The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.173-178
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2022
Recently, a recommendation system using deep learning in social network services has been actively studied. However, in the case of a recommendation system using deep learning, the cold start problem and the increased learning time due to the complex computation exist as the disadvantage. In this paper, the user-tailored exercise routine recommendation algorithm is proposed using the user's metadata. Metadata (the user's height, weight, sex, etc.) set as the input of the model is applied to the designed model in the proposed algorithms. The exercise recommendation system model proposed in this paper is designed based on the neural collaborative filtering (NCF) algorithm using multi-layer perceptron and matrix factorization algorithm. The learning proceeds with proposed model by receiving user metadata and exercise information. The model where learning is completed provides recommendation score to the user when a specific exercise is set as the input of the model. As a result of the experiment, the proposed exercise recommendation system model showed 10% improvement in recommended performance and 50% reduction in learning time compared to the existing NCF model.
Martinez, Ricardo Gabriel;Leone, Julian Gabriel;Repeti, Juan Manuel Rodriguez
Iberoamérica
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v.23
no.2
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pp.273-307
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2021
The covid 19 pandemic led to an economic collapse and multiple impacts upon Argentina's labour dynamics. As well as in other parts of the region, falls in employment rates (both due to an increase in unemployment and significant withdrawals from the labour force) were combined with wage reductions for those who were able to keep their jobs. Thus, two important processes for the labour market complimented each other: a structural shock associated with a tasks automation as a reorganisation and substitution of factors, with a cyclical recession caused by the pandemic. The international experience shows the amplifying impact the latter has on the former, generating long-term consequences mainly in routine-intensive jobs. However, the knowledge-intensive services sector appears to be the most capable of cushioning the recessionary shock (both in terms of wages and labour absorption), even with nuances within the sector depending on the extent of the shutdown measures and its capability to switch to remote work. Finally, the task approach is decisive in capturing the ability to adapt both the cyclical and structural processes, absorbing a large part of the explanatory potential that sectoral classifications tend to bring about.
Genetic testing in prenatal diagnosis is a precious tool providing valuable information in clinical management and parental decision-making. For the last year, cytogenetic testing methods, such as G-banding karyotype analysis, fluorescent in situ hybridization, chromosomal microarray, and gene panels have evolved to become part of routine laboratory testing. However, the limitations of each of these methods demonstrate the need for a revolutionary technology that can alleviate the need for multiple technologies. The recent introduction of new genomic technologies based on next-generation sequencing has changed the current practice of prenatal testing. The promise of these innovations lies in the fast and cost-effective generation of genome-scale sequence data with exquisite resolution and accuracy for prenatal diagnosis. Here, we review the current state of sequencing-based pediatric diagnostics, associated challenges, as well as future prospects.
Due to the routine nature of social distancing in accordance with the COVID-19 pandemic, the logistics industry is under rapid development, given that offline demand is focused on online platforms. The number of warehouse workplaces and workers are steadily increasing per annum, and the industrial accident rate of transportation, warehouse, and telecommunication industries to which warehouse employees belong is higher than the total industrial accident rate in Korea. In previous studies, warehouse workers reported exposure to health hazards such as musculoskeletal disorders due to the handling of heavy objects and improper working postures. Accordingly, in this study, a survey was conducted to investigate symptoms of musculoskeletal disorders with focus on parcel delivery workers nationwide. The questionnaire included a musculoskeletal disorder symptom survey table to identify information such as worker occupational history, work type, and signs or symptoms of musculoskeletal disorders. Survey response data from 453 people were obtained to determine the influence of delivery business characteristics on occupational musculoskeletal disorders, and the influencing factors were analyzed. Based on the results, in the analysis of pain with respect to body part, the duration, degree, and frequency of pain were highest in the leg part, and as a result, the average value for the leg part exhibited a significant difference from those of other body parts. In addition, 52.32% of workers exhibited symptoms of musculoskeletal disorders, and a high number of patients with musculoskeletal disorders was observed in the work group with less than three years of service and with ages ranging from 30-39. The results of this study can serve as basic data for the derivation of a management plan that meets the characteristics of musculoskeletal disorders that impact logistics workers overburdened with work due to the rapid increase in parcel delivery volume in accordance with an increase in online consumption.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.5
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pp.885-892
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2018
A series of revolutionary industrial changes took place from the 18th century of the First Industrial Revolution. The fourth industrial revolution is a new industrial revolution in which intelligence and information unite. Social, cultural, economic and educational systems are expected to emerge within the category of access and experience. In the course of intelligent mechanization, manpower and machinery need to be commandeered. Tools should be left to the machine and humans should look at essential issues. In the 4th Industrial Revolution, the paradigm of education should fundamentally change. Instead of routine technologies based on memorization, one should learn how to access and utilize. It needs to focus on areas of debate, cooperation, communication, sensibility, and artistry that robots and artificial intelligence can not afford. The fourth industrial revolution is the fusion of human beings and technology, the humanities and the technology.
