Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Chang Woo Ha;Sohee Jang;Jung Hun Choi;Hyo Yeon Son;Cheol-Joo Chae;Hyun Jung Koo;Eun-Hwa Sohn
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2023.04a
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pp.40-40
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2023
Atopic dermatitis is a chronic inflammatory skin diseases caused by skin barrier dysfunction. Allium victoralis var. Platyphyllum (AVP) is a perennial plant used as vegetable and herbal medicine. The purpose of this study was to suggest that AVP is a new cosmetic material by examining the effects of AVP on the skin barrier and inflammatory response. A bibliometric network analysis was performed through keyword co-occurrence analysis by extracting author keyword from 69 articles retrieved from SCOPUS. We noted the anti-inflammatory activity shown by the results of clustering and mapping from network visualization analysis using VOSviewer software tool. HPLC-UV analysis showed that AVP contains 0.12 ± 0.02 mg/g of chlorogenic acid and 0.10 ± 0.01 mg/g of gallic acid. AVP at 100 ㎍/mL was shown to increase the mRNA levels of filaggrin and involucrin related to skin barrier function by 1.50-fold and 1.43-fold, respectively. In the scratch assay, AVP at concentrations of 100 ㎍/mL and 200 ㎍/mL significantly increased the cell migration rate and narrowed the scratch area. In addition, AVP suppressed the increase of inflammation-related factors COX-2 and NO and decreased the release of β-hexosaminidase. This study suggests that AVP can be developed as a functional cosmetic material for atopy management through skin barrier protection effects, anti-inflammatory and anti-itch effects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.1
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pp.51-63
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1997
Total suspended particulate matters in the ambient air were analyzed for eight chemical elements (Ca, Co, Cu, Fe, Mn, Pb, Si, and Zn) using an x-ray fluorescence spectrometry (XRF) at the Kyung Hee University - Suwon Campus during 1989 to 1994. To use these data as basis for source identification study, membership of each sample was selected to represent one of the well defined sample groups. The data sets consisting of 83 objects and 8 variables were initially separated into two groups, fine (d$_{p}$<3.3 ${\mu}{\textrm}{m}$) and coarse particle groups (d$_{p}$>3.3 ${\mu}{\textrm}{m}$). A hierarchical clustering method was examined to obtain possible member of homogeneous sample classes for each of the two groups by transforming raw data and by applying various distances. A disjoint principal component analysis was then used to define homogeneous sample classes after deleting outliers. Each of five homogeneous sample classes was determined for the fine and the coarse particle group, respectively. The data were properly classified via an application of logarithmic transformation and Euclidean distance concept. After determining homogeneous classes, correlation coefficients among eight chemical variables within all the homogeneous classes for calculated and meteorological variables (temperature. relative humidity, wind speed, wind direction, and precipitation) were examined as well to intensively interpret environmental factors influencing the characteristics of each class for each group. According to our analysis, we found that each class had its own distinct seasonal pattern that was affected most sensitively by wind direction.ion.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.4
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pp.11-33
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2013
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
In this paper, the emergency light where is being scattered always inspection and will be able to manage from the management center. Is not interfered in data neck of a bottle actual condition and the data communication will be possible and the cluster monitor network will grow and uses establishes the emergency light monitoring system. Will not be interfered in location of emergency light and not to be will be able to establish the system. And the monitoring network there is by a destroyer and the communication relay system is born breakdown but the dead zone without condition of emergency light proposes the emergency light management system where the monitoring and management are possible.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.21
no.8
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pp.1024-1033
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1997
The past several years have witnessed an ever-increasing acceptance and adoption of parallel processing, both for high performance scientific computing as well as for more general purpose applications. Furthermore with increasing needs to perform the complex flow calculations in an efficient manner, the use of the message passing model on distributed networks has emerged as an important alternative to the expensive supercomputers. This work attempts to provide a generic framework to enable the parallelization of all CFD-related works using the master-slave model. This framework consists of (1) input geometry, (2) domain decomposition, (3) grid generation, (4) flow computations, (5) flow visualization, and (6) output display as the sequential components, but performs computations for (2) to (5) in parallel on the workstation clustering. The flow computations are parallized by having multiple copies of the flow-code to solve a PDE on different spatial regions on different processors, while their flow data are exchanged across the region boundaries, and the solution is time-stepped. The Parallel Virtual Machine (PVM) is used for distributed communication in this work.
