In the oil and gas exploration market, various cableless seismic systems have been developed as an alternative to improve data acquisition efficiency. However, developing such equipment at a small scale for academic research is not available owing to highly priced commercial products. Fortunately, building and experimenting with open-source hardware enable the academic utilization of cableless seismic equipment with relatively low cost. This study aims to develop a cableless seismic acquisition module using Arduino. A cableless seismic system requires the combination of signal sensing, simple pre-processing, and data storage in a single device. A conventional geophone is used as the sensor that detects the seismic wave signal. In addition, it is connected to an Arduino circuit that plays a role in implementing the processing and storing module for the detected signals. Three main functions are implemented in the Arduino module: preprocessing, A/D conversion, and data storage. The developed single-channel module can acquire a common receiver gather from multiple source experiments.
Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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v.55
no.8
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pp.498-507
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2012
Background and Objectives We aimed to develop a Korean version of the velopharyngeal insufficiency (VPI) speech corpus system. Subjects and Method After developing a 3-channel simultaneous speech recording device capable of recording nasal/oral and normal compound speech separately, voice data were collected from VPI patients aged more than 10 years with/without the history of operation or prior speech therapy. This was compared to a control group for which VPI was simulated by using a french-3 nelaton tube inserted via both nostril through nasopharynx and pulling the soft palate anteriorly in varying degrees. The study consisted of three transcriptors: a speech therapist transcribed the voice file into text, a second transcriptor graded speech intelligibility and severity and the third tagged the types and onset times of misarticulation. The database were composed of three main tables regarding (1) speaker's demographics, (2) condition of the recording system and (3) transcripts. All of these were interfaced with the Praat voice analysis program, which enables the user to extract exact transcribed phrases for analysis. Results In the simulated VPI group, the higher the severity of VPI, the higher the nasalance score was obtained. In addition, we could verify the vocal energy that characterizes hypernasality and compensation in nasal/oral and compound sounds spoken by VPI patients as opposed to that characgerizes the normal control group. Conclusion With the Korean version of VPI speech corpus system, patients' common difficulties and speech tendencies in articulation can be objectively evaluated. Comparing these data with those of the normal voice, mispronunciation and dysarticulation of patients with VPI can be corrected.
In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method.
Gastric cancer (GC) is the fourth most common cause of cancer-related death globally. The classification of advanced GC (AGC) according to molecular features has recently led to effective personalized cancer therapy for some patients. Specifically, AGC patients whose tumor cells express high levels of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) can now benefit from trastuzumab, a humanized monoclonal Ab that targets HER2. However, patients with HER2negative AGC receive limited clinical benefit from this treatment. To identify potential immune therapeutic targets in HER2negative AGC, we obtained 40 fresh AGC specimens immediately after surgical resections and subjected the CD45+ immune cells in the tumor microenvironment to multi-channel/multi-panel flow cytometry analysis. Here, we report that HER2 negativity associated with reduced overall survival (OS) and greater tumor infiltration with neutrophils and non-classical monocytes. The potential pro-tumoral activities of these cell types were confirmed by the fact that high expression of neutrophil or non-classical monocyte signature genes in the gastrointestinal tumors in The Cancer Genome Atlas, Genotype-Tissue Expression and Gene Expression Omnibus databases associated with worse OS on Kaplan-Meir plots relative to tumors with low expression of these signature genes. Moreover, advanced stage disease in the AGCs of our patients associated with greater tumor frequencies of neutrophils and non-classical monocytes than early stage disease. Thus, our study suggests that these 2 myeloid populations may serve as novel therapeutic targets for HER2negative AGC.
Upon development of information super-highway and multimedia-related technoiogies in recent years, more efficient technologies to transmit, store and retrieve the multimedia data are required. Among such technologies, firstly, it is common that the semantic-based image retrieval is annotated separately in order to give certain meanings to the image data and the low-level property information that include information about color, texture, and shape Despite the fact that the semantic-based information retrieval has been made by utilizing such vocabulary dictionary as the key words that given, however it brings about a problem that has not yet freed from the limit of the existing keyword-based text information retrieval. The second problem is that it reveals a decreased retrieval performance in the content-based image retrieval system, and is difficult to separate the object from the image that has complex background, and also is difficult to extract an area due to excessive division of those regions. Further, it is difficult to separate the objects from the image that possesses multiple objects in complex scene. To solve the problems, in this paper, I established a content-based retrieval system that can be processed in 5 different steps. The most critical process of those 5 steps is that among RGB images, the one that has the largest and the smallest background are to be extracted. Particularly. I propose the method that extracts the subject as well as the background by using an Image, which has the largest background. Also, to solve the second problem, I propose the method in which multiple objects are separated using RGB channel selection techniques having optimized the excessive division of area by utilizing Watermerge's threshold value with the object separation using the method of RGB channels separation. The tests proved that the methods proposed by me were superior to the existing methods in terms of retrieval performances insomuch as to replace those methods that developed for the purpose of retrieving those complex objects that used to be difficult to retrieve up until now.
