Kim, Dong-Kee;Park, Eun-Cheol;Sohn, Myong-Sei;Kim, Han-Joong;Park, Hyung-Uk;Ahn, Chae-Hyung;Lim, Jong-Gun;Song, Ki-Jun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.31
no.4
s.63
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pp.875-884
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1998
Missing observations are common in medical research and health survey research. Several statistical methods to handle the missing data problem have been proposed. The EM algorithm (Expectation-Maximization algorithm) is one of the ways of efficiently handling the missing data problem based on sufficient statistics. In this paper, we developed statistical models and methods for survey data with multivariate missing observations. Especially, we adopted the EM algorithm to handle the multivariate missing observations. We assume that the multivariate observations follow a multivariate normal distribution, where the mean vector and the covariance matrix are primarily of interest. We applied the proposed statistical method to analyze data from a health survey. The data set we used came from a physician survey on Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS). In addition to the EM algorithm, we applied the complete case analysis, which uses only completely observed cases, and the available case analysis, which utilizes all available information. The residual and normal probability plots were evaluated to access the assumption of normality. We found that the residual sum of squares from the EM algorithm was smaller than those of the complete-case and the available-case analyses.
Hwang, Hae-Gwang;Kim, Kwang-Jin;Lee, Se-Hoon;Kim, Chang-Kyu;Min, Cheol-Ki;Yun, Jung-Mi;Lee, Su Ui;Son, Young-Jin
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.26
no.10
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pp.1781-1789
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2016
Glargine insulin is a long-acting insulin analog that helps blood glucose maintenance in patients with diabetes. We constructed the pPT-GI vector to express prepeptide glargine insulin when transformed into Escherichia coli JM109. The transformed E. coli cells were cultured by fed-batch fermentation. The final dry cell mass was 18 g/l. The prepeptide glargine insulin was 38.52% of the total protein. It was expressed as an inclusion body and then refolded to recover the biological activity. To convert the prepeptide into glargine insulin, citraconylation and trypsin cleavage were performed. Using citraconylation, the yield of enzymatic conversion for glargine insulin increased by 3.2-fold compared with that without citraconylation. After the enzyme reaction, active glargine insulin was purified by two types of chromatography (ion-exchange chromatography and reverse-phase chromatography). We obtained recombinant human glargine insulin at 98.11% purity and verified that it is equal to the standard of human glargine insulin, based on High-performance liquid chromatography analysis and Matrix-assisted laser desorption/ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry. We thus established a production process for high-purity recombinant human glargine insulin and a method to block Arg (B31)-insulin formation. This established process for recombinant human glargine insulin may be a model process for the production of other human insulin analogs.
목적: To evaluate the feasibility of the event-related functional MR study using power grip studying the hand motor system 대상 및 방법: Event-related functional MRI was performed on a 1.5T MR unit in seven norm volunteers (man=7, right-handedness=2, left-handedness=5, mean age: 25 years). A single-shot GRE-EPI sequence (TR/TE/flip angle: 1000ms/40ms/90, FOV = 240 mm matrix= 64$\times$64, slice thickness/gap = 5mm/0mm, 7 true axial slices) was used for functiona MR images. A flow-sensitive conventional gradient echo sequence (TR/TE/flip angl 50ms/4ms/60) was used for high-resolution anatomical images. To minimize the gross hea motion, neck-holders (MJ-200, USA) were used. A series of MR images were obtained in axial planes covering motor areas. To exclude motion-corrupted images, all MR images wer surveyed in a movie procedure and evaluated using the estimation of center of mass of ima signal intensities. Power grip task consisted of the powerful grip of all right fingers and hand movement ta used very fast right finger tapping at a speed of 3 per 1 second. All tasks were visual-guid by LCD projector (SHARP, Japan). Two tasks consisted of 134 phases including 7 activatio and 8 rest periods. Active stimulations were performed during 2 seconds and rest period were 15 seconds and total scan time per one task was 2 min 14 sec. Statistical maps we obtained using cross-correlation method. Reference vector was time-shifted by 4 seconds an Gaussian convolution with a FWHM of 4 seconds was applied to it. The threshold in p val for the activation sites was set to be 0.001. All mapping procedures were peformed usin homemade program an IDL (Research Systems Inc., USA) platform. We evaluated the activation patterns of the motor system of power grip compared to hand movement in t event-related functional MRI.
Lee KeunSoo;Lee Chang Hoon;Yoon Sun-Hee;Lee Sang Moon;Seo Jeong Min
Journal of Korea Multimedia Society
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v.8
no.9
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pp.1163-1176
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2005
The Web is the largest distributed information space but, the individual's capacity to read and digest contents is essentially fixed. In these Web environments, mining traversal patterns is an important problem in Web mining with a host of application domains including system design and information services. Conventional traversal pattern mining systems use the inter-pages association in sessions with only a very restricted mechanism (based on vector or matrix) for generating frequent K-Pagesets. We extend a family of novel algorithms (termed WebPR - Web Page Recommend) for mining frequent traversal patterns and then pageset to recommend. We add a WebPR(A) algorithm into a family of WebPR algorithms, and propose a new winWebPR(T) algorithm introducing a window concept on WebPR(T). Including two extended algorithms, our experimentation with two real data sets, including LadyAsiana and KBS media server site, clearly validates that our method outperforms conventional methods.
