Manually reviewing electroencephalograms (EEGs) is labor-intensive and demands automated seizure detection systems. To construct an efficient and robust event detector for experimental seizures from continuous EEG monitoring, we combined spectral analysis and deep neural networks. A deep neural network was trained to discriminate periodograms of 5-sec EEG segments from annotated convulsive seizures and the pre- and post-EEG segments. To use the entire EEG for training, a second network was trained with non-seizure EEGs that were misclassified as seizures by the first network. By sequentially applying the dual deep neural networks and simple pre- and post-processing, our autodetector identified all seizure events in 4,272 h of test EEG traces, with only 6 false positive events, corresponding to 100% sensitivity and 98% positive predictive value. Moreover, with pre-processing to reduce the computational burden, scanning and classifying 8,977 h of training and test EEG datasets took only 2.28 h with a personal computer. These results demonstrate that combining a basic feature extractor with dual deep neural networks and rule-based pre- and post-processing can detect convulsive seizures with great accuracy and low computational burden, highlighting the feasibility of our automated seizure detection algorithm.
Park, Soo-Yun;Kim, Jae Kwang;Kim, Eun-Hye;Kim, Seung-Hyun;Prabakaran, Mayakrishnan;Chung, Ill-Min
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.63
no.4
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pp.360-377
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2018
The levels of 12 isoflavones were measured in soybean (Glycine max (L.) Merrill) sprouts of 68 genetic varieties from three countries (China, Japan, and Korea). The isoflavone profile differences were analyzed using data mining methods. A principal component analysis (PCA) revealed that the CSRV021 variety was separated from the others by the first two principal components. This variety appears to be most suited for functional food production due to its high isoflavone levels. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and orthogonal projections to latent structures discriminant analysis (OPLS-DA) showed that there are meaningful isoflavone compositional differences in samples that have different countries of origin. Hierarchical clustering analysis (HCA) of these phytochemicals resulted in clusters derived from closely related biochemical pathways. These results indicate the usefulness of metabolite profiling combined with chemometrics as a tool for assessing the quality of foods and identifying metabolic links in biological systems.
Kim, Junghwan;Ko, Myeong-Cheol;Shin, Moon Sun;Kim, Jinsoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1922-1940
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2019
IP address lookup is a function to determine nexthop for a given destination IP address. It takes an important role in modern routers because of its computation time and increasing Internet traffic. TCAM-based IP lookup approaches can exploit the capability of parallel searching but have a limitation of its size due to latency, power consumption, updatability, and cost. On the other hand, multibit trie-based approaches use SRAM which has relatively low power consumption and cost. They reduce the number of memory accesses required for each lookup, but it still needs several accesses. Moreover, the memory efficiency and updatability are proportional to the number of memory accesses. In this paper, we propose a novel architecture using an Indexed Multibit Trie (IMT) which is based on combined TCAM and SRAM. In the proposed architecture, each lookup takes at most two memory accesses. We present how the IMT is constructed so as to be memory-efficient and fast updatable. Experiment results with real-world forwarding tables show that our scheme achieves good memory efficiency as well as fast updatability.
Nowadays in offshore industry there are emerging hazards with vague property such as act of terrorism, act of war, unforeseen natural disasters such as tsunami, etc. Therefore industry professionals such as offshore energy insurers, safety engineers and risk managers in order to determine the failure rates and frequencies for the potential hazards where there is no data available, they need to use an appropriate method to overcome this difficulty. Furthermore in conventional risk based analysis models such as when using a fault tree analysis, hazards with vague properties are normally waived and ignored. In other word in previous situations only a traditional probability based fault tree analysis could be implemented. To overcome this shortcoming fuzzy set theory is applied to fault tree analysis to combine the known and unknown data in which the pre-combined result will be determined under a fuzzy environment. This has been fulfilled by integration of a generic bow-tie based risk analysis model into the risk assessment phase of the Risk Management (RM) cycles as a backbone of the phase. For this reason Fault Tree Analysis (FTA) and Event Tree Analysis (ETA) are used to analyse one of the significant risk factors associated in offshore terminals. This process will eventually help the insurers and risk managers in marine and offshore industries to investigate the potential hazards more in detail if there is vagueness. For this purpose a case study of offshore terminal while coinciding with the nature of the Caspian Sea was decided to be examined.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.9-17
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2019
In order to deal with high uncertainty and variability in emergency medical centers, many researchers have developed various models for their operational planning and scheduling. However, most of the models just provide static plans without any risk measures as their results, and thus the users often lose the opportunity to analyze how much risk the patients have, whether the plan is still implementable or how the plan should be changed when an unexpected event happens. In this study, we construct a simulation model combined with a risk-based planning and scheduling module designed by Simio LLC. In addition to static schedules, it provides possibility of treatment delay for each patient as a risk measure, and updates the schedule to avoid the risk when it is needed. By using the simulation model, the users can experiment various scenarios in operations quickly, and also can make a decision not based on their past experience or intuition but based on scientific estimation of risks even in urgent situations. An example of such an operational decision making process is demonstrated for a real mid-size emergency medical center located in Seoul, Republic of Korea. The model is designed for temporal short-term planning especially, but it can be expanded for long-term planning also with some appropriate adjustments.
