PURPOSES: This study provides a methodology for estimating proper number of equipment for ordinary road management works. METHODS: Utilizing a computerized data of record systems (KAMIS) in 18 regional offices, two evaluation indicators were calculated and then normalized for objective comparison. Applied magnifying factor to the outputs, the proper number of equipment can be estimated. RESULTS: As a result, proper number of equipment by regional offices were required 28% more than current conditions. CONCLUSIONS: Using the proposed a methodology, fundamental data for scientific and reasonable strategies can be stored as well as be used for the future plan for budget allocation.
We propose a new method of generating client models for HMM based text-dependent speaker verification system with only a small amount of training data. To make a client model, statistical methods such as segmental K-means algorithm are widely used, but they do not guarantee the quality or reliability of a model when only limited data are avaliable. In this paper, we propose a blind speech segmentation based on level building DTW algorithm as an alternative method to make a client model with limited data. In addition, considering the fact that voiced sounds have much more speaker-specific information than unvoiced sounds and energy of the former is higher than that of the latter, we also propose a new score evaluation method using the observation probability raised to the power of weighting factor estimated from the normalized log energy. Our experiment shows that the proposed methods are superior to conventional HMM based speaker verification system.
This paper suggests a multi-attribute dispatching rule for an automated guided vehicle(AGV). The attributes to be considered are the number of queues in outgoing buffers of workstations, distance between an idle AGV and a workstation with a job waiting for the service of vehicle, and the number of queues in input buffers of the destination workstation of a job. The suggested rule is based on the simple additive weighting method using a normalized score for each attribute. A neural network approach is applied to obtain an appropriate weight vector of attributes based on the current status of the manufacturing system. Backpropagation algorithm is used to train the neural network model. The proposed dispatching rules and some single attribute rules are compared and analyzed by simulation technique. A number of simulation runs are executed under different experimental conditions to compare the several performance measures of the suggested rules and some existing single attribute dispatching rules each other.
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has been widely applied to provide insights into the cell-by-cell expression difference in a given bulk sample. Accordingly, numerous analysis methods have been developed. As it involves simultaneous analyses of many cell and genes, efficiency of the methods is crucial. The conventional cell type annotation method is laborious and subjective. Here we propose a semi-automatic method that calculates a normalized score for each cell type based on user-supplied cell type-specific marker gene list. The method was applied to a publicly available scRNA-seq data of mouse cardiac non-myocyte cell pool. Annotating the 35 t-stochastic neighbor embedding clusters into 12 cell types was straightforward, and its accuracy was evaluated by constructing co-expression network for each cell type. Gene Ontology analysis was congruent with the annotated cell type and the corollary regulatory network analysis showed upstream transcription factors that have well supported literature evidences. The source code is available as an R script upon request.
Park, Jung-Kyoung;Park, Young-Eun;Song, Yun-Hui;Lee, Eun-Hee;Kim, Tae-Hee
The Journal of Korean Obstetrics and Gynecology
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v.21
no.1
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pp.231-241
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2008
Purpose: This study estimated HRV and CBC of Qi deficiency-risky group and non-risky group at the seventh day after parturition, and found out their correlation with autonomic nervous system and immunity for the purpose of expressing diagnosis of Oriental Medicine objectively. Methods: The subjects of this study were 33 postpartum women who admitted for postpartum care in Oriental Hospital of Woosuk University from 17th July 2007 to 15th August 2007. We made inquiries based on Qi-Hyul-Su chart of Terasawa Katsutoshi and tested their HRV and CBC. Results: 1. The average age of Qi deficiency-risky group was higher than non-risky group and showed statistical nonsignificances. 2. Normalized LF was higher in Qi deficiency-risky group than non-risky group and Normalized HF was higher in Qi deficiency-non-risky group than risky group, both showed statistical significances. 3. WBC is higher in Qi deficiency-risky group than non-risky group showed statistical significances. WBC and Qi deficiency score had positive correlation. 4. LYM was higher in Qi deficiency-non-risky group than risky group and Grn was higher in Qi deficiency-risky group than non-risky group, both showed statistical significances. Conclusion: We found out that in Qi deficiency-risky group of postpartum women, immunity is lower than in non-risky group.
Disaster management using VHR (very high resolution) satellite images supports rapid damage assessment and also offers detailed information of the damages. However, the acquisition of pre-event VHR satellite images is usually limited due to the long revisit time of VHR satellites. The absence of the pre-event data can reduce the accuracy of damage assessment since it is difficult to distinguish the changed region from the unchanged region with only post-event data. To address this limitation, in this study, we conducted the wildfire-induced change detection on national wildfire cases using post-fire VHR satellite images and GIS (Geographic Information System) data. For GIS data, a national land cover map was selected to simulate the pre-fire NIR (near-infrared) images using the spatial information of the pre-fire land cover. Then, the simulated pre-fire NIR images were used to analyze bi-temporal NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) correlation for unsupervised change detection. The whole process of change detection was performed on a superpixel basis considering the advantages of superpixels being able to reduce the complexity of the image processing while preserving the details of the VHR images. The proposed method was validated on the 2019 Gangwon wildfire cases and showed a high overall accuracy over 98% and a high F1-score over 0.97 for both study sites.
