This study conducted a review of the existential and psychological perspective about the risks and safe. The risk was identified as existential task through the existential philosophy and psychology discussed were the safety regulations as existential need. As existential anxiety that is caused by unmet and insufficiency of the existential needs and the existential task that was presented to identify the subjective risk. Subjective risk as existential anxiety, and suggested that serves as a compass to advance to the completion and the facing the existential. In addition, existential anxiety as a subjective function as a signal that can identify the problem conditions that expressed phenomena. Problematic aspect of a subjective risk was suggested that it can be adjusted through a method for supplying information that can be recognized by an experienced and symmetrical state with the direction of the expressed symptoms. The attempt to determine the existence of and psychological point of view, it gave provided the underlying psychological spokesman for the analysis of human society, including the Sewol ferry of Korea-type disaster. There are also presented some implications that can be applied effectively to give more psychological approach to future risk reduction and safety enhancement. In addition, this study through the various views presented by a comprehensive existential subject of several ways to adjust the status Theme conditioning method (Theme Condition Adjustment Theory: TCAT) to establish a theoretical basis for expecting it to be that.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.413-419
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2023
Light Emitting Diodes(LEDs) are widely utilized not only in lighting but also in various applications such as mobile phones, automobiles, displays, etc. The integration of LED lighting with communication, specifically Visible Light Communication(VLC), has gained significant attention. This paper presents the direct implementation and experimentation of a Vehicle-to-Vehicle(V2V) Visible Light Communication system using commonly used red and yellow LEDs in typical vehicles. Data collected from the leading vehicle, including positional and speed information, were modulated using Non-Return-to-Zero On-Off Keying(NRZ-OOK) and transmitted through the rear lights equipped with red and yellow LEDs. A photodetector(PD) received the visible light signals, demodulated the data, and restored it. To mitigate the interference from fluorescent lights and natural light, a PD for interference removal was installed, and an interference removal device using a polarizing filter and a differential amplifier was employed. The performance of the proposed visible light communication system was analyzed in an ideal case, indoors and outdoors environments. In an outdoor setting, maintaining a distance of approximately 30[cm], and a transmission rate of 4800[bps] for inter-vehicle data transmission, the red LED exhibited a performance improvement of approximately 13.63[dB], while the yellow LED showed an improvement of about 11.9[dB].
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.6
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pp.284-290
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2024
Speech emotion recognition (SER) is a technique that is used to analyze the speaker's voice patterns, including vibration, intensity, and tone, to determine their emotional state. There has been an increase in interest in artificial intelligence (AI) techniques, which are now widely used in medicine, education, industry, and the military. Nevertheless, existing researchers have attained impressive results by utilizing acted-out speech from skilled actors in a controlled environment for various scenarios. In particular, there is a mismatch between acted and spontaneous speech since acted speech includes more explicit emotional expressions than spontaneous speech. For this reason, spontaneous speech-emotion recognition remains a challenging task. This paper aims to conduct emotion recognition and improve performance using spontaneous speech data. To this end, we implement deep learning-based speech emotion recognition using the VGG (Visual Geometry Group) after converting 1-dimensional audio signals into a 2-dimensional spectrogram image. The experimental evaluations are performed on the Korean spontaneous emotional speech database from AI-Hub, consisting of 7 emotions, i.e., joy, love, anger, fear, sadness, surprise, and neutral. As a result, we achieved an average accuracy of 83.5% and 73.0% for adults and young people using a time-frequency 2-dimension spectrogram, respectively. In conclusion, our findings demonstrated that the suggested framework outperformed current state-of-the-art techniques for spontaneous speech and showed a promising performance despite the difficulty in quantifying spontaneous speech emotional expression.
Keumok Moon;Seola Lee;Eunhye Jo;Areum Lee;Jaeho Cha
Journal of Life Science
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v.34
no.4
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pp.215-226
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2024
Aralia continentalis is widely distributed in Far East Asian countries such as Korea, China, and Japan. A. continentalis has traditionally been used as an herbal remedy for various conditions, including analgesia, headache, inflammation, lameness, lumbago, rheumatism, and dental diseases in Korea. Previously, epi-continentalic acid, continentalic acid, and kaurenoic acid as major active biological compounds belonging to the diterpenoid class were identified. To synthesize diterpenoid derivatives with enhanced bioavailability, Fusarium fujikuroi was employed to biotransform diterpenoids due to its known antibacterial activity. This yielded two derivatives of kaurenoic acid, namely 16α-hydroxyent-kauran-2-on-19-oic acid and 2β, 16α-dihydroxy-ent-kauran-19-oic acid, with their chemical structures elucidated via NMR analysis. These derivatives exhibited increased polarity compared to kaur- enoic acid, as evidenced by their retention time on preparative HPLC using the ODS-A column and structural modifications. Evaluation of their antidiabetic activity targeting PTP1B, a negative regulator of the insulin signaling pathway, revealed inhibitory activities of 30.8% and 27.6%, respectively, at a concentration of 4 ㎍/ml. Additionally, both derivatives demonstrated low cytotoxicity, with an IC50 value 18 times higher than kaurenoic acid. Therefore, the augmented water solubility and reduced toxicity of 16α-hydroxy-ent-kauran-2-on-19-oic acid and 2β, 16α-dihydroxy-ent-kauran-19-oic acid, resulting from biotransformation by F. fujikuroi, render them promising candidates for industrial applications.