Kim, Chang-Bum;Lee, Sang-Kyung;Jang, Seong-Joo;Kim, Jung-Min
Journal of radiological science and technology
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v.40
no.4
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pp.633-638
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2017
The amount of radioactive waste has been rapidly increased with development of radiation treatment in medical field. Recently, it has been a common practice to use I-131 for thyroid cancer, F-18 for PET/CT and Tc-99m for diagnosis of nuclear medicine. All the wastes concerned have been disposed of by means of the self-disposal method, for example incineration, after storage enough to decay less than clearance level. IAEA proposed criteria for clearance level of waste which depends on the individual ($10{\mu}Sv/y$) and collective dose (1 man-Sv/y), and concentration of each nuclide (IAEA Safety Series No 111-P-1.1, 1992 and IAEA RS-G-1.7, 2004). In this study, specific radioactivity of radioactive waste contaminated with Re-186 was measured to confirm whether it meets the clearance level. Re-186 has long half life of 3.8 days relatively and emits beta and gamma radiation, therefore it can be applied in treatment and imaging purposes. The specific radioactivity of contaminated gloves weared by radiation workers was measured by MCA(Multi-channel Analyzer) which was calibrated by reference materials in accordance with the measuring procedure. As a result, comparison evaluation of decay storage period between the half-life which was calculated by attenuation curve based on real measurement and physical half-life was considered, and it is showed that the physical half-life is longer than induced half-life. Therefore, the storage period of radioactive waste for self-disposal may be curtailed in case of application of induced half-life. The result of this study will be proposed as ISO standard.
Depression is the most common and widespread mood disorder. About 20% of the population might suffer a major, incapacitating episode of depression during their lifetime. This disorder can be classified into two types: major depressive disorders and bipolar disorder. Since pharmaceutical treatments are different according to types of depression disorders, correct and fast classification is quite critical for depression patients. Yet, classical statistical method, such as minnesota multiphasic personality inventory (MMPI), have some difficulties in applying to depression patients, because the patients suffer from concentration. We used electroencephalogram (EEG) analysis method fer classification of depression. We extracted nonlinearity of information flows between channels and estimated approximate entropy (ApEn) for the EEG at each channel. Using these attributes, we applied two types of data mining classification methods: decision tree and possibilistic support vector machines (PSVM). We found that decision tree showed 85.19% accuracy and PSVM exhibited 77.78% accuracy for classification of depression, 30 patients with major depressive disorder and 24 patients having bipolar disorder.
Han Kyeong-Eun;Park Hyuk-Gu;Yoo Kyoung-Min;Kang Byung-Chang;Kim Young-Chon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.5
s.347
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pp.84-93
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2006
Ethernet-PON is an emerging access network technology that provides a low-cost method of deploying optical access lines between OLT and ONUs. It has a point-to-multipoint and multipoint-to-point architecture in downstream and upstream direction, respectively. Therefore, downstream packets are broadcast from an OLT toward all ONUs sithout collision. On the other hand, since alt ONUs share a common channel, the collision may be occurred for the upstream transmission. Therefore, earlier efforts on Ethernet-PON have been concentrated on an upstream MAC protocol to avoid collision. But it is needed to control downstream traffic in practical access network, where the network provider limits available bandwidth according to the number of users. In this paper, we propose a traffic control scheme for supporting the fairness of the downstream bandwidth. The objective of this algorithm is to guarantee the fairness of ONUs while maintaining good performance. In order to do this, we define the service probability that considers the past traffic information for downstream, the number of tokens and the relative size of negotiated bandwidth. We develop the simulation model for Ethernet-PON to evaluate the rate-limiting algorithm by using AWESIM. Some results are evaluated and analyzed in terms of defined fairness factor, delay and dropping rate under various scenario.
The high resolution studies for shallow seismic reflection are carried out using 24-channel seismograph and the high sensitivity geophone(50-500Hz). In order to study the underground structures such as small faults, fractures, cracks and cavities, it is of great importance to enhance high resolution of the seisrnic records for the targets vertically and laterally. In analysis of high resolution seismic reflection, Nyquist frequency($F_N$) should be lager than the highest frequency in the records and the highest wave number should not be exceed the Nyquist wave number($1/2{\Delta}x$). The highest frequency above the Nyquist will be removed using low pass filter or antialias filter. The trace interval Ax should be taken into account so that the highest wave number(f/v) can be less than $1/2{\Delta}x$. The Fraunhofer diffraction of a hyperbola seismic section above the tunnel appeares on the common offset method, and little first arrivals of direct wave on the single-end shooting, delayed strong impulsive reflections are also shown above the tunnel. Ray Method(Cherveney and Psencik, 1983) also represents the same results that the reflected waves from the tunnel are delayed and single impulsive with little first arrivals, while transrnitted waves through the tunnel are delayed with low frequency.
Objectives:EEG coherence could imply the connectivity between two different areas of the brain, which is known to be important in the pathophysiology of bipolar I disorder(BPD I) and schizophrenia. The authors investigated EEG coherence in patients with BPD I and schizophrenia to examine the connectivity of the neural circuit. Methods:EEGs were recorded in 15 schizophrenia and 14 bipolar disorder patients, and 14 age-matched normal control subjects from 16 electrodes with linked-ear reference. Spectral parameters and coherence were calculated for the alpha bandwidth(8-13Hz) by a multi-channel autoregressive model using 20 artifact-free 2-seconds epochs and the differences were compared among three groups by two different statistical methods;F-test and Kruskal-Wallis test. Furthermore, when there were significant differences among three groups, Scheffe's multiple comparison tests were provided and Jonckheere-Terpstra tests for the ordered alternative were given. Results:In the intra-hemispheric comparison, left frontal coherence was increased in order of control, BPD I and schizophrenia. In the inter-hemispheric comparison, 1) inter-prefrontal coherence in BPD I was signifi- cantly higher than in normal controls, and 2) inter-prefrontal coherence in schizophrenia was significantly lower than in controls. Conclusion:These results suggest that 1) both schizophrenia and BPD I are diseases having the abnormality of neural circuit connectivity in both frontal and prefrontal lobes, and 2) the abnormality is more severe in schizophrenia than in BPD I. Furthermore, the data support that a common pathogenetic process may reside in both schizophrenia and BPD I.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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