본 논문에서는 한국어 구문 분석 및 구문 트리 표현을 위한 복합 레이블 생성 방법을 제안한다. 기존의 구문 트리 표현에서는 미리 정의된 구문 트리 레이블을 사용하여 구문 정보를 표현하였다. 본 논문에서는 이진 규칙하에서 품사태그 정보만을 이용하여 구문 레이블을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 제안된 구문 레이블은 두 개의 하위 구성체의 품사정보를 적절히 구성하여 형성되며, 동시에 현 구성체의 상태 및 역할 정보를 표현할 수 있도록 고안되었다. 이와 같이 함으로써 품사태그 정보가 가지고 있는 정보를 그대로 구문 트리에 반영시킬 수 있었다. 또한, 품사 정보와 이진규칙만을 이용하여 구문 트리를 표현하기 때문에, 다양한 구문 규칙을 채택하고 있는 서로 다른 구문 분석기의 결과를 정규화 하는 데 적용할 수 있을 것이며, 일본어와 같은 다른 언어에도 쉽게 적용 가능하다. 약 31,080 문장에 대한 구문 분석의 결과, 79.30%의 정확도를 얻을 수 있었으며, 이는 제안된 구문 트리 표현 방법이 구문 분석기의 효율에도 좋은 영향을 미침을 보이는 것이다.
In this study, we demonstrated multimodal nonlinear optical (NLO) microscopy integrated simultaneously with two-photon excitation fluorescence (TPEF), second-harmonic generation (SHG), and coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) in order to obtain targeted cellular and label-free images in an immunofluorescence assay of the atherosclerotic aorta from apolipoprotein E-deficient mice. The multimodal NLO microscope used two laser systems: picosecond (ps) and femtosecond (fs) pulsed lasers. A pair of ps-pulsed lights served for CARS (817 nm and 1064 nm) and SHG (817 nm) images; light from the fs-pulsed laser with the center wavelength of 720 nm was incident into the sample to obtain autofluorescence and targeted molecular TPEF images for high efficiency of fluorescence intensity without cross-talk. For multicolor-targeted TPEF imaging, we stained smooth-muscle cells and macrophages with fluorescent dyes (Alexa Fluor 350 and Alexa Fluor 594) for an immunofluorescence assay. Each depth-sectioned image consisted of $512{\times}512$ pixels with a field of view of $250{\times}250{\mu}m^2$, a lateral resolution of $0.4{\mu}m$, and an axial resolution of $1.3{\mu}m$. We obtained composite multicolor images with conventional label-free NLO images and targeted TPEF images in atherosclerotic-plaque samples. Multicolor 3-D imaging of atherosclerotic-plaque structural and functional composition will be helpful for understanding the pathogenesis of cardiovascular disease.
Sookhtanlou, Mojtaba;Allahyari, Mohammad Sadegh;Surujlal, Jhalukpreya
Safety and Health at Work
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제13권1호
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pp.23-31
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2022
Background: Potato is the main crop of Ardabil Plain (accounting for one-fifth of potato production in Iran). Its health hazard risk to farmers is rising due to the increasing rate of pesticide use. The present study analyzes potato farmers' health hazard risk in the use of chemical pesticides. Methods: The rate of pesticide use by farmers (n = 370) was first compared with the recommended dosage (on pesticide label). Then, a composite index was employed to estimate the health hazard risk of farmers during pesticide use, and the variables accounting for pesticide overuse and nonoveruse were analyzed. Safety behavior was examined in four steps, namely of pesticide purchase and storage, preparation, application, and postapplication. Results: It was found that 74.6 percent of potato farmers used pesticides in higher concentrations than the recommended dosage. The higher average rate of pesticide use versus recommendation (label instruction) was related to Chlorpyrifos and Trifluralin, and the highest average health hazard risk among farmers was related to the use of Chlorpyrifos and Metribuzin. Farmers with a higher risk of health hazard displayed much lower safety behavior than the other farmers at all steps of pesticide use. Conclusion: The most important variables discriminating the health hazard risk of farmers' overuse included health behavior identity, attitude, knowledge and awareness, and cues to action. Therefore, using social media, holding local exhibitions, and engaging local leaders and skilled farmers in the region to improve farmers' attitudes and health behavior identity toward the dangers of chemical pesticides can play a significant role in motivating farmers' display of overuse preventive behaviors.
PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.702-723
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2020
The application of machine learning (ML) in intrusion detection has attracted much attention with the rapid growth of information security threat. As an efficient multi-label classifier, kernel extreme learning machine (KELM) has been gradually used in intrusion detection system. However, the performance of KELM heavily relies on the kernel selection. In this paper, a novel multiple kernel extreme learning machine (MKELM) model combining the ReliefF with nature-inspired methods is proposed for intrusion detection. The MKELM is designed to estimate whether the attack is carried out and the ReliefF is used as a preprocessor of MKELM to select appropriate features. In addition, the nature-inspired methods whose fitness functions are defined based on the kernel alignment are employed to build the optimal composite kernel in the MKELM. The KDD99, NSL and Kyoto datasets are used to evaluate the performance of the model. The experimental results indicate that the optimal composite kernel function can be determined by using any heuristic optimization method, including PSO, GA, GWO, BA and DE. Since the filter-based feature selection method is combined with the multiple kernel learning approach independent of the classifier, the proposed model can have a good performance while saving a lot of training time.