Bakhovuddin Azamov;Yeowon Kang;Chanhee Lee;Wan-Seog Shim;Kwang Min Lee;Parkyong Song
Journal of Life Science
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v.34
no.4
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pp.227-235
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2024
Hepatocyte damage caused by medications or herbal products is one of the important problem when these compounds are chronically administrated. Thus, improving hepatocyte survival during treatment offers a wide range of opportunities. Valproic acid (VPA), a branched short-chain fatty acid derived from naturally occurring valeric acid, is commonly used to treat epilepsy and seizures. Although VPA exerts numerous effects in cancer, HIV therapy, and neurodegenerative disease, its effects on the liver and its mechanism of action have not been fully elucidated. Here, we demonstrated that VPA caused moderate liver cell toxicity and apoptosis. Interestingly, VPA treatment increased transcription levels of PPAR alpha (PPAR-α) and fibroblast growth factor 21 (FGF21) in murine (Hepa1c1c7) hepatoma cells in a time and concentration dependent manner. VPA-induced FGF21 expression was significantly weaker under PPAR-α silencing condition than in cells transfected with non-targeting control siRNA. Subsequent experiments showed that cell viability was significantly lowered when the FGF21 signaling pathway was blocked by FGF receptor antagonist. Finally, we further determined that AMPK phosphorylation was not responsible for VPA-induced FGF21 expression and PPAR-a increments. These results indicate that increases of FGF21 expression alleviate VPA-induced hepatic toxicity, thereby making FGF21 a potential biomarker for predicting liver damage during VPA treatments.
Physical modeling is a synthesis method of high quality sound which is similar to real sound for musical instruments. However, since physical modeling requires a lot of parameters to synthesize sound of a musical instrument, it prevents real-time processing for the musical instrument which supports a large number of sounds simultaneously. To solve this problem, this paper proposes a single instruction multiple data (SIMD) parallel processor that supports real-time processing of sound synthesis of guitar, a representative plucked string musical instrument. To control six strings of guitar, we used a SIMD parallel processor which consists of six processing elements (PEs). Each PE supports modeling of the corresponding string. The proposed SIMD processor can generate synthesized sounds of six strings simultaneously when a parallel synthesis algorithm receives excitation signals and parameters of each string as an input. Experimental results using a sampling rate 44.1 kHz and 16 bits quantization indicate that synthesis sounds using the proposed parallel processor were very similar to original sound. In addition, the proposed parallel processor outperforms commercial TI's TMS320C6416 in terms of execution time (8.9x better) and energy efficiency (39.8x better).
Byeong-Uk Jeon;In Kyu Yu;Tae Kun Kim;Ha Youn Kim;Seungbae Hwang
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.82
no.1
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pp.99-115
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2021
Various sequences have been developed for MRI to aid in the radiologic diagnosis. Among the various MR sequences, susceptibility-weighted imaging (SWI) is a high-spatial-resolution, three-dimensional gradient-echo MR sequence, which is very sensitive in detecting deoxyhemoglobin, ferritin, hemosiderin, and bone minerals through local magnetic field distortion. In this regard, SWI has been used for the diagnosis and treatment of various neurologic disorders, and the improved image quality has enabled to acquire more useful information for radiologists. Here, we explain the principle of various signals on SWI arising in neurological disorders and provide a retrospective review of many cases of clinically or pathologically proven disease or components with distinctive imaging features of various neurological diseases. Additionally, we outline a short and condensed overview of principles of SWI in relation to neurological disorders and describe various cases with characteristic imaging features on SWI. There are many different types diseases involving the brain parenchyma, and they have distinct SWI features. SWI is an effective imaging tool that provides complementary information for the diagnosis of various diseases.
