Purpose: The purpose of the study is to check up the status of 119 emergency control centers usage. Therefore, the status of use of 119 emergency control centers and the incidence of pre-hospital cardiac arrest patients were investigated. Methods: The emergency activity daily reports and first aid diaries of 119 emergency control centers from January to December 2018 were reviewed. For more accurate status analysis, Among the first aid guidance received in the emergency rescue standard system, the cardiopulmonary resuscitation guide log was reviewed. Results: In 2018, the total usage of the 119 emergency control centers was 1,358,356 calls, hospital guidance werethe most commom (n=629,676, 46.4%), followed by first aid (n=428,027, 31.5%), disease consultation (n=170,238, 12.5%), medical oversight (n=111,188, 8.2%), and interhospital transfer (n=5,052, 0.4%). Regarding the user number per 1,000 persons, Jeju was the greatest at 48.0, whereas Changwon was the lowest at 13.0. A total number of dispatcher-assisted cardiopulmonary resuscitation was 12.181. The time from report to chest compression were 156.2±80.8 seconds for those with previous cardiopulmonary resuscitation training and 168.0±79.3 seconds for those without such training (p<.05). Conclusion: The ratio of first aid instructions, including dispatcher-assisted cardiopulmonary resuscitation, among total usage of the 119 emergency control centers increased. Therefore, additional efforts are required to improve the quality and expertise of information provided through the 119 emergency control centers.
Hussin, NorJasmin;Azmir, Izzati Adilah;Esa, Yuzine;Ahmad, Amirrudin;Salleh, Faezah Mohd;Jahari, Puteri Nur Syahzanani;Munian, Kaviarasu;Gan, Han Ming
Genomics & Informatics
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제20권1호
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pp.12.1-12.7
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2022
The two complete mitochondrial genomes (mitogenomes) of Paedocypris progenetica, the smallest fish in the world which belonged to the Cyprinidae family, were sequenced and assembled. The circular DNA molecules of mitogenomes P1-P. progenetica and S3-P. progenetica were 16,827 and 16,616 bp in length, respectively, and encoded 13 protein-coding genes, 22 transfer RNA genes, two ribosomal RNA genes, and one control region. The gene arrangements of P. progenetica were identical to those of other Paedocypris species. BLAST and phylogenetic analyses revealed variations in the mitogenome sequences of two Paedocypris species from Perak and Selangor. The circular DNA molecule of P. progenetica yield a standard vertebrate gene arrangement and an overall nucleotide composition of A 33.0%, T 27.2%, C 23.5%, and G 15.5%. The overall AT content of this species was consistent with that of other species in other genera. The negative GC-skew and positive AT-skew of the control region in P. progenetica indicated rich genetic variability and AT nucleotide bias, respectively. The results of this study provide genomic variation information and enhance the understanding of the mitogenome of P. progenetica. They could later deliver highly valuable new insight into data for phylogenetic analysis and population genetics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4439-4455
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2021
Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.
일반적인 물품의 국제매매계약은 오랜 역사를 두고 연구의 대상이 되어 왔다. 물품의 국제매매계약서 작성시 참고할 수 있는 표준계약서 중 대표적인 것으로 ICC의 모델 국제매매계약서가 있다. 이는 무역 실무자들에게 법적 안정성과 작성의 편의성을 제공하는데 일조하고 있다. 본고에서는 ICC의 모델 국제매매계약서의 내용들을 참고하여, 예술품(조형물을 중심으로)의 국제간 거래에서 이용될 수 있는 계약서의 주요내용을 실질조항과 일반조항으로 나누어 제안하였다.