6061Al-SiCP metal matrix composite materials(MMCs) were fabricated by injecting SiCP particles directly into the atomized spray. The main attraction of this technique is the rapid fabrication of semi-finished, composite products in a combined atomization, particulate injection(10 $\mu\textrm{m}$, 40 $\mu\textrm{m}$, SiCP) and deposition operation. Conclusions obtained are as follows; The microstructure of the unreinforced spray formed 6061Al alloy consisted of relatively fine(50 $\mu\textrm{m}$) equiaxed grains. By comparision, the microstructure of the I/M materials was segregated and consisted of relatively coarse(150 $\mu\textrm{m}$) grains. The probability of clustering of SiCP particles in co-sprayed metal matrix composites increased it ceramic particle size(SiCP) was reduced and the volume fraction was held constant. Analysis of overspray powders collected from the spray atomization and deposition experiments indicated that morphology of powders were nearly spherical and degree of powders sphercity was deviated due to composite with SiCp particles. Interfacial bonding between matrix and ceramics was improved by heat treatment and addition of alloying elements(Mg). Maximum hardness values [Hv: 165 kg/mm2 for Al-10 $\mu\textrm{m}$ SiCp Hv--159 kg/mm2 for Al-40 $\mu\textrm{m}$SiCp] were obtained through the solution heat treatment at $530^{\circ}C$ for 2 hrs and aging at $178^{\circ}C$, and there by the resistance were improved.
This study examined the community structure and temporal variation of the macro-crustaceans on Jangbong tidal flat, Incheon, Korea. Macro-crustaceans on this tidal flat were collected using a modified otter trawl from November 1999 to January 2001. The macro-crustaceans comprised 32 species, 7,741 individuals, and 29,211.3 gWWt during the study period. The Jangbong tidal flat was dominated numerically by three shrimp (Palaemon carinicauda, Crangon affinis, and Metapenaeus joyneri) and two portunid crabs (Charybdis japonica and Portunus trituberculatus). The macro-crustacean assemblages were divided into two different season and species groups based on the q-mode and r-mode clustering methods. In terms of q-mode, they consisted of a winter species group from December through April and a summer species group from May through November. The r-mode analysis showed that the species group visiting the tidal flat in winter was dominated numerically by palaemonid and crangonid shrimps, while a species group characterized by an abundance of portunid crabs and penaeid shrimps was more frequent in spring, summer, and autumn. In conclusion, our study revealed distinct temporal variation in the tidal flat use by macro-crustaceans around Jangbong Island, Incheon, Korea.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.3
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pp.43-59
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2019
The goal of this paper is to investigate changes in North Korea's domestic and foreign policies through automated text analysis over North Korean new year addresses, one of most important and authoritative document publicly announced by North Korean government. Based on that data, we then analyze the status of text mining research, using a text mining technique to find the topics, methods, and trends of text mining research. We also investigate the characteristics and method of analysis of the text mining techniques, confirmed by analysis of the data. We propose a procedure to find meaningful tendencies based on a combination of text mining, cluster analysis, and co-occurrence networks. To demonstrate applicability and effectiveness of the proposed procedure, we analyzed the inaugural addresses of Kim Jung Un of the North Korea from 2017 to 2019. The main results of this study show that trends in the North Korean national policy agenda can be discovered based on clustering and visualization algorithms. We found that uncovered semantic structures of North Korean new year addresses closely follow major changes in North Korean government's positions toward their own people as well as outside audience such as USA and South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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