Purpose : Susceptibility-weighted magnetic resonance (MR) sequence is three-dimensional (3D), spoiled gradient-echo pulse sequences that provide a high sensitivity for the detection of blood degradation products, calcifications, and iron deposits. This pictorial review is aimed at illustrating and discussing its main clinical applications. Materials and Methods: SWI is based on high-resolution, 3D, fully velocity-compensated gradient-echo sequences using both magnitude and phase images. To enhance the visibility of the venous structures, the magnitude images are multiplied with a phase mask generated from the filtered phase data, which are displayed at best after post-processing of the 3D dataset with the minimal intensity projection algorithm. A total of 200 patients underwent MR examinations that included SWI on a 3 tesla MR imager were enrolled. Results: SWI is very useful in detecting multiple brain disorders. Among the 200 patients, 80 showed developmental venous anomaly, 22 showed cavernous malformation, 12 showed calcifications in various conditions, 21 showed cerebrovascular accident with susceptibility vessel sign or microbleeds, 52 showed brain tumors, 2 showed diffuse axonal injury, 3 showed arteriovenous malformation, 5 showed dural arteriovenous fistula, 1 showed moyamoya disease, and 2 showed Parkinson's disease. Conclusion: SWI is useful in detecting occult low flow vascular lesions, calcification and microbleed and characterising diverse brain disorders.
This study introduces integrated approach on detection of a leakage in a sea wall based on remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey, and borehole survey for the Seosan A-Region sea wall. The satellite temperature distribution from Landsat ETM+ data identifies water leakage distribution and period by analyzing temperature mixing patterns between sea water and fresh water. Electric resistivity survey provides both horizontal and vertical anomaly distributions over the sea wall showing below average electric resistivity. Electromagnetic survey(electrical conductivity survey) reveals the potential possible leakage areas with minimal background impact by comparing electrical conductivity values between high and low tides. Borehole image processing system confirmed the locations of anomalies identified from the other survey methods and distributions of vertical fracture zones. The integrated approach identified 41.7% of the sea wall being the most probable area vulnerable to water leakage and effectively approximated both horizontal and vertical distribution of water leakage. The integrated analysis of remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey and borehole survey is considered to be an optimal method in identifying water leakage distribution, period, and extent of fractures knowledged from the boreholes.
Objective: The purpose of this study was to investigate the prevalence of dental anomalies in outpatient clinics. Methods: The subjects of this study were 3,133 patients who visited the clinic between January 2009 and June 2011. The dental records and panoramic films of the patients and detection of supernumerary, missing, and impacted teeth, transposition, and peg lateralis were reviewed. The results were analyzed according to gender and types and locations of dental anomalies. Results: Among the patients, 362 had dental anomalies, with a prevalence rate of 11.55%. Congenital missing teeth (5.71%) ranked first in the categories, and impacted teeth (3.09%) ranked second. The percentage of patients having supernumerary teeth, peg lateralis, and dislocated teeth were 1.79%, 1.66%, and 0.45%, respectively. Conclusions: Congenital missing teeth and impacted teeth are, respectively, the first and second most common dental anomalies in Korean dental patients.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.6
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pp.34-51
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2008
Today, the Internet is a part of our life. For that reason, we regard revealing characteristics of Internet traffic as an important research theme. However, Internet traffic cannot be easily manipulated because it usually occupy huge capacity. This problem is a serious obstacle to analyze Internet traffic. Many researchers use various sampling techniques to reduce capacity of Internet traffic. In this paper, we compare several famous sampling techniques, and propose efficient sampling scheme. We chose some sampling techniques such as Systematic Sampling, Simple Random Sampling and Stratified Sampling with some sampling intensities such as 1/10, 1/100 and 1/1000. Our observation focused on Traffic Volume, Entropy Analysis and Packet Size Analysis. Both the simple random sampling and the count-based systematic sampling is proper to general case. On the other hand, time-based systematic sampling exhibits relatively bad results. The stratified sampling on Transport Layer Protocols, e.g.. TCP, UDP and so on, shows superior results. Our analysis results suggest that efficient sampling techniques satisfactorily maintain variation of traffic stream according to time change. The entropy analysis endures various sampling techniques well and fits detecting anomalous traffic. We found that a traffic volume diminishment caused by bottleneck could induce wrong results on the entropy analysis. We discovered that Packet Size Distribution perfectly tolerate any packet sampling techniques and intensities.