Shape description is an important and fundamental issue in content-based image retrieval (CBIR), and a number of shape description methods have been reported in the literature. For shape description, both global information and local contour variations play important roles. In this paper a new included-angular ternary pattern (IATP) based shape descriptor is proposed for shape image retrieval. For each point on the shape contour, IATP is derived from its neighbor points, and IATP has good properties for shape description. IATP is intrinsically invariant to rotation, translation and scaling. To enhance the description capability, multiscale IATP histogram is presented to describe both local and global information of shape. Then multiscale IATP histogram is combined with included-angular histogram for efficient shape retrieval. In the matching stage, cosine distance is used to measure shape features' similarity. Image retrieval experiments are conducted on the standard MPEG-7 shape database and Swedish leaf database. And the shape image retrieval performance of the proposed method is compared with other shape descriptors using the standard evaluation method. The experimental results of shape retrieval indicate that the proposed method reaches higher precision at the same recall value compared with other description method.
The present article addresses the coupled free vibration problem of skew magneto-electro-elastic plates (SMEE) considering the temperature-moisture dependent material properties. The plate kinematics follows Reddy's higher order shear deformation theory. With the aid of finite element methods, the governing equations of motion are derived considering the Hamilton's principle and solved by adopting condensation technique. The influence of different temperature and moisture dependent empirical constants on the frequency response of SMEE plate has been assessed. In addition, the natural frequencies corresponding to various fields are evaluated and the effect of empirical constants on these coupled frequencies is determined. A detailed parametric study has been carried out to assess the individual effects of temperature and moisture dependent empirical constants along with their combined effect, aspect ratio, length-to-width ratio, stacking sequence and boundary conditions. The results reveal that the external environment as well as the geometrical skewness has a significant influence on the stiffness of the SMEE plates.
This paper presents seismic analysis of concrete gravity dams considering soil-structure-fluid interaction. Displacement based plane strain finite element formulation is considered for the dam and foundation domain whereas pressure based finite element formulation is considered for the reservoir domain. A direct coupling method has been adopted to obtain the interaction effects among the dam, foundation and reservoir domain to obtain the dynamic responses of the dam. An efficient absorbing boundary condition has been implemented at the truncation surfaces of the foundation and reservoir domains. A parametric study has been carried out considering each domain separately and collectively based on natural frequencies, crest displacement and stress at the neck level of the dam body. The combined frequency of the entire coupled system is very less than that of the each individual sub-system. The crest displacement and neck level stresses of the dam shows prominent enhancement when coupling effect is taken into consideration. These outcomes suggest that a complete coupled analysis is necessary to obtain the actual responses of the concrete gravity dam. The developed methodology can easily be implemented in finite element code for analyzing the coupled problem to obtain the desired responses of the individual subdomains.
In this study, vibration characteristics of a gravity-based caisson-foundation breakwater system are investigated for ambient and geometric parameters such as various waves, sea levels, and foundation conditions. To achieve the objective, following approaches are implemented. Firstly, operational modal analysis methods are selected to identify vibration modes from output-only dynamic responses. Secondly, a finite element model of an existing caisson-foundation breakwater system is established by using a structural analysis program, ANSYS. Thirdly, forced vibration analyses are performed on the caisson-foundation system for two types of external forces such as controlled impacts and wave-induced dynamic pressures. For the ideal impact, the wave force is converted to a triangular impulse function. For the wave flow, the wave pressure acting on the system is obtained from wave field analysis. Fourthly, vibration modes of the caisson-foundation system are identified from the forced vibration responses by combined use of the operational modal analysis methods. Finally, vibration characteristics of the caisson-foundation system are investigated under various waves, sea levels, and foundations. Relative effects of foundation conditions on vibration characteristics are distinguished from that induced by waves and sea levels.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.11
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pp.87-93
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2020
A key component of aviation safety is to eliminate the errors in commercial aircraft air data systems to ensure stable aviation operation. Although the technical aspects such as the maintenance and inspection play a pertinent role, human errors are expected to have a similar or even larger influence on the aviation safety. Aviation maintenance and inspection tasks are often performed by a complex organization, in which individuals perform a variety of tasks in an environment involving time pressure, sparse feedback, and complex conditions. These situational characteristics, combined with the general tendency of human error, may lead to various types of errors, which may have critical consequences such as accidents and loss of life. For instance, if an amber message "IAS DISAGREE" is displayed on the primary flight display while the aircraft is rolling on the runway to takeoff, the crew immediately performs a rejected takeoff operation and troubleshoots the air data system. This paper proposes alternative approaches to address the occurrence of defects due to the human factors involved in the practical processes of the air data system of commercial aircraft.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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