Kyung Won Kim;Jimi Huh ;Bushra Urooj ;Jeongjin Lee ;Jinseok Lee ;In-Seob Lee ;Hyesun Park ;Seongwon Na ;Yousun Ko
Journal of Gastric Cancer
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v.23
no.3
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pp.388-399
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2023
Gastric cancer remains a significant global health concern, coercing the need for advancements in imaging techniques for ensuring accurate diagnosis and effective treatment planning. Artificial intelligence (AI) has emerged as a potent tool for gastric-cancer imaging, particularly for diagnostic imaging and body morphometry. This review article offers a comprehensive overview of the recent developments and applications of AI in gastric cancer imaging. We investigated the role of AI imaging in gastric cancer diagnosis and staging, showcasing its potential to enhance the accuracy and efficiency of these crucial aspects of patient management. Additionally, we explored the application of AI body morphometry specifically for assessing the clinical impact of gastrectomy. This aspect of AI utilization holds significant promise for understanding postoperative changes and optimizing patient outcomes. Furthermore, we examine the current state of AI techniques for the prognosis of patients with gastric cancer. These prognostic models leverage AI algorithms to predict long-term survival outcomes and assist clinicians in making informed treatment decisions. However, the implementation of AI techniques for gastric cancer imaging has several limitations. As AI continues to evolve, we hope to witness the translation of cutting-edge technologies into routine clinical practice, ultimately improving patient care and outcomes in the fight against gastric cancer.
Nadiia A. Bachynska;Oksana Z. Klymenko;Tetiana V. Novalska;Halyna V. Salata;Vladyslav V. Kasian;Maryna M. Tsilyna
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.1
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pp.133-139
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2024
The educational situation, which resulted from the announced self-isolation regime, intensified the forced decisions on the organization of the distance educational process. The study is topical because of the provision of distance learning based on the experience of Kyiv National University of Culture and Arts. The study was conducted in three stages. Systemic, socio-communicative, competence approaches, sociological methods (questionnaires and interviews) were chosen as methodological tools of the research. The results of a survey of teachers and entrants to higher education institutions on the topic "Using social networks and digital platforms for online classes under the conditions of quarantine restrictions" allowed to scientifically substantiate the need for deeper knowledge of such tools as Google Meet (79%), Zoom (13.78%) and Google Classroom (11.62%), which are preferred by entrants. Almost a third of entrants (34.26%) noted the lack of scientific and methodological support for learning the subjects. The study showed high efficiency of messengers in distance education. The study found that in the process of organizing communication in the student-teacher system, it is necessary to take into account the priority of Telegram on the basis of which it is necessary to implement a chatbot for convenient and effective exchange of information about the educational process. Further research should focus on the effectiveness of the use of Telegram. The effectiveness of using chatbots should also be considered. Chatbots can be used to automate routine components of the learning process.
Chang Hyun Kim;Je-Hyun Yoo;Young-Kyun Lee;Ye-Yeon Won;Jong-Seok Park
Hip & pelvis
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v.35
no.3
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pp.200-205
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2023
Purpose: The aim of this study was to assess the current status of venous thromboembolism (VTE) prevention in Korean patients with hip fractures. Materials and Methods: A survey using a questionnaire on the experiences and protocols of VTE prevention was conducted among 570 members of the Korean Hip Society. Results: A total of 97 surgeons responded, with a response rate of 17.0%. Of the 97 participants, 61.9% answered that they had encountered one or more cases of symptomatic VTE in the past year. Mechanical prophylaxis was applied most often (30.9%) until the point of ambulation in standard-risk patients and most often (34.0%) extended until discharge in high-risk patients. Chemical prophylaxis was most often prescribed for a particular period of time rather than for recovery of walking ability (24.7% in standard-risk patients and 26.8% in high-risk patients). Dual prophylaxis was administered in the standard-risk group by 58.8% of the participants and in the high-risk group by 83.5%. Among the participants, 73.2% answered that they had been attentive to wound complications during chemical prophylaxis. More than half of the participants (59.8%) reported that they did not perform routine screening for VTE after surgery. Conclusion: The results of our survey provided information regarding the current status of VTE prevention for patients undergoing surgery for treatment of hip fractures in Korea as well as a baseline for establishment of educational programs and guidelines in the future.
