Through the development of efficient data collecting technologies like RFID, and inter-enterprise collaboration platforms such as web services, companies which participate in supply chains can acquire visibility over the whole supply chain, and can make decisions to optimize the overall supply chain networks and processes, based on the extracted knowledge from historical data collected by the visibility system. Although not currently active, the MeatWatch system has been developed, and is used in part for this purpose, in the imported beef distribution network in Korea. However, the imported beef distribution network is too complicated to analyze its various aspects using ordinary process analysis approaches. In this paper, we suggest a novel approach, called RFID-based supply chain process mining, to automatically discover and analyze the overall supply chain processes from the distributed RFID event data, without any prior knowledge. The proposed approach was implemented and validated, by using a case study of the imported beef distribution network in Korea. Specifically we demonstrated that the proposed approach can be successfully applied to discover supply chain networks from the distributed event data, to simplify the supply chain networks, and to analyze anomaly of the distribution networks. Such novel process mining functionalities can reinforce the capability of traceability services like MeatWatch in the future.
This paper elucidates the novel direction of food research in the era of the 4th Industrial Revolution characterized by personalized approaches. Since conventional approaches for identifying novel food materials for health benefits are expensive and time-consuming, there is a need to shift towards AI-based approaches which offer more efficient and cost-effective methods, thus accelerating progress in the field of food science. However, relevant research papers in this field present several challenges such as regional and ethnic differences and lack of standardized data. To tackle this problem, our study proposes to address the issues by acquiring and normalizing food and biological big data. In addition, the paper demonstrates the association between heath status and biological big data such as metabolome, epigenome, and microbiome for personalized healthcare. Through the integration of food-health-bio data with AI technologies, we propose solutions for personalized healthcare that are both effective and validated.
Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제11권4호
/
pp.393-405
/
2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
Novel influenza A virus, subtype H1N1 of swine-lineage, has been transmitted rapidly to many regions of the world. Rapid detection of the virus is essential to instigate appropriate patient care and public health management and for disease surveillance. The aim of this study is to determine the prevalence of novel influenza A (H1N1) virus in Korea using reverse-transcription real time polymerase chain reaction (rRT-PCR). Novel H1N1 virus was detected in a total of 8,948 nasopharyngeal samples from patients with influenza-like illness throughout Korea from August to September 2009. RNA was extracted from $300{\mu}l$of sample using an RNA extraction kit (Zymo Research, CA, USA). In the present study, Genekam kit (Genekam, Duisburg, Germany) was used to detect novel H1N1 virus. Novel H1N1 virus was found in 1,130 samples from a total of 8,948 samples (12.6%). The highest frequency was found in 10- to 19-year-olds (M: 29.3% vs. F: 16.4%), followed by 20- to 29-year-olds (M: 17.9% vs. F: 15.4%), 40- to 49-year-olds (M: 6.5% vs. F: 8.1%), 50- to 59-year-olds (M: 6.0% vs. F: 5.5%), and 30- to 39-year-olds (M: 4.6% vs. F: 3.8%). The mean positive rate was higher in men than in women (M: 14.7% vs. F: 7.4%). Novel H1N1 virus showed the lowest prevalence in patients over 60 years old. The positive rate increased daily and showed a significant high peak in mid-September 2009. In 19 provinces of Korea, Cheonan (41.1%), Busan (37.3%), Gangneung (33.3%), Jinju (32.1%), Ulsan (24.6%), Deajeon (23.7%) areas showed high frequencies and other provinces were found less than 10% of novel H1N1 virus. Since reverse-transcription real time PCR assay is rapid, accurate, and convenient, it may assist public health laboratories in detecting novel H1N1 virus. Moreover, these data could be useful for the management of patients with influenza-like illness.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
/
제3권1호
/
pp.75-81
/
2001
We have constructed a novel recombinant Bombyx mori nuclear polyhedrosis virus (BmNPV) producing the green fluorescent polyhedra. For the production of the fluorescent polyhedra, partial polyhedrin gene containing KRKK as nuclear localization site from the BmNPV polyhedrin gene and the green fluorescent protein (gfp) gene were introduced under the control of p10 promoter of BmNPV. The recombinant BmNPV was stably produced fluorescent polyhedra in the infected Bm5 cells and the morphology of the fluorescent polyhedra was similar to that of wild-type BmNPV. The fluorescent polyhedra had 32 kDa native polyhedrin and 41 kDa fusion protein. From these data, we have further developed a novel BmNPV p10-based transfer vector producing recombinant polyhedra with foreign gene Product. The novel BmNPV P10-based transfer vector is composed of partial polyhedrin gene, factor Xa, and multiple cloning sites.
