• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6043-6062
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• 2019

Low-rank matrix decomposition has shown its capability in many applications such as image in-painting, de-noising, background reconstruction and defect detection etc. In this paper, we consider the texture background of rail track images and the sparse foreground of the defects to construct a low-rank matrix decomposition model with block sparsity for defect inspection of rail tracks, which jointly minimizes the nuclear norm and the 2-1 norm. Similar to ADM, an alternative method is proposed in this study to solve the optimization problem. After image decomposition, the defect areas in the resulting low-rank image will form dark stripes that horizontally cross the entire image, indicating the preciselocations of the defects. Finally, a two-stage defect extraction method is proposed to locate the defect areas. The experimental results of the two datasets show that our algorithm achieved better performance compared with other methods.

• ETRI Journal
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• 제41권2호
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• pp.235-241
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• 2019

In this paper, we propose a rank-weighted reconstruction feature to improve the robustness of a feed-forward deep neural network (FFDNN)-based acoustic model. In the FFDNN-based acoustic model, an input feature is constructed by vectorizing a submatrix that is created by slicing the feature vectors of frames within a context window. In this type of feature construction, the appropriate context window size is important because it determines the amount of trivial or discriminative information, such as redundancy, or temporal context of the input features. However, we ascertained whether a single parameter is sufficiently able to control the quantity of information. Therefore, we investigated the input feature construction from the perspectives of rank and nullity, and proposed a rank-weighted reconstruction feature herein, that allows for the retention of speech information components and the reduction in trivial components. The proposed method was evaluated in the TIMIT phone recognition and Wall Street Journal (WSJ) domains. The proposed method reduced the phone error rate of the TIMIT domain from 18.4% to 18.0%, and the word error rate of the WSJ domain from 4.70% to 4.43%.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권4호
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• pp.91-107
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• 2011

광양항은 물동량 둔화, 항만공사로의 전환, 터미널 운영사 감소 등 대내 외적으로 많은 변화에 직면하고 있다. 본 연구는 광양항과 중국항만간의 물류네트워크를 강화하기 위한 방안으로 광양항이 구축해야 할 물류네트워크의 방향을 설정하기 위한 것이다. 따라서, 본 연구는 물류네트워크 분석을 목표로 설정하고 광양항을 중심으로 공공기관, 해운선사, 항만운영사의 물류전문가를 대상으로 의견을 수집하여 1차적으로 측정지표를 추출하고 물류전문가의 자문을 얻어 3개의 측정영역을 분류하였다. 선정된 측적영역과 측정지표를 대상으로 2차 설문조사를 실시하여 Fuzzy-AHP 분석법을 적용하여 실증분석 하였다. 분석 결과, 측정영역에 대한 중요도 평가에서는 마케팅 측면(38.7%)이 가장 중요한 것으로 나타났다. 측정지표에 대한 분석 결과에 따르면 하드웨어 측면은 광양항과 중국항만간의 정기항로 확충(45.2%), 소프트웨어 측면은 정부의 정책 지원(46.4%), 마케팅 측면은 고부가 가치 환적화물 유치(36.4%)가 상대적으로 가장 중요도가 높은 것으로 나타났다. 환산가중치를 반영한 전체 우선순위에서는 광양항과 중국항만간의 정기항로 확충(15.9%)이 가장 중요한 것으로 분석되었다.

• 복식문화연구
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• 제3권1호
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• pp.65-82
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• 1995

The purpose of this research is to grasp the factors behind a mother's behavior in purchasing baby's clothes and to investigate how her purchasing behavior is affected by the baby's age, sex, rank, her age, her educational background, her place of residence, her occupation, the number of children's and family's monthly income. for this purpose, questionnaires were used and personal interviews with 481 mothers who bring up from newborns to two-year-old babies in Seoul ere conducted. Through this research, some facts have been found as follows. 1. Mother's behavior in purchasing baby's clothes are affected by baby's variables such as the baby's age, sex and rank, particularly it is much affected by baby's rank. 2. Mother's behavior in purchasing baby's cloths are affected by mother's variables such as the mother's age, educational background, place of residence, occupation, the number of children's and family's monthly income. Particularly it is much affected by mother's educational background and family's monthly income.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권1호
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• pp.79-85
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• 1996

This paper will show that the rank of the model matrix of a closed, n compartmental model with k sinks is n-k. This statement will be extended to include open compartmental models as a part of theorem.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.708-714
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• 2006

웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.59-66
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• 2005

웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.

• 대한간호학회지
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• 제13권3호
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• pp.106-118
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• 1983

The main purpose of this study is to systematically classify words indicating pain in terms of their ranks in each subclass. This study is a part of developing a Korean Pain Measurement Tool. This study didnot include exploration of each word's dimension such as sensory or affective. Eighty three Korean words tentatively classified in 19 subclasses in previous study were used for this study. At least three to six words were included in each subclass and the words were randomly placed in which each subject indicates their rank of pain degree. One hundred and fifty nursing students and one hundred clinical nurses were requested to indicate the rank of each word. One hundred and sixteen students and eighty three nurses completed the ratings for analysis. The data were collected from June 1983 to July 1983. The data using ordinal scale were analyzed by Friedman ANOVA to test significant difference between rank means. All of pain words indicated significant rank mean difference in all of 19 subclasses. Some of the words were either cancelled or replaced by other words, or rearranged for their ranks. Subclasses of which words were cancelled were 1) Simple stimulating pain, 2) Punctuate pressure, 3) peripheral nerve pain, 4) radiation pain, 5) punishment-related pain, and 6) suffering-related pain. Subclasses of which words were replaced or rearranged were 1) incisive pressure, 2) constrictive pressure, 3) dull pain, 4) tract pain, 5) digestion-related pain and 6) fear-related pain. Four subclasses such as traction pressure, thermal, cavity pressure, and fatigue- elated pain indicated significant differences among rank means in each subclasses and showed no visible overlaps of the ranks among means. Further research is needed using high level measurement of pain degree of each word and more sophisticated analysis of the pain degrees. Three pain words which would be related to chemical stimulation were newly explored and included as a new subclass. Through this study, the total number of subclasses increases from 19 to 20 and the total number of Korean words in the scale decreases from 83 to 80.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.31-38
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• 2013

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• BMB Reports
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• 제50권3호
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• pp.150-155
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• 2017

Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is the third most common cancer that spreads to the bone, resulting in osteolytic lesions caused by hyperactivation of osteoclasts. Activating mutations in epidermal growth factor receptor-tyrosine kinase (EGF-TK) are frequently associated with NSCLC, and afatinib is a first-line therapeutic drug, irreversibly targeting EGF-TK. However, the effects of afatinib on osteoclast differentiation and activation as well as the underlying mechanism remain unclear. In this study, afatinib significantly suppressed receptor activator of nuclear factor ${\kappa}B$ (RANK) ligand (RANKL)-induced osteoclast formation in bone marrow macrophages (BMMs). Consistently, afatinib inhibited the expression of osteoclast marker genes, whereas, it upregulated the expression of negative modulator genes. The bone resorbing activity of osteoclasts was also abrogated by afatinib. In addition, afatinib significantly inhibited RANKL-mediated Akt/protein kinase B and c-Jun N-terminal kinase phosphorylation. These results suggest that afatinib substantially suppresses osteoclastogenesis by downregulating RANK signaling pathways, and thus may reduce osteolysis after bone metastasis.