Juhyun Lee;Ju-Ik Oh;Joon Hyo Rhee;Gyeong Won Choi;Young Kyu Lee;Jong Koo Lee;Sung-hoon Yang
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.245-255
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2023
Time comparison techniques are necessary for generating and keeping Coordinated Universal Time (UTC) and distributing standard time clocks. Global Navigation Satellite System (GNSS) Common View, GNSS All-in-View, Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer (TWSTFT), Very Long Baseline Interferometry (VLBI), optical fiber, and Network Time Protocol (NTP) based methods have been used for time comparison. In these methods, GNSS based time comparison techniques are widely used for time synchronization in critical national infrastructures and in common areas of application such as finance, military, and wireless communication. However, GNSS-based time comparison techniques are vulnerable to jamming or interference environments and it is difficult to respond to GNSS signal disconnection according to the international situation. In response, in this paper, Code-Division Multiple Access (CDMA) based All-to-All TWSTFT operation method is proposed. A software-based simulation platform also was designed for performance analysis in multi-TWSTFT signal environments. Furthermore, code and carrier measurement jitters were calculated in multi-signal environments using the designed simulation platform. By using the technique proposed in this paper, it is anticipated that the TWSTFT-based time comparison method will be used in various fields and satisfy high-performance requirements such as those of a GNSS master station and power plant network reference station.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.23-28
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2024
The multi-tenancy and high scalability of the cloud have inspired businesses and organizations across various sectors to adopt and deploy cloud computing. Cloud computing provides cost-effective, reliable, and convenient access to pooled resources, including storage, servers, and networking. Cloud service models, SaaS, PaaS, and IaaS, enable organizations, developers, and end users to access resources, develop and deploy applications, and provide access to pooled computing infrastructure. Despite the benefits, cloud service models are vulnerable to multiple security and privacy attacks and threats. The SaaS layer is on top of the PaaS, and the IaaS is the bottom layer of the model. The software is hosted by a platform offered as a service through an infrastructure provided by a cloud computing provider. The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) delivers cloud-based apps through a web browser. The stateless nature of HTTP facilitates session hijacking and related attacks. The Open Web Applications Security Project identifies web apps' most critical security risks as SQL injections, cross-site scripting, sensitive data leakage, lack of functional access control, and broken authentication. The systematic literature review reveals that data security, application-level security, and authentication are the primary security threats in the SaaS model. The recommended solutions to enhance security in SaaS include Elliptic-curve cryptography and Identity-based encryption. Integration and security challenges in PaaS and IaaS can be effectively addressed using well-defined APIs, implementing Service Level Agreements (SLAs), and standard syntax for cloud provisioning.
