Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.7
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pp.1088-1097
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2021
Vibration data of mechanical equipment inevitably have noise. This noise adversely af ects the maintenance of mechanical equipment. Accordingly, the performance of a learning model depends on how effectively the noise of the data is removed. In this study, the noise of the data was removed using the Denoising Auto Encoder (DAE) technique which does not include the characteristic extraction process in preprocessing time series data. In addition, the performance was compared with that of the Wavelet Transform, which is widely used for machine signal processing. The performance comparison was conducted by calculating the failure detection rate. For a more accurate comparison, a classification performance evaluation criterion, the F-1 Score, was calculated. Failure data were detected using the One-Class SVM technique. The performance comparison, revealed that the DAE technique performed better than the Wavelet Transform technique in terms of failure diagnosis and error rate.
Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.
Park, Jun Yeong;Choi, Chang Hwan;Shin, Su Jong;Lee, Jung Jae;Choi, Sang-il
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.333-335
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2022
본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.
Yoon, Sun Young;Joo, Jong Hyuck;Kim, Joo Heon;Kang, Ho Bum;Kim, Jin Sook;Lee, Younghee;Kwon, Do Hwan;Kim, Chang Nam;Choe, In Seong;Kim, Jae Wha
IMMUNE NETWORK
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v.4
no.1
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pp.23-30
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2004
Background: A human orthologue of mouse S100A6-binding protein (CacyBP), Siah-1-interacting protein (SIP) had been shown to be a component of novel ubiquitinylation pathway regulating $\beta$-catenin degradation. The role of the protein seems to be important in cell proliferation and cancer evolution but the expression pattern of SIP in actively dividing cancer tissues has not been known. For the elucidation of the role of SIP protein in carcinogenesis, it is essential to produce monoclonal antibodies specific to the protein. Methods: cDNA sequence coding for ORF region of human SIP gene was amplified and cloned into an expression vector to produce His-tag fusion protein. Recombinant SIP protein and monoclonal antibody to the protein were produced. The N-terminal specificity of anti-SIP monoclonal antibody was conformed by immunoblot analysis and enzyme linked immunosorbent assay (ELISA). To study the relation between SIP and colon carcinogenesis, the presence of SIP protein in colon carcinoma tissues was visualized by immunostaining using the monoclonal antibody produced in this study. Results: His-tag-SIP (NSIP) recombinant protein was produced and purified. A monoclonal antibody (Korea patent pending; #2003-45296) to the protein was produced and employed to analyze the expression pattern of SIP in colon carcinoma tissues. Conclusion: The data suggested that anti-SIP monoclonal antibody produced here was valuable for the diagnosis of colon carcinoma and elucidation of the mechanism of colon carcinogenesis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.382-388
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2018
In this study, the SELEX method was used to screen for and select aptamers with high selectivity and affinity for Streptococcus mutans, which is the causative agent of dental caries. Aptamers are single stranded oligonucleotides of DNA or RNA with high selectivity and affinity for target molecules because of their specific three-dimensional structures that are used to collect biometric information. When compared to antibodies in vitro, aptamers are more advantageous because of their ease of use in the screening process, low cost, chemical stability, and lack of restrictions on the target molecules. We sorted DNA aptamers, which contain 44 bp or 38 bp primer sequences in 5' and 3', 39 bp random sequences in the middle.We then analyzed the character and affinity to S. mutans. Aptamers of specific oligonucleotides that combine with S. mutans were selected and these results are selectively fused to S. mutans. The results confirmed that DNA aptamers can be used for rapid diagnosis and treatment of dental caries caused by bacteria of the oral cavity, namely S. mutans.
The author has investigated epidemiological features of human cases of epidemic encephalitis (E. E.) in the Republic of Korea and the status of antibody requisition in pre-and post-epidemic time. And virological and serological studies with regarding the relationship of E. E. infection between human and piglet, and field survey against its vector by means of virus isolation from mosquitoes were carried out. Finally, vaccine field trial against human population has also been evaluated in order to confirm its effectiveness. The results of the studies are summarized as follows : 1. The annual incidence of reported cases during the past 25 years (1949-1973) in the Republic of Korea has shown two patterns, one was typical cyclic incidence and the other one was irregular. Annual average morbidity and mortality rate per 100,000 population were 5.7 and 2.1 and fatality rate was 34.6% in typical cyclic years. 2. With regard to the geographical distribution of E. E., the province of Jeolla-Bug-Do illustrated the highest incidence regardless of the epidemic size. 3. The main epidemic period was between mid-August and mid-September (above 90% of the total number of cases). The first case was reported in middle of July and the epidemic ceased in late of October. 4. An analysis of the age distribution of cases of E. E., has shown that above 90% of the total cases occurred in the age groups under 14 years and it was noted that about its 54% were occurred in the age groups between 5-9 years group. 5. Through the Haemagglutination Inhibition (H-I) test for the laboratory diagnosis of E. E., it was found that higher H-I antibody titer was usually detected in the convalescent phase, 15 days after onset. 6. The H-I antibody survey against 563 healthy population by age groups during the pre-epidemic season showed that 422(75%) were less than H-I titer, 1:20 and 122(21.7%) were positive H-I titer, 1:20. Among the 94 American in Seoul who had not been in E. E. endemic area previously only one person had appeared sero-conversion as a H-I titer of 1:80 after post-epidemic season. 7. The E. E. virus could be isolated from the mosquitos pools-C, tritaeniorhyncus which were caught between late July and middle August. 8. E.E. Virus was also isolated from piglet blood on early August and H-I antibody conversion was occurred mostly on middle of August. 9. H-I antibody sero-conversion rate reached to high level when vaccine purified by mouse brain tissue inoculated, showing 98.9%. Higher antibody titer was acquired when booster inoculation was performed, Four fold rise of H-I add N-T antibodies was confirmed with 93.2% and 82.1% respectively.