Clouds or shadows are the most problematic when monitoring crops using optical satellite images. To reduce this effect, a composite algorithm was used to select the maximum Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for a certain period. This Maximum NDVI Composite (MNC) method reduces the influence of clouds, but since only the maximum NDVI value is used for a certain period, it is difficult to show the phenomenon immediately when the NDVI decreases. As a way to maintain the spectral information of crop as much as possible while minimizing the influence of clouds, a Score-Based Composite (SBC) algorithm was proposed, which is a method of selecting the most suitable pixels by defining various environmental factors and assigning scores to them when compositing. In this study, the Sentinel-2A/B Level 2A reflectance image and cloud, shadow, Aerosol Optical Thickness(AOT), obtainging date, sensor zenith angle provided as additional information were used for the SBC algorithm. As a result of applying the SBC algorithm with a 15-day and a monthly period for Dangjin rice fields and Taebaek highland cabbage fields in 2021, the 15-day period composited data showed faster detailed changes in NDVI than the monthly composited results, except for the rainy season affected by clouds. In certain images, a spatially heterogeneous part is seen due to partial date-by-date differences in the composited NDVI image, which is considered to be due to the inaccuracy of the cloud and shadow information used. In the future, we plan to improve the accuracy of input information and perform quantitative comparison with MNC-based composite algorithm.
Terramoccia, S.;Bartocci, A.;Giovanni, S. Di;Bartocci, S.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.25
no.3
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pp.335-340
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2012
The data used came from two trials undertaken under the same climatic conditions (spring-summer). In both trials pluriparious buffaloes were utilized similar in weight, body condition score, and milk production from the previous year. From the first trial the data used was from the sub-period 23-88 DIM provided by seven animals fed ad libitum with diet A (6.69 MJ/kg DM; 158.30 g/kg of crude protein) with a forage/concentrate ratio of 48/52. From the second trial the data used was from the sub-period 33-90 DIM provided by seven animals fed ad libitum with diet B (6.63 MJ/kg DM; 179.50 g/kg of crude protein) and by seven animals fed ad libitum with diet C (5.99 MJ/kg DM; 155.40 g/kg of crude protein), each of the diets had the same forage/concentrate ratio (53/47). A significant difference was found in milk production between group B and C (13.08 vs. 11.56 kg/d, p<0.05), an intermediate production (12.10 kg/d) was noted in group A. A significant difference was found between fat (76.58 vs. 69.24 g/kg, p<0.05), protein (46.14 vs. 43.16 g/kg, p<0.05) and casein (39.94 vs. 34.98 g/kg, p<0.05) of the milk of group B with respect to group A. The milk of group C gave fat values (71.80 g/kg), protein (45.52 g/kg) and casein (39.06 g/kg) statistically equal to those of group B. The milk of groups B and C, in respect to the milk of group A, gave values of $K_{20}$ (1.77, 1.82 vs. 3.68 min, p<0.05), statistically lower and values of $A_{30}$ (48.28, 47.27 vs. 40.64 mm, p<0.05) statistically higher. Two simple linear regressions were calculated where the independent variable (x) was the daily standardized milk production, the dependent variable (y) or the daily intake of net energy or crude protein. Equation 1) NE (MJ/d) = 74.4049+2.8308${\times}$kg of normalized milk; equation 2) CP (kg/d) = 1.4507+0.1085${\times}$kg of normalized milk, both the equations were significant (p<0.05) with determination coefficients of 0.58 and 0.50 respectively. For a production of normalized milk that varies from 9 to 13 kg, the respective energy-protein concentrations fluctuate from 6.09 to 6.78 MJ/kg DM and from 148.00 to 174.46 g/kg DM.
The objective of this study was to evaluate the potential use of ginseng leaf as a cosmetic material. In this research, we employed enzymatic treated ginseng leaf by using Ultraflo L to improve the recovery of ginsenosides from the ginseng leaf and studied the biological activities and skin safety of the enzymatic treated ginseng leaf for use as a cosmetic material. The total ginsenoside contents of the non-enzymatic treated ginseng leaf (NEGL) and Ultraflo L treated ginseng leaf (UTGL) were 271 and 406 mg/g, respectively. The level of metabolite ginsenosides (sum of Rg2, Rg3, Rg5, Rk1, compound K, Rh1, Rh2, and F2) was higher in UTGL (93.1 mg) compared to NEGL (62.4 mg) in one gram ginseng leaf extract. The increase in amounts of ginsenoside types in UTGL compared to NEGL was generally 140% to 157%. UTGL exhibited relatively higher 2,2-diphenyl-2-picrylhydrazyl hydrate ($IC_{50}$, 2.8 mg/mL) and 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) diammonium salt ($IC_{50}$, 1.6 mg/mL) radical scavenging activities compared to NEGL (4.8 mg/mL and 2.2 mg/mL). The UTGL group showed normalized hydrogen peroxide, lipid peroxidation and visual wrinkling grade induced-UVB exposure. The UTGL did not induce any adverse reactions such as erythema and edema on intact skin sites; however, some guinea pigs treated with UTGL on abraded skin sites showed very slight erythema. The primary irritation index (PII) score of UTGL was 0.05 and it was classified as a practically non-irritating material (PII, 0 to 0.5). In skin sensitization tests with guinea pigs, UTGL had a positive rate of skin sensitization at 40%, and the mean evaluation score was 0.4.
There have been many developments and innovations in the educational environments in line with the rapidly evolving information age. E-Learning is a representative example of this rapid evolution. However, E-Learning is challenging to maintain students' concentration because of the low engagement level and limited interactions between instructors and students. Additionally, instructors have limitations in identifying learners' concentration. This paper proposes a system that can measure E-learning users' concentration levels by detecting the users' eyelid movement and the top of the head. The system recognizes the eyelid and the top of the head and measures the learners' concentration level. Detection of the eyelid and the top of the head triggers an event to assess the learners' concentration level based on the users' response. After this process, the system provides a normalized concentration score to the instructor. Experiments with experimental groups and control groups were conducted to verify and validate the system, and the concentration score showed more than 90% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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