최근 의료영상저장 및 전송 시스템(Picture Archiving and Communication System, PACS)의 발전과 함께 디지털 영상의 발전이 가속화되면서, 특히 기존의 아날로그 시스템을 활용할 수 있는 컴퓨터 X-선 촬영(Computed Radiography, CR)의 활용도가 높아졌다. 본 연구에서는 실제 임상에서 사용되고 있는 Agfa CR system (Agfa CR 2.5; Agfa, Belgium)과 Fuji CR system (FCR 9000C; Full, Japan)을 이용하여 영상의 정량적 평가에 널리 사용되고 있는 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF), 잡음력 스펙트럼(Noise Power Spectrum, NPS), 양자검출효율(Detective Quantum Efficiency, DQE)를 통해 시스템간의 성능 비교 및 I.P (Imaging Plate) 크기별 픽셀 크기 차이 및 선량의 변화에 의한 화질영향을 정량적으로 평가하였다. X-선 영상 획득실험을 위하여 국제표준인 IEC 61267에서 제공하는 RQA5의 선질(Additional Filter $0.7+21Al[mm],\;71[kV_p])$을 사용하였다. 실험 결과 Agfa CR 시스템의 경우 10% 응답의 MTF는 $8{\times}10$ inch와 $14{\times}17$ inch I.P에서 각각 3.9, 2.8 cycles/mm으로 측정되었으며, Fuji CR 시스템의 경우 각각 3.4, 3.2 cycles/mm로 측정되었다 선량의 변화에 따른 MTF도 측정결과는, 두 시스템 모두 선량변화에 따른 MTF의 차이는 크지 않았으며, MTF 10% 응답 주파수 영역도 거의 같은 것을 확인하였다. 이러한 결과를 통하여 선량은 영상의 해상력 및 MTF에는 큰 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. NPS의 경우 Agfa CR 시스템의 $100{\mu}m$ 픽셀 크기를 갖는 $8{\times}10$ inch I.P와 $150{\mu}m$ 픽셀 크기를 갖는 $14{\times}17$ inch I.P사이에 큰 차이가 없었다. 또한 두 시스템 모두 선량이 증가할수록 NPS가 좋아지는 결과를 나타내었다. 진단가능영역인 1.5 cycles/mm 주파수 영역에서 DQE의 효율 측정결과 Agfa CR 시스템의 $8{\times}10$ inch I.P가 11%로 측정되었으며, $14{\times}17\;inch\;I.P$는 8.8%로 측정되었다. Agfa CR 시스템의 DQE 효율 차이는 고주파수 영역에서 두드러지게 나타났다. Fuji CR 시스템의 경우 I.P 크기별 픽셀 크기는 $100{\mu}m$로 동일하였기 때문에 DQE 효율 측정결과 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 두 시스템 모두 선량이 증가할수록 DQE 효율은 감소함을 나타내었다. 화질평가의 복합적인 요소를 담고 있는 DQE 측정은 장치의 성능을 점검하고, 환자의 피폭선량을 개선시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Agfa CR 시스템과 Fuji CR 시스템의 픽셀 크기별, 선량별 DQE를 측정함으로써 CR 시스템의 임상적 응용의 최적화를 위한 기초 자료로서 이용될 것으로 판단된다.
2013년 11월부터 2014년 7월까지 가축유전자원시험장 장내에서 사육 중인 한우 및 칡소 206두(한우 187두, 칡소 19두)를 대상으로 연령별, 종별 그리고 성별로 각각 분류하고, 이들에 대한 혈액학적 수치를 확인하였다. 혈액학적 검사 결과에서 1년 이하에서 5년 이상으로 연령이 증가됨에 따라 RBC($12.0{\sim}9.5{\times}10^6/{\mu}l$로)와 PLT치($717{\sim}432{\times}10^3/{\mu}l$로)에서 각각 유의성 있는 감소(P<0.05)가 인정되었다. 동일 연령(2~3년)의 한우군과 칡소군 간에서의 비교에서는 RBC($10.1{\sim}10.4{\times}10^6/{\mu}l$)와 HCT(44.8~42.1%), MCV(49.4~44.9 fl) 및 MCHC (28.9~31.1 g/dl)에서 두 품종 간의 차이점이 인정되었으며, MCV와 MCHC에서도 통계적 유의성이 인정되었다(P<0.05). 또한, 백혈구계 검사 결과에서도 연령이 증가함에 따라 WBC 수치(1년 이하의 13.8에서 5년 이상의 $9.5{\times}10^3/{\mu}l$로)가 감소하는 경향이 인정되었으며, 백혈구 분포의 백분율에서는 전반적으로 림프구가 46.2%를, 분엽형 호중구가 35.6%로 나타났다. 한우군과 칡소군 간의 백혈구계 비교에서는 칡소군의 분엽형 호중구치가 $2.7{\times}10^3/{\mu}l$로서 한우군에 비하여 유의성 있는 저하(P<0.05)가 인정되었으며, 림프구치는 $5.2{\times}10^3/{\mu}l$로 $4.7{\times}10^3/{\mu}l$ 한우군에 비하여 높게 나타났다. 임신우군과 비임신우군 간의 비교 분석에서는 Hg(9.9 g/dl)과 HCT(40.5%)이 비임신군에 비하여 통계적 유의성이 있는 저하(P<0.05)가 인정되었으며, 총 백혈구수와 분엽형 호중구수, 림프구수 모두 비임신우군에 비하여 높게 나타났지만, 통계적 유의성은 인정되지 않았다.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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