Three-dimensional microscopic approaches in histopathology display multiplex properties that present puzzling questions for specimens as related to their comprehensive volumetric information. This information includes spatial distribution of molecules, three-dimensional co-localization, structural formation and whole data set that cannot be determined by two-dimensional section slides due to the inevitable loss of spatial information. Advancement of optical instruments such as two-photon microscopy and high performance objectives with motorized correction collars have narrowed the gap between optical theories and the actual reality of deep tissue imaging. However, the benefits gained by a prolonged working distance, two-photon laser and optimized beam alignment are inevitably diminished because of the light scattering phenomenon that is deeply related to the refractive index mismatch between each cellular component and the surrounding medium. From the first approaches with simple crude refractive index matching techniques to the recent cutting-edge integrated tissue clearing methods, an achievement of transparency without morphological denaturation and eradication of natural and fixation-induced nonspecific autofluorescence out of real signal are key factors to determine the perfection of tissue clearing and the immunofluorescent staining for high contrast images. When performing integrated laboratory workflow of tissue for processing frozen and formalin-fixed tissues, clear lipid-exchanged acrylamide-hybridized rigid imaging/immunostaining/in situ hybridization-compatible tissue hydrogel (CLARITY), an equipment-based tissue clearing method, is compatible with routine procedures in a histopathology laboratory.
Kim, Yeong-Gon;Choe, Hyeok-Jae;Lee, Myeong-Jun;Im, Chae-Deok;Han, U-Yong
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.5
no.6
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pp.727-737
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1999
프로세스 중심 소프트웨어 개발 환경(PSEE : Process-centered Software Engineering Environment)은 소프트웨어 개발자를 위한 여러가지 정보의 제공과 타스크의 수행, 소프트웨어 개발 도구의 수행 및 제어, 필수적인 규칙이나 업무의 수행등과 같은 다양한 행위를 제공하는 프로세스 모형의 수행을 통하여 소프트웨어 개발 행위를 지원한다. SEED(Software Engineering Environment for Development)는 효율적인 소프트웨어 개발과 프로세스 모형의 수행을 제어하기 위해 ETRI에서 개발된 PSEE이다.본 논문에서는 SEED에서 프로세스 모형을 설계하기 위해 사용되는 SimFlex 프로세스 프로그래밍 언어와, 수행지원시스템인 SEED Engine의 구현에 대하여 기술한다. SimFlex는 간단한 언어 구조를 가진 프로세스 프로그래밍 언어이며, 적절한 적합화를 통하여 다른 PSEE에서 사용될 수 있다. SimFlex 컴파일러는 SimFlex에 의해 기술된 프로세스 모형을 분석하고, 모형의 오류를 검사하며, SEED Engine에 의해 참조되는 중간 프로세스 모형을 생성한다. 중간 프로세스 모형을 사용하여 SEED Engine은 외부 모니터링 도구와 연관하여 사용자를 위한 유용한 정보뿐만 아니라 SimFlex에 의해 기술된 프로세스 모형의 자동적인 수행을 제공한다. SimFlex 언어와 수행지원 시스템의 지원을 통하여 소프트웨어 프로세스를 모형화하는데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있으며, 편리하게 프로젝트를 관리하여 양질의 소프트웨어 생산물을 도출할 수 있다. Abstract Process-centered Software Engineering Environments(PSEEs) support software development activities through the enaction of process models, providing a variety of activities such as supply of various information for software developers, automation of routine tasks, invocation and control of software development tools, and enforcement of mandatory rules and practices. The SEED(Software Engineering Environment for Development) system is a PSEE which was developed for effective software process development and controlling the enactment of process models by ETRI.In this paper, we describe the implementation of the SimFlex process programming language used to design process models in SEED, and its runtime support system called by SEED Engine. SimFlex is a software process programming language to describe process models with simple language constructs, and it could be embedded into other PSEEs through appropriate customization. The SimFlex compiler analyzes process models described by SimFlex, check errors in the models, and produce intermediate process models referenced by the SEED Engine. Using the intermediate process models, the SEED Engine provides automatic enactment of the process models described by SimFlex as well as useful information for agents linked to the external monitoring tool. With the help of the SimFlex language and its runtime support system, we can reduce cost and time in modeling software processes and perform convenient project management, producing well-qualified software products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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