Han Jung-Woo;Hwang Dae-Hwan;Park Jee-Min;Han Sang-Won;Lee Jae-Seung
Childhood Kidney Diseases
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v.7
no.2
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pp.189-196
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2003
Purpose : Ureteral duplication is a common urologic anomaly and early diagnosis may prevent irreversible renal damage. We thus aimed to evaluate the benefits of prenatal sonography in early detection. Methods : We retrospectively studied 55 children with duplicated systems who were admitted to Severance Hospital, Yonsei University, Seoul, Korea from January 1998 to July 2003. Results : The mean age at diagnosis was 2.3 years old. 89% of the children had complete duplicated ureter. 47% of the children visited the hospital with an initial complaint of abnormal prenatal sonographic findings. Among these patients, 70.8% had DMSA defects. The mean differential renal function(DRF) in the DMSA scan was 48.2% in the group diagnosed prenatally. In the postnatally-diagnosed group, DMSA defects were found in 67.7% patients and the mean DRF was 45.5%. Conclusion : In comparison with the past studies, the mean age at diagnosis is becoming younger, and the proportion of abnormal prenatal sonography as an initial complaint larger. Other clinical manifestations were similar. The difference of the renal damage between the prenatally diagnosed group and the postnatally diagnosed group was not statistically significant. A multi-center study may help to prove the importance of prenatal sonography in early diagnosis and treatment of ureteral duplication. (J Korean Soc Pediatr Nephrol 2003;7:189-196)
In this paper, we introduce evaluation method of time series prediction model with new approach of Mean Absolute Percentage Error(hereafter MAPE) and Symmetric Mean Absolute Percentage Error(hereafter sMAPE). There are some problems using MAPE and sMAPE. First MAPE can't evaluate Zero observation of dataset. Moreover, when the observed value is very close to zero it evaluate heavier than other methods. Finally it evaluate different measure even same error between observations and predicted values. And sMAPE does different evaluations are made depending on whether the same error value is over-predicted or under-predicted. And it has different measurement according to the each sign, even if error is the same distance. These problems were solved by Maximum Mean Absolute Percentage Error(hereafter mMAPE). we used the absolute maximum of observed value as denominator instead of the observed value in MAPE, when the value is less than 1, removed denominator then solved the problem that the zero value is not defined. and were able to prevent heavier measurement problem. Also, if the absolute maximum of observed value is greater than 1, the evaluation values of mMAPE were compared with those of the other evaluations. With Beijing PM2.5 temperature data and our simulation data, we compared the evaluation values of mMAPE with other evaluations. And we proved that mMAPE can solve the problems that we mentioned.
As the energy generated by earthquake, tsunami, etc. propagates through the air and disturbs the electron density in the ionosphere, the perturbation can be detected by analyzing the ionospheric delay in satellite signal. The electron density in the ionosphere is affected by various factors such as solar activity, latitude, season, and local time. To distinguish from the anomaly, therefore, it is required to inspect the normal trend of the ionosphere. Also, as the perturbation magnitude diminishes by distance it is necessary to develop an appropriate algorithm to detect long-distance disturbances. In this paper, normal condition ionosphere trend is analyzed via IONEX data. We selected monitoring value that has no tendency and developed an algorithm to effectively detect the long-distance ionospheric disturbances by using the lasting characteristics of the disturbances. In the end, we concluded the $2^{nd}$ derivative of ionospheric delay would be proper monitoring value, and the false alarm with the developed algorithm turned out to be 1.4e-6 level. It was applied to 2011 Tohoku earthquake case and the ionospheric disturbance was successfully detected.
Agriculture is the backbone of the economy of most developing countries. In these countries, agriculture or farming is mostly done manually with little integration of machinery, intelligent systems and data monitoring. Irrigation is an essential process that directly influences crop production. The fluctuating amount of rainfall per year has led to the adoption of irrigation systems in most farms. The absence of smart sensors, monitoring methods and control, has led to low harvests and draining water sources. In this research paper, we introduce a 433 MHz Radio Frequency and 2G based Smart Irrigation Meter System and a water prepayment system for rural areas of Tanzania with no reliable internet coverage. Specifically, Ngurudoto area in Arusha region where it will be used as a case study for data collection. The proposed system is hybrid, comprising of both weather data (evapotranspiration) and soil moisture data. The architecture of the system has on-site weather measurement controllers, soil moisture sensors buried on the ground, water flow sensors, a solenoid valve, and a prepayment system. To achieve high precision in linear and nonlinear regression and to improve classification and prediction, this work cascades a Dynamic Regression Algorithm and Naïve Bayes algorithm.
Lee-Sun, Yoo;Nam Do, Jang;Seom-Kyu, Jung;Seunghun, Lee;Cheolku, Lee;Sunhyo, Kim;Jin Hyung, Cho
Ocean and Polar Research
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v.44
no.4
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pp.355-364
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2022
When the 60-ton-class patrol boat '72' of the Korea Coast Guard (KCG) was on duty and she accidentally collided with another patrol boat ('207', 200-ton-class) and sank. A month-long search found a small amount of lost items, but neither the crew nor the ship was found. For the first time in 39 years since the accident, the Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) searched the boat 72 using the latest integrated geophysical techniques. A number of sonar images presumed to be of a sunken ship was acquired using a combined system of side scan sonar and marine magnetometer, operated at an altitude of approximately 30 m from the seabed. At the same time, a strong magnetic anomaly (100 nT) was detected in one place, indicating the presence of an iron ship. A video survey using a remotely operated underwater vehicle (ROV) confirmed the presence of a shielding part of a personal firearm at the stern of the sunken vessel. Based on these comprehensive data, the sunken vessel discovered in this exploration was assumed to be '72'. This result is meaningful in terms of future ocean exploration and underwater archaeology, as the integrated system of various geophysical methods is an efficient means of identifying objects present in the water.
Smart factories represent production facilities where cutting-edge information and communication technologies are fused with manufacturing processes, reflecting rapid advancements and changes in the global manufacturing sector. They capitalize on the integration of robotics and automation, the Internet of Things (IoT), and the convergence of artificial intelligence technologies to maximize production efficiency in various manufacturing environments. However, the smart factory environment is prone to security threats and vulnerabilities due to various attack techniques. When security threats occur in smart factories, they can lead to financial losses, damage to corporate reputation, and even human casualties, necessitating an appropriate security response. Therefore, this paper proposes a security authentication mechanism for safe communication in the smart factory environment. The components of the proposed authentication mechanism include smart devices, an internal operation management system, an authentication system, and a cloud storage server. The smart device registration process, authentication procedure, and the detailed design of anomaly detection and update procedures were meticulously developed. And the safety of the proposed authentication mechanism was analyzed, and through performance analysis with existing authentication mechanisms, we confirmed an efficiency improvement of approximately 8%. Additionally, this paper presents directions for future research on lightweight protocols and security strategies for the application of the proposed technology, aiming to enhance security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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