Park Do-Hyun;Park Gyu-Tae;Lee Jung-Hoon;Lee Su-Hvoung;Lee Kyun-Kyung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.24
no.1
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pp.1-10
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2005
This paper presents a wideband LPA (local polynomial approximation) beamforming algorithm that is appropriate for wideband moving sources. The Proposed wideband LPA algorithm adopts STMV (steered minimum variance) method that utilizes a steered covariance matrix obtained from multiple frequency components in one data snapshot, instead of multiple data snapshots in one frequency bin. The wideband LPA cost function is formed using STMV weight vector. The Proposed algorithm searches for the instantaneous DOA and angular velocity that maximize the wideband LPA cost function. resulting in a higher resolution performance than that of a DS LPA beamforming algorithm. Several simulations using artificial data and sea trial data are used to demonstrate the performance of the Proposed algorithm.
This paper proposes a calibration method from two images. Camera calibration is necessarily required to obtain 3D Information from 2D images. Previous works to accomplish the camera calibration needed the calibration object or required more than three images to calculate the Kruppa equation, however, we use the geometric constraints of parallelism and orthogonality can be easily presented in man-made scenes. The task of it is to obtain intrinsic and extrinsic camera parameters. The intrinsic parameters are evaluated from vanishing points and then the extrinsic parameters which are consisted of rotation matrix and translation vector of the camera are estimated from corresponding points of two views. From the calibrated parameters, we can recover the projection matrices for each view point. These projection matrices are used to recover 3D information of the scene and can be used to visualize new viewpoints.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.4
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pp.307-314
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2009
The present paper briefly describes the space frame element and the fundamental strategies in computational elastic bifurcation theory of geometrically nonlinear, single load parameter conservative elastic spatial structures. A method for large deformation(rotation) analysis of space frame is based on an eulerian formulation, which takes into consideration the effects of large joint translations and rotations with finite deformation(rotation). The local member force-deformation relationships are based on the beam-column approach, and the change in member chord lengths caused by axial strain and flexural bowing are taken into account. and the derived geometric stiffness matrix is unsymmetric because of the fact that finite rotations are not commutative under addition. To detect the singular point such as bifurcation point, an iterative pin-pointing algorithm is proposed. And the path switching mode for bifurcation path is based on the non-negative eigen-value and it's corresponding eigen-vector. Some numerical examples for bifurcation analysis are carried out for a plane frame, plane circular arch and space dome structures are described.
Adaptive digital filters with long impulse response such as acoustic echo canceller and active noise controller suffer from slow convergence and computational burden. Subband techniques and multirate signal processing have been recently developed to improve the problem of computational complexity and slow convergence in conventional adaptive filter. Any FIR transfer function can be realized as a serial connection of interpolators followed by subfilters with a sparse impulse response. In this case, each interpolator which is related to the column vector of Hadamard matrix has band-pass magnitude response characteristics shifted uniformly. Subband technique using Hadamard transform and decimation of subband signal to reduce sampling rate are adapted to system modeling and acoustic noise cancellation In this paper, delayless subband structure with nonuniform bandwidth has been proposed to improve the performance of the convergence speed without aliasing due to decimation, where input signal is split into subband one using tree-structured filter bank, and the subband signal is decimated by a decimator to reduce the sampling rate in each channel, then subfilter with sparse impulse response is transformed to full band adaptive filter coefficient using Hadamard transform. It is shown by computer simulations that the proposed method can be adapted to general adaptive filtering.
Fourty five ancient Korean glass pieces have been determined for 19 elements such as Ag, As, Br, Ce, Co, Cr, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Ru, Sb, Sc, Sm, Th and Zn, and for one such as Pb by instrumental neutron activation analysis and by atomic absorption spectrometry, respectively. The multivariate data have been analyzed for the relation among elemental contents through the variance-covariance matrix. The data have been further analyzed by a principal component mapping method. As the results training set of 5 class have been chosen, based on the spread of sample points in an eigen vector plot and archaeological data. The 5 training set consisting of 36 species and a test set consisting of 9 species bave finally been analyzed for the assignment to certain classes or outliers through the statistical isolinear multiple component analysis (SIMCA). The results have showed the whole species for 5 training set and 3 species in the test set are assigned appropriately and these are in accord with the results by principal component mapping.
Nur 'Aisyah Binti Zakaria Adli;Muneer Ahmad;Norjihan Abdul Ghani;Sri Devi Ravana;Azah Anir Norman
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.370-396
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2024
COVID-19 was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) on 30 January 2020. The lifestyle of people all over the world has changed since. In most cases, the pandemic has appeared to create severe mental disorders, anxieties, and depression among people. Mostly, the researchers have been conducting surveys to identify the impacts of the pandemic on the mental health of people. Despite the better quality, tailored, and more specific data that can be generated by surveys,social media offers great insights into revealing the impact of the pandemic on mental health. Since people feel connected on social media, thus, this study aims to get the people's sentiments about the pandemic related to mental issues. Word Cloud was used to visualize and identify the most frequent keywords related to COVID-19 and mental health disorders. This study employs Majority Voting Ensemble (MVE) classification and individual classifiers such as Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR) to classify the sentiment through tweets. The tweets were classified into either positive, neutral, or negative using the Valence Aware Dictionary or sEntiment Reasoner (VADER). Confusion matrix and classification reports bestow the precision, recall, and F1-score in identifying the best algorithm for classifying the sentiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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