With the development of ICT technology, the game industry is growing rapidly. However, due to the excessive play of the game, there are cases where normal life is difficult. It is necessary to study the diagnosis and countermeasures against such game addiction. This paper study a system for diagnosing game addiction based on game usage information of game users. In order to develop a game addiction diagnostic system, this study classifies game addiction and abuse users and collects and models log information in real game environment. In addition, the addiction and good use model of game users was used as a knowledge to diagnose the addiction of new game users. Through the experiment, we could confirm the meaningful results. Also, according to the result of the diagnosis, the service such as SMS and reporting was suggested.
Purpose: Long noncoding RNA 00703 (LINC00703) was found originating from a region downstream of Kruppel-like factor 6 (KLF6) gene, having 2 binding sites for miR-181a. Since KLF6 has been reported as a target of miR-181a in gastric cancer (GC), this study aims to investigate whether LINC00703 regulates the miR-181a/KLF6 axis and plays a functional role in GC pathogenesis. Materials and Methods: GC tissues, cell lines, and nude mice were included in this study. RNA binding protein immunoprecipitation (RIP) and pull-down assays were used to evaluate interaction between LINC00703 and miR-181a. Quantitative real-time polymerase chain reaction and western blot were applied for analysis of gene expression at the transcriptional and protein levels. A nude xenograft mouse model was used to determine LINC00703 function in vivo. Results: We revealed that LINC00703 competitively interacts with miR-181a to regulate KLF6. Overexpression of LINC00703 inhibited cell proliferation, migration/invasion, but promoted apoptosis in vitro, and arrested tumor growth in vivo. LINC00703 expression was found to be decreased in GC tissues, which was positively correlated with KLF6, but negatively with the miR-181a levels. Conclusions: LINC00703 may have an anti-cancer function via modulation of the miR-181a/KLF6 axis. This study also provides a new potential diagnostic marker and therapeutic target for GC treatment.
The medical instrument industry which is one of the high value added industry has been neglected on the various system and political support because it has been recognized as an unknown field to the public although it is the very easy-approaching field for the export market that minimize a technological gap between advanced country and Korea. Especially, the product design that is very important element for the efficient medical treatment and the psychological stabilization of patient is a typical field of lack of investment and support by the unconcern and lack of understanding of design. Therefore this research suggests the current problem of design with the general inquiry of internal and external market situation and domestic medical instrument industry and also it has the conclusion of an alternative proposal for the solution with the design development processing of a moving type-image diagnostic equipment. We will emboss the importance of design competitiveness, suggest the model and basic data to the medical instrument company that starts later, and be a role of inspiration for the lasting investible desire with this research.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.467-474
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1999
In this paper, Fault tolerant digital governor, using duplex I/O module and triplex CPU module and also 2 out of 3 voting algorithm and adding self diagnostic ability, is designed to realize ceaseless controlling and to improve the reliability of control system. The processor module of the system(SIDG-3000) is developed based on MC68EC040 32 Bit of Motorola, which guaranteed high quality of the module ,and SRAM for data also SRAM for command are separated. The process module also includes inter process communication function and power back up function (SRAM for back-up). System reliability is estimated by using the model of Markov process. The reliability of triplex system in mission time can be improved about 1.8 times in reliability 86%. 2.8 times in 95 %, 6 times in 99 % compared with a single control system. Designed digital governor system is applied after modelling of the steam turbine generator system of Buk-Cheju Thermal Power Plant. Simulation is carried out to prove the effectiveness of the designed digital governor system
Recently, the dental information systems were rapidly developed in order to store and process the data of patients. But, these systems should serve a doctor a good quality information against disease for diagnostic and surgery purpose so as to success in this field. This function of the system it important to persuade patients to undergo proper surgical operation they needed. Hence, 3D teeth model capable of simulating the dental surgery and treatment is necessary Teeth manipulation of dentistry is performed on individual tooth in dental clinic. io, 3D teeth reconstruction system should have the techniques of segmentation and 3D reconstruction adequate for individual tooth. In this paper, we propose the techniques of adaptive optimal segmentation to segment the individual area of tooth, and reconstruction method of tooth based on contour-based method. Each tooth can be segmented from neighboring teeth and alveolar bone in CT images using adaptive optimal threshold computed differently on tooth. Reconstruction of individual tooth using results of segmentation can be manipulated according to user's input and make the simulation of dental surgery and treatment possible.