우울증은 높은 유병률을 가지며 심각하고 만성화 될 수 있는 질병이다. 환자가 증상 없이 기능적 회복이 되어 일상을 영위하기 위해 임상가는 단독요법 이상의 치료 전략이 필요하다. 본 연구에서 SSRI와 aripiprazole 또는 bupropion 부가 요법은 우울증의 증상 호전을 보였다. SSRI와 aripiprazole 부가 요법은 우울증의 전반적 점수의 호전뿐 아니라 세부척도의 핵심 증상에서 bupropion 병합 요법에 비해 더 의미 있는 변화를 보였다. 또한 두 약제 모두 핵심 우울증상이라 할 수 있는 개별증상(우울한 기분, 일과 활동, 정신적 불안)에서 가장 큰 변화를 보였다
체내 매입후 경시적으로 분해되면서 재생골조직에 의해 치환되는 인공골복합체를 제조하고 복합체가 세포활성에 미치는 영향을 조사하였다. 복합체시편을 세포배양액에 넣고 1주일동안 $37^{\circ}C$에서 배양한 다음, 사람자궁경부암유래 HeLa S3세포와 쥐피하 L929세포를 복합체가 용해된 세포배양액에서 5일간 배양하여 세포성장율을 비교하여 세포특성을 조사하였다. 한편 HeLa S3세포를 배양중인 배양액에 ${Na_2}^{51}CrO_4$를 첨가하여 HeLa S3세포에 $^{51}Cr$를 표식한 다음, 용해된 $^{51}Cr$의 양을 $\gamma$-counter를 이용하여 측정하였다. 세포성장정도의 측정에서는 HeLa S3 세포 및 L929 세포 모두가 특이한 세포독성을 발견할 수 없었으며, 복합체가 용해된 세포배양액내의 표식된 HeLa S3 세포로 부터 용해된 $^{51}Cr$량을 측정한 결과, 세포활성을 저해하지 않은 것으로 관찰되었다.
A label-free amperometric immunosensor has been proposed for the detection of myeloperoxidase (MPO) in human serum. To fabricate such an immunosensor, a composite film consisting of N,N-dimethylformamide (DMF), multiwall carbon nanotubes (MWCNTs) and 1-ethyl-3-methyl imidazolium tetrafluoroborate ($EMIMBF_4$) suspension was initially formed on a glassy carbon electrode (GCE). Then cerium dioxide ($CeO_2$) dispersed by chitosan was coated on the GCE. After that, MPO antibodies (anti-MPO) were attached onto the nano$CeO_2$ surface. With a noncompetitive immunoassay format, the antibody-antigen complex formed between the immobilized anti-MPO and MPO in sample solution. The immunosensor was characterized by cyclic voltammetry, transmission electron microscopy (TEM) and scanning electron microscopy (SEM). The factors influencing the performance of the immunosensor were studied in detail. Under optimal conditions, the current change before and after the immunoreaction was proportional to MPO concentration in the range of 5 to $300\;ng\;mL^{-1}$ with a detection limit of $0.2\;ng\;mL^{-1}$.
Objectives : The purpose of this study was to examine effects of adjunctive aripiprazole versus bupropion, on depressive symptoms of female depression. Methods : Sixty six female patients with major depressive disorders were enrolled from a six-week, randomized prospective open-label multi-center study. Participants were randomized to receive aripiprazole (2.5-10 mg/day) or bupropion (150-300 mg/day). Montgomery Asberg Depression Rating Scale, 17-item Hamilton Depression Rating scale (HAM-D17), Iowa Fatigue Scale, Drug-Induced Extrapyramidal Symptoms Scale, Psychotropic-Related Sexual Dysfunction Questionnaire scores, and Clinical Global Impression-Severity (CGI-S) were obtained at baseline and after one, two, four, and six weeks. Changes on individual items of HAM-D17 were assessed as well as on composite scales (anxiety, insomnia and drive), and on four core subscales that capture core depression symptoms. Results : Overall, both treatments improved depressive symptoms, without causing serious adverse events. There were significant differences in the HAM-D17 total score (p=0.046) and CGI-S (p=0.004), between aripiprazole and bupropion augmentation, favoring aripiprazole over bupropion. Aripiprazole revealed significantly greater effect size in depressed mood (p=0.006), retardation (p=0.005), anxiety psychic (p=0.032), and general somatic symptom (p=0.01). Conclusion : While both treatments were effective, results of this study suggested that aripiprazole may be preferable, in treating general and core symptoms of female depression.
자동화 시스템이 일반화되면서 제품 관리를 위한 라벨지(label)의 수요는 증가하고 있으며, 다양한 환경에서 사용할 수 있는 기능성 라벨지 개발이 빠르게 진행되고 있다. 인쇄회로기판의 경우 제작 과정에서 $300^{\circ}C$ 이상의 리플로우 솔더링 공정과 여러 차례의 세정 공정을 거치기 때문에 열적 화학적 안정성을 갖는 바코드 라벨지(barcode label)가 사용되고 있으나 황변(yellowing) 현상 발생으로 인한 인식률 저하의 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 실리카 무기 바인더와 이산화티탄 백색안료를 사용한 복합 코팅층을 개발하고, 열적 화학적 안정성을 확보한 기능성 라벨지 연구를 진행하였다. 졸-겔 공정으로 제조한 실리카 무기 바인더는 기재(substrate)로 사용하는 폴리이미드 필름과 우수한 밀착성과 내마모성 특성을 갖는 것으로 확인하였다. 또한 이산화티탄 백색안료와 혼합하여 폴리이미드 필름에 백색의 코팅층을 제조할 수 있었으며, 복합 코팅층은 $400^{\circ}C$ 이상의 고온에서도 우수한 백색도와 광택도를 특성을 유지하는 것을 알 수 있었다. 또한 산성(pH 1.6)과 염기성(pH 13.6) 세정제를 통한 화학 처리 후에도 백색도와 광택도 변화가 일어나지 않는 우수한 화학적 안정성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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