본 논문에서는 푸리에 변환의 위상천이 특성을 이용하여 기존의 계산방법보다 처리 속도가 빠르고, 이상적인 CGH의 재생이미지와의 차이가 크지 않은 Phase-only CGH의 새로운 최적화 계산방법을 제시한다. 기존의 수치적인 해를 얻는 접근과는 다르게 푸리에 변환 자체의 위상천이 특성을 이용하여 노이즈를 선택적으로 필터링하는 방법으로 Phase-only CGH를 얻기 때문에 계산속도를 현저하게 줄일 수 있다. 이상적인 CGH와 기존의 방법, 그리고 새로운 계산방법을 통한 CGH를 시뮬레이션을 통하여 각각 SLM에 저장하여 수렴렌즈를 이용한 푸리에 홀로그램 방식으로 이미지를 재생하였다. 그리고 시뮬레이션 재생 이미지를 비교하여 본 연구의 타당성을 살펴보았다. 기존의 방법과 비교하였을 때, 이미지 물체의 질감과 예리도가 이상적인 CGH와 비슷한 정도의 수준으로 향상되었고, 계산속도 또한 크게 줄었음을 알 수 있다.
Glaucoma is the second leading cause of irreversible blindness, and primary open-angle glaucoma (POAG) is the most common type. Due to inadequate diagnosis, treatment is often not administered until symptoms occur. Hence, approaches enabling earlier prediction or diagnosis of POAG are necessary. We aimed to identify novel drugs for glaucoma through bioinformatics and network analysis. Data from 36 samples, obtained from the trabecular meshwork of healthy individuals and patients with POAG, were acquired from a dataset. Next, differentially expressed genes (DEGs) were identified to construct a protein-protein interaction (PPI) network. In both stages, the genes were enriched by studying the critical biological processes and pathways related to POAG. Finally, a drug-gene network was constructed, and novel drugs for POAG treatment were proposed. Genes with p < 0.01 and |log fold change| > 0.3 (1,350 genes) were considered DEGs and utilized to construct a PPI network. Enrichment analysis yielded several key pathways that were upregulated or downregulated. For example, extracellular matrix organization, the immune system, neutrophil degranulation, and cytokine signaling were upregulated among immune pathways, while signal transduction, the immune system, extracellular matrix organization, and receptor tyrosine kinase signaling were downregulated. Finally, novel drugs including metformin hydrochloride, ixazomib citrate, and cisplatin warrant further analysis of their potential roles in POAG treatment. The candidate drugs identified in this computational analysis require in vitro and in vivo validation to confirm their effectiveness in POAG treatment. This may pave the way for understanding life-threatening disorders such as cancer.
Kotaiah, Y.;Krishna, N. Hari;Raju, K. Naga;Rao, C.V.;Jonnalagadda, S.B.;Maddila, Suresh
대한화학회지
/
제56권1호
/
pp.68-73
/
2012
In the present study, we have synthesized novel Isopropyl 2-(4-substitutedbenzylidene)-5-methyl-3-oxo-7-phenyl-3,7-dihydro-2H-thiazolo[3,2-a]-pyrimidine-6-carboxylate derivatives (6a-j). Elemental analysis, IR, $^1H$ NMR and mass spectral data elucidated structure of newly synthesized compounds. The newly synthesized compounds were screened for antiinflammatory and anti microbial studies. Their biological activity data of the 10 compounds indicates that two compounds posses potent anti-inflammatory and five have antimicrobial activities.
Mining sequential patterns is an important research issue in data mining and knowledge discovery with broad applications. However, the existing sequential pattern mining approaches consider only binary frequency values of items in sequences and equal importance/significance values of distinct items. Therefore, they are not applicable to actually represent many real-world scenarios. In this paper, we propose a novel framework for mining high-utility sequential patterns for more real-life applicable information extraction from sequence databases with non-binary frequency values of items in sequences and different importance/significance values for distinct items. Moreover, for mining high-utility sequential patterns, we propose two new algorithms: UtilityLevel is a high-utility sequential pattern mining with a level-wise candidate generation approach, and UtilitySpan is a high-utility sequential pattern mining with a pattern growth approach. Extensive performance analyses show that our algorithms are very efficient and scalable for mining high-utility sequential patterns.
Performing approximate data matching has always been an intriguing problem for both industry and academia. This task becomes even more challenging when the requirement of data privacy rises. In this paper, we propose a novel technique to address the problem of efficient privacy-preserving approximate record linkage. The secure framework we propose consists of two basic components. First, we utilize a secure blocking component based on phonetic algorithms statistically enhanced to improve security. Second, we use a secure matching component where actual approximate matching is performed using a novel private approach of the Levenshtein Distance algorithm. Our goal is to combine the speed of private blocking with the increased accuracy of approximate secure matching.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.