Ye Jin Lee;So Yeong Lee;Min Gyeong Jeong;Seong Moon Park;Dong Wan Kim
Journal of Life Science
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v.34
no.3
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pp.170-178
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2024
Adipose-derived stem cells (ADSCs) are capable of differentiation into multiple lineages of cells, which has attracted attention for clinical therapy. However, ADSCs have poor proliferation capacity and a short life span in culture, which is an impediment in the application to clinical use. Previously, to overcome growth disadvantages, we had established an immortalized ADSC line (ADSC-T) by introducing the SV40 T antigen coding gene into primary human ADSC. In the present study, we evaluated the differentiation potential of this cell line and assessed the anti-inflammatory effect of its conditioned medium (CM). ADSC-T appeared to maintain the differentiation potential into adipocyte and chondrocyte. The CM of ADSC-T suppressed the NF-κB activity and its target gene expression of COX-2 and iNOS. Furthermore, the phosphorylations of MAPKs, including ERK, JNK and p38, were suppressed by the ADSC-T CM. The expressions of pro-inflammatory cytokines such as TGF-β, TNF-α, IL-6, and IL-13 were also suppressed by the CM of ADSC-T. In the Nc/Nga atopic model mice, the CM showed therapeutic effect on DNCB-induced atopic dermatitis. These results indicate that the immortalized ADSC-T maintains the beneficial properties of primary ADSC and could be a versatile cell source for not only research into ADSC but also for production of CM suitable for clinical application.
In the context of the fourth industrial revolution, data-driven decision-making has increasingly become pivotal. However, the integrity of data analysis is compromised if data quality is not adequately ensured, potentially leading to biased interpretations. This is particularly critical for water level data, essential for water resource management, which often encounters quality issues such as missing values, spikes, and noise. This study addresses the challenge of noise-induced data quality deterioration, which complicates trend analysis and may produce anomalous outliers. To mitigate this issue, we propose a noise removal strategy employing Wavelet Transform, a technique renowned for its efficacy in signal processing and noise elimination. The advantage of Wavelet Transform lies in its operational efficiency - it reduces both time and costs as it obviates the need for acquiring the true values of collected data. This study conducted a comparative performance evaluation between our Wavelet Transform-based approach and the Denoising Autoencoder, a prominent machine learning method for noise reduction.. The findings demonstrate that the Coiflets wavelet function outperforms the Denoising Autoencoder across various metrics, including Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Mean Squared Error (MSE). The superiority of the Coiflets function suggests that selecting an appropriate wavelet function tailored to the specific application environment can effectively address data quality issues caused by noise. This study underscores the potential of Wavelet Transform as a robust tool for enhancing the quality of water level data, thereby contributing to the reliability of water resource management decisions.
Purpose : To report our clinical experience with cardiac 3.0 T MRI in patients compared with 1.5 T using individually optimized imaging protocols. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 30 consecutive patients and 20 consecutive patients who underwent 1.5 T and 3 T cardiac MRI within 10 months. A comparison study was performed by measuring the signal-to-noise ratio (SNR), the contrast-to-noise ratio (CNR) and the image quality (by grading each sequence on a 5-point scale, regarding the presence of artifacts). Results: In morphologic and viability studies, the use of 3.0 T provided increase of the baseline SNRs and CNRs, respectively (T1: SNR 29%, p < 0.001, CNR 37%, p < 0.001; T2-SPAIR: SNR 13%, p = 0.068, CNR 18%, p = 0.059; viability imaging: SNR 45%, p = 0.017, CNR 37%, p = 0.135) without significant impairment of the image quality (T1: $3.8{\pm}0.9$ vs. $3.9{\pm}0.7$, p = 0.438; T2-SPAIR: $3.8{\pm}0.9$ vs. $3.9{\pm}0.5$, p = 0.744; viability imaging: $4.5{\pm}0.8$ vs. $4.7{\pm}0.6$, p = 0.254). Although the image qualities of 3.0 T functional cine images were slightly lower than those of 1.5 T images ($3.6{\pm}0.7$ vs. $4.2{\pm}0.6$, p < 0.001), the mean SNR and CNR at 3.0 T were significantly improved (SNR 143% increase, CNR 108% increase, p < 0.001). With our imaging protocol for 3.0 T perfusion imaging, there was an insignificant decrease in the SNR (11% decrease, p = 0.172) and CNR (7% decrease, p = 0.638). However, the overall image quality was significantly improved ($4.6{\pm}0.5$ vs. $4.0{\pm}0.8$, p = 0.006). Conclusion: With our experience, 3.0 T MRI was shown to be feasible for the routine assessment of cardiac imaging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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