An, Ji Young;Park, Byung Bae;Byun, Jae Kyung;Cho, Min Seok;Kim, Yong Suk;Han, Si Ho;Kim, Se Bin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.104
no.1
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pp.43-49
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2015
The production of high quality seedlings is a very important phase in silvicultural systems for successful reforestation or restoration. The purpose of this study was to quantitatively measure both growth performances and nutrient responses of Fraxinus rhynchophylla, Pinus densiflora, and Pinus koraiensis seedlings, which are commercially planted in Korea, according to the different types of soil improvement treatments. We applied soil brought (hereafter 'brought'), subsoil inversion (hereafter 'subsoil'), and mixture of brought soil with soil on nursery bed (hereafter 'mixing') in a permanent national nursery. Silt and clay contents were the highest at the subsoil treatment and organic material, soil nitrogen and phosphorus concentrations were the lowest at the brought treatment. The growth of F. rhynchophylla was the lowest at the subsoil treatment, but there were no significant differences among treatments. There were significant differences in only root nutrient concentrations of F. rhynchophylla among treatments: nitrogen, phosphorus, and potassium concentrations were the lowest at the subsoil or brought treatment. Mixing treatment increased N contents with deduction of N concentrations ('dilution') because of more dry weight increase compared with the amount of N uptake. This study suggested mix of brought soil with soil on a nursery bed in a permanently used nursery can economically be an effective technique to improve soil quality.
Sugarcane yellow leaf virus (SCYLV) is a distinct member of the Polerovirus genus of the Luteoviridae family. SCYLV is the major limitation to sugarcane production worldwide and presently occurring in most of the sugarcane growing countries. SCYLV having high genetic diversity within the species and presently ten genotypes are known to occur based on the complete genome sequence information. SCYLV is present in almost all the states of India where sugarcane is grown. Virion comprises of 180 coat protein units and are 24-29 nm in diameter. The genome of SCYLV is a monopartite and comprised of single-stranded (ss) positive-sense (+) linear RNA of about 6 kb in size. Virus genome consists of six open reading frames (ORFs) that are expressed by sub-genomic RNAs. The SCYLV is phloem-limited and transmitted by sugarcane aphid Melanaphis sacchari in a circulative and non-propagative manner. The other aphid species namely, Ceratovacuna lanigera, Rhopalosiphum rufiabdominalis, and R. maidis also been reported to transmit the virus. The virus is not transmitted mechanically, therefore, its transmission by M. sacchari has been studied in different countries. SCYLV has a limited natural host range and mainly infect sugarcane (Sachharum hybrid), grain sorghum (Sorghum bicolor), and Columbus grass (Sorghum almum). Recent insights in the protein-protein interactions of Polerovirus through protein interaction reporter (PIR) technology enable us to understand viral encoded proteins during virus replication, assembly, plant defence mechanism, short and long-distance travel of the virus. This review presents the recent understandings on virus biology, diagnosis, genetic diversity, virus-vector and host-virus interactions and conventional and next generation management approaches.
Lyme disease is a national notifiable infectious disease as of September 2018. The number of cases of Lyme disease has recently been increasing. This study analyzed the epidemiological features and clinical symptoms of domestic and imported. From 2011 to December 31, 2018, of the 119 cases, 48 confirmed cases, 63 probable cases, and 8 suspected cases. 70 cases (58.8%) were reported in Korea and 49 cases (41.2%) of imported. In addition, 91 cases (76.5%) were reported during the summer~autumn season (June~November). In 2017, the highest number of 31 cases. The time needed to make a diagnosis was 2.8±14.7 days for domestic occurrences versus 1.4±4.5 days for those cases that infection occurred imported. Among the clinical symptoms, fever and rash were statistically significant (P<0.001). Clinical trials included early localized 31 cases (52.1%), early disseminated 43 cases (35.3%), and late disseminated 15 cases (12.6%). The estimated regions of infection in Korea were Chungnam 12 cases (17.1%), Gyeonggi 12 cases (17.1%), and Gangwon 8 cases (11.4%), Patient care is also considered to be very important as this disease occurs of all ages. Therefore, the promotion of preventive education and identification of epidemiological features are of paramount importance and should be implemented. The study's findings can be used as basic data for the prevention and management of patients with lyme disease.
This study was conducted to develop a customized severity-adjustment method and to evaluate their validity for acute myocardial infarction(AMI) patients to complement the limitations of the existing severity-adjustment method for comorbidities. For this purpose, the subjects of KCD-7 code I20.0 ~ I20.9, which is the main diagnosis of acute myocardial infarction were extracted using the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury survey data from 2006 to 2015. Three tools were used for severity-adjustment method of comorbidities : CCI (charlson comorbidity index), ECI (Elixhauser comorbidity index) and the newly proposed CCS (Clinical Classification Software). The results showed that CCS was the best tool for the severity correction, and that support vector machine model was the most predictable. Therefore, we propose the use of the customized method of severity correction and machine learning techniques from this study for the future research on severity adjustment such as assessment of results of medical service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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