508 operational taxonomic units at a 95% identity cut-off (genus level). Bacterial diversity and species richness as measured by the Shannon diversity index were significantly greater than those reported previously using denaturation gradient gel electrophoresis; thus, this study provides substantial information related to both known bacteria and the untapped portion of unclassified bacteria in the population. The bacterial composition of Duroc pig fecal samples was investigated at the phylum, class, family, and genus levels. Firmicutes and Bacteroidetes predominated at the phylum level, while Clostridia and Bacteroidia were most abundant at the class level. This study also detected prominent inter-individual variation starting at the family level. Among the core microbiome, which was observed at the genus level, Prevotella was consistently dominant, as well as a bacterial phylotype related to Oscillibacter valericigenes, a valerate producer. This study found high bacterial diversity and compositional variation among individuals of the same breed line, as well as high abundance of unclassified bacterial phylotypes that may have important functions in the growth performance of Duroc pigs.
The rat is an accepted model for studying human psychiatric/neurological disorders. We provide a protocol for total soluble protein extraction using trichloroacetic acid/acetone (TCA/A) from rat (female) whole brain, 10 brain regions and the pituitary gland, and show that two-dimensional gel electrophoresis (2-DGE) using precast immobilized pH (4-7) gradient (IPG) strip gels (13 cm) in the first dimension yields clean silver nitrate stained protein profiles. Though TCA/A precipitation may not be "ideal", the important choice here is the selection of an appropriate lysis buffer (LB) for solubilizing precipitated proteins. Our results reveal enrichment of protein spots by use of individual brain regions rather than whole brain, as well as the presence of differentially expressed spots in their proteomes. Thus individual brain regions provide improved protein coverage and are better suited for differential protein detection. Moreover, using a phosphoprotein-specific dye, ingel detection of phosphoproteins was demonstrated. Representative high-resolution silver nitrate stained proteome profiles of rat whole brain total soluble protein are presented. Shortcomings apart (failure to separate membrane proteins), gel-based proteomics remains a viable option, and 2-DGE is the method of choice for generating high-resolution proteome maps of rat brain and brain regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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