Post-acne erythema (PAE) is one of the major problems during or after treatment of acne vulgaris with any modality. A variety of therapeutic options have been described with various clinical outcomes and side effects. We report here on treating a patient with PAE using 595-nm picosecond-domain neodymium:yttrium-aluminum-garnet (Nd:YAG) laser. After four sessions of treatment, the patient displayed nearly complete improvement and no remarkable adverse effects. To the best of the authors' knowledge, this is the first case of the effective treatment of PAE using a 595-nm picosecond-domain Nd:YAG laser. We recommend that using a 595-nm picosecond-domain Nd:YAG laser can be both an effective and safe treatment option for treating PAE.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.2
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pp.113-124
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2022
News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.
This paper proposes the web information extraction system that extracts the pre-defined information automatically from web documents (i.e, HTML documents) and integrates the extracted information, The system recognizes entities without lables by the probabilistic based entity recognition method and extends the existing domain knowledge semiautomatically by using the extracted data, Moreover, the system extracts the sub-linked information linked to the basic page and integrates the similar results extracted from heterogeneous sources, The experimental result shows that the system extracts the sub-linked information and uses the probabilistic based entity recognition enhances the precision significantly against the system using only the domain knowledge, Moreover, the presented system can the more various information precisely due to applying the system with flexibleness according to domains, Because bath the semiautomatic domain knowledge expansion and the probabilistic based entity recognition improve the quality of the information, the system can increase the degree of user satisfaction at its maximum. Thus, this system can satisfy the intellectual curiosity of users from movie sites, performance sites, and dining room sites, We can construct various comparison shopping mall and contribute the revitalization of e-business.
The more people use ambulatory electrocardiogram(ECG) for arrhythmia detection, the more researchers report the automatic classification algorithms. Most of the previous studies don't consider the un-balanced data distribution. Even in patients, there are much more normal beats than abnormal beats among the data from 24 hours. To solve this problem, the hierarchical classification using 21 features was adopted for arrhythmia abnormal beat detection. The features include R-R intervals and data to describe the morphology of the wave. To validate the algorithm, 44 non-pacemaker recordings from physionet were used. The hierarchical classification model with 2 stages on domain knowledge was constructed. Using our suggested method, we could improve the performance in abnormal beat classification from the conventional multi-class classification method. In conclusion, the domain knowledge based hierarchical classification is useful to the ECG beat classification with unbalanced data distribution.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.41
no.2
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pp.335-357
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2007
There has been many studies representing intellectual structures with multidimensional scaling(MDS) However MDS configuration is limited in representing local details and explicit structures. In this paper, we identified two components of MDS mapping approach; one is MDS algorithm and the other is preparation of data matrix. Various combinations of the two components of MDS mapping are compared through some measures of fit. It is revealed that the conventional approach composed of ALSCAL algorithm and Euclidean distance matrix calculated from Pearson's correlation matrix is the worst of the compared MDS mapping approaches. Otherwise the best approach to make MDS map is composed of PROXSCAL algorithm and z-scored Euclidean distance matrix calculated from Pearson's correlation matrix. These results suggest that we could obtain more detailed and explicit map of a knowledge domain through careful considerations on the process of MDS mapping.
Kim Ki-Heon;Choi Jae-Hun;Yang Jae-Dong;Park Cheon-Shu
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.32
no.6
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pp.461-472
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2005
In this paper, we design and implement a graphical bio-ontology management system based on OWL(Web Ontology Language). It allows domain experts to easily manage sophisticated bio-ontologies in which biological knowledge is encoded. The knowledge can be seamlessly modeled into the ontology by well defined graphical notations, which capture most of subtle semantics inherently existing between biological terms. Our system provides a new construction mechanism, which can determine a considerable part of relationships between terms by their inheritance and inverse-inheritance. For keeping their semantics to be consistent, the mechanism supplies domain experts with information available from relationships being constructed or already constructed. The constructed ontology is basically formatted by OWL, which may benefit from its powerful semantic expressiveness. Additionally, it can be automatically translated into other standard languages without semantic loss, such as RDF/RDFS, DAML+OIL and so on. The main characteristics of our system is that it enables domain experts to delicately model the bio-ontology by the visualized construction mechanisms adopting well-defined graphical notations based on OWL.
In this paper, we evaluate cryptographic properties of a double random phase encoding (DRPE) scheme in the discrete Gyrator domain with avalanche and bit independence criterions. DRPE in the discrete Gyrator domain is reported to have higher security than traditional DRPE in the Fourier domain because the rotation angle involved in the Gyrator transform is viewed as additional secret keys. However, our numerical experimental results demonstrate that the DRPE in the discrete Gyrator domain has an excellent bit independence feature but does not possess a good avalanche effect property and hence needs to be improved to satisfy with acceptable avalanche effect that would be robust against statistical-based cryptanalysis. We compare our results with the avalanche and bit independence criterion (BIC) performances of the conventional DRPE scheme, and improve the avalanche effect of DRPE in the discrete Gyrator domain by integrating a photon counting imaging technique. Although the Gyrator transform-based image cryptosystem has been studied, to the best of our knowledge, this is the first report on a cryptographic evaluation of discrete Gyrator transform with avalanche and bit independence criterions.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.2
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pp.195-210
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2009
This study explores knowledge structures of science and technology disciplines using a cocitation analysis of journal subject categories with the publication data of a science & technology oriented university in Korea. References cited in the articles published by the faculty of the university were analyzed to produce MDS maps and network centralities. For the whole university research domain, six clusters were created including clusters of Biology related subjects, Medicine related subjects, Chemistry plus Engineering subjects, and multidisciplinary sciences plus other subjects of multidisciplinary nature. It was found that subjects of multidisciplinary nature and Biology related subjects function as central nodes in knowledge communication network in science and technology. Same analysis procedure was applied to two natural science disciplines and another two engineering disciplines to present knowledge structures of the departmental research domains.
Karmiloff-Smith was first to propose the 'Representational Redescription model'. It describes a process through which children elaborate their knowledge from the unconscious and implicit levels to the conscious and explicit levels. The model also assumes that children in perfectly explicit levels are able to express their own representation of knowledge verbally. This study was conducted to investigate Karmiloff-Smith's Representational Redescription(RR) model(1990, 1992, 1999) within the drawing domain. Additionally, how verbalization training influences children's development of representational redescription in drawing were also examined. First, 331 children (4- to 6-year-olds and an older comparison group of 7- to 9-year-olds) were asked to create six drawings of both familiar and novel topics. From these drawings, children were measured for procedural rigidity and developmental differences. Thereafter 80 5-year-olds children who were not able to manipulate their drawings with flexibility were selected. They were divided into an experimental group and two control groups. A group of verbalization training was given a session using 5 tasks. Compared to the control groups, children who practiced verbalization in the training group showed more advanced levels of representation than their previous levels in the pretest. The results were interpreted as meaning that verbalization is likely to facilitate children's reorganization of implicit knowledge within the drawing domain and to transfer this toward explicit forms. Further research needs to pay more attention to the educational applications of learning processes based on representational redescription.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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