Kim, Hyo-Geun;Aowlad Hossain, A.B.M.;Lee, Soo-Yeol;Cho, Min-Hyoung
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.32
no.2
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pp.158-164
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2011
Breast cancer is the most frequently appearing cancer in women, these days. To reduce mortality of breast cancer, periodic check-up is strongly recommended. X-ray mammography is one of powerful diagnostic imaging systems to detect 50~100 um micro-calcification which is the early sign of breast cancer. Although x-ray mammography has very high spatial resolution, it is not easy yet to distinguish cancerous tissue from normal tissues in mammograms and new tissue characterizing methods are required. Recently ultrasound elastography technique has been developed, which uses the phenomenon that cancerous tissue is harder than normal tissues. However its spatial resolution is not enough to detect breast cancer. In order to develop a new elastography system with high resolution we are developing x-ray elasticity imaging technique. It uses the small differences of tissue positions with and without external breast compression and requires an algorithm to detect tissue displacement. In this paper, computer simulation is done for preliminary study of x-ray elasticity imaging. First, 3D x-ray breast phantom for modeling woman's breast is created and its elastic model for FEM (finite element method) is generated. After then, FEM experiment is performed under the compression of the breast phantom. Using the obtained displacement data, 3D x-ray phantom is deformed and the final mammogram under the compression is generated. The simulation result shows the feasibility of x-ray elasticity imaging. We think that this preliminary study is helpful for developing and verifying a new algorithm of x-ray elasticity imaging.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.292-298
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2011
In order to acquire new information and biological meaning of the signal data by defining the relationships between them, new modeling technique, ontology, has been proposed. The data of bio-signal can be represented as a systematic and logical to manage continuously bio-signal data using ontology. Furthermore, knowledge of which resources are utilized to provide improved service quality in medical information, health services in various fields. However, relevant studies have not been performed actively to compare importance of relationships between bio-signals. Therefore semantic representation of biometric information should be by defining the relationship between bio-signals. In this paper, we have developed bio-signal ontology to use as a model for using domain knowledge. We verified the usefulness of the ontology by using scenarios.
In this paper, we present an on-line quiz authoring software that helps teachers create an intelligent on-line quiz. It is designed to give each student appropriate diagnostic report using Bayesian inference networks that represent the relationships among knowledge-items. Once the authors design and edit quizzes in quiz authoring page, the authoring tool automatically produces a knowledge-model based on Bayesian inference network, on-line quizzes, and student report pages. It turns out that the on-line quizzes generated by this tool help students identify their weak parts of subject, make learning strategies for the next learning steps and carry out supplementary learning for their weak knowledge-items.
In prevention and diagnostic system of GIS, pattern classification is focused on the detection of unnatural patterns in PD(Partial discharge) image data. Fractals have been used extensively to provide a description and to model mathematically many of the naturally occurring complex shapes, such as coastlines, mountain ranges, clouds, etc., and have also received increased attention in the field of image processing, for purposes of segmentation and recognition of regions and objects present in natural scenes. Among the numerous fractal features that could be defined and used for image data, fractal dimension and lacunarity have been found to be useful for recognition purposes Partial discharge(PD) occuring in GIS system is a very complex phenomenon, and more so are the shapes of the various 2-d patterns obtained during routine tests and measurements. It has been fairly well established that these pattern shapes and underlying defects causing PD have a 1:1 correspondence, and therefore methods to describe and qunatify these pattern shapes must be explored, before recognition systems based on them could be developed. The computed fractal features(fractal dimension and lacunarity) for standard library of PD data were analyzed and found to possess fairly reasonable pattern discriminating abilities. This new approach appears promising, and further research is essential before any long-term predictions can be made.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.2
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pp.205-210
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2014
Recently, pattern recognition methods have been widely used by researchers for fault diagnoses of mechanical systems. A pattern recognition method determines the soundness of a mechanical system by detecting variations in the system's vibration characteristics. Hidden Markov models (HMMs) and artificial neural networks (ANNs) have recently been used as pattern recognition methods in various fields. In this study, a HMM-ANN hybrid method for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced, and a rotating wind turbine blade with a crack is selected for fault diagnosis. The existence, location, and depth of said crack are identified in this research. For improving the diagnostic accuracy of the method in spite of the presence of noise, a moment with a few specific frequencies is applied to the structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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