Objectives : The purpose of this study was to compare the efficacy of Needle-Embedding Therapy with Acupuncture for Chronic Tension-type Headache (CTTH) patients. Methods : The study recruited Chronic Tension-type Headache patients. A total of twenty-six patients were divided into 2 groups. 13 subjects were placed into a needle-embedding therapy group and 13 subjects into an acupuncture therapy group by a randomization table. The needle-embedding therapy group was treated with needle-embedding at Fengchi (GB20), while the acupuncture therapy was acupunctured at Fengchi (GB20). Then, a comparative analysis was conducted by comparing the results with those measured by a Blood pressor, Heart rate variability (HRV), Henry Ford Headache Disablity Inventory (HDI) Internet Headache Impact Test (HIT), and Visual Analogue Scale (VAS). Results & Conclusions : As a result of evaluation by using the self-rating headache index (VAS, HDI, HIT), pain score declined in both groups. But they were not difference between the two groups.
A chat system is a computer program that understands user's miscellaneous utterances and generates appropriate responses. Sometimes a chat system needs to answer users' simple information-seeking questions. However, previous generative chat systems do not consider how to embed knowledge entities (i.e., subjects and objects in triple knowledge), essential elements for question-answering. The previous chat models have a disadvantage that they generate same responses although knowledge entities in users' utterances are changed. To alleviate this problem, we propose a knowledge entity embedding method for improving question-answering accuracies of a generative chat system. The proposed method uses a Siamese recurrent neural network for embedding knowledge entities and their synonyms. For experiments, we implemented a sequence-to-sequence model in which subjects and predicates are encoded and objects are decoded. The proposed embedding method showed 12.48% higher accuracies than the conventional embedding method based on a convolutional neural network.
Digital watermarking is a technique embedding hidden information into multimedia data imperceptibly such as images and sounds. Generally an original image is transformed and coded watermark data is embedded in frequency domain watermarking models. In this paper, We propose a new data embedding method using Fresnel transform. A watermark image is fresnel-transformed and the intensity of transformed pattern is embedded into original image. Our watermarking model has the flexibility In data embedding. It is possible to get many embedding patterns from a single watermark image by using various distance parameters with Fresnel transform. All kinds of image models such af shape, letter and photo ran be used as a watermark data. The watermarking experiments were conducted to show the validity of the proposed method, and the results show that our method has the robustness against lossy compression, filtering and geometric transformation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.6
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pp.1027-1034
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2017
In this paper, we propose a new function embedding method that can measure mathematical projections of probability amplitude, probability, average expectation and matrix elements of stationary-state unit matrix at all control operation points of quantum gates. The function embedding method in this paper is to embed orthogonal normalization condition of probability amplitude for each control operating point into a binary scalar operator by using Dirac symbol and Kronecker delta symbol. Such a function embedding method is a very effective means of controlling the arithmetic power function of a unitary gate in a unitary transformation which expresses a quantum gate function as a tensor product of a single quantum. We present the results of evolutionary operation and projective measurement when we apply the proposed function embedding method to the ternary 2-qutrit cNOT gate and compare it with the existing methods.
In this paper, we prove mesh-like networks can be embedded into Petersen-Torus(PT) networks. Once interconnection network G is embedded in H, the parallel algorithm designed in Gcan be applied to interconnection network H. The torus is embedded into PT with dilation 5, link congestion 5 and expansion 1 using one-to-one embedding. The honeycomb mesh is embedded into PT with dilation 5, link congestion 2 and expansion 5/3 using one-to-one embedding. Additional, We derive average dilation. The embedding algorithm could be available in both wormhole routing system and store-and-forward routing system by embedding the generally known Torus and honeycomb mesh networks into PT at 5 or less of dilation and congestion, and the processor throughput could be minimized at simulation through one-to-one.
In recent years, word embedding has been a popular field of natural language processing research and a skip-gram has become one successful word embedding method. It assigns a word embedding vector to each word using contexts, which provides an effective way to analyze text data. However, due to the limitation of vector space model, primary word embedding methods assume that every word only have a single meaning. As one faces multi-sense words, that is, words with more than one meaning, in reality, Neelakantan (2014) proposed a multi-sense skip-gram (MSSG) to find embedding vectors corresponding to the each senses of a multi-sense word using a clustering method. In this paper, we propose a modified method of the MSSG to improve statistical accuracy. Moreover, we propose a data-adaptive choice of the number of clusters, that is, the number of meanings for a multi-sense word. Some numerical evidence is given by conducting real data-based simulations.
Kim, Pyung Han;Jung, Ki Hyun;Yoon, Eun-Jun;Ryu, Kwan-Woo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.6
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pp.768-788
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2021
The reversible data hiding technique safely transmits secret data to the recipient from malicious attacks by third parties. In addition, this technique can completely restore the image used as a transmission medium for secret data. The reversible data hiding schemes have been proposed in various forms, and recently, the reversible data hiding schemes based on interpolation are actively researching. The reversible data hiding scheme based on the interpolation method expands the original image into the cover image and embed secret data. However, the existing interpolation-based reversible data hiding schemes did not embed secret data during the interpolation process. To improve this problem, this paper proposes embedding the first secret data during the image interpolation process and embedding the second secret data into the interpolated cover image. In the embedding process, the original image is divided into blocks without duplicates, and the maximum and minimum values are determined within each block. Three way searching based on the maximum value and two way searching based on the minimum value are performed. And, image interpolation is performed while embedding the first secret data using the PVD scheme. A stego image is created by embedding the second secret data using the maximum difference value and log function in the interpolated cover image. As a result, the proposed scheme embeds secret data twice. In particular, it is possible to embed secret data even during the interpolation process of an image that did not previously embed secret data. Experimental results show that the proposed scheme can transmit more secret data to the receiver while maintaining the image quality similar to other interpolation-based reversible data hiding schemes.
Recently, with the change of the intelligent security paradigm, study to apply various information generated from various information security systems to AI-based anomaly detection is increasing. Therefore, in this study, in order to convert log-like time series data into a vector, which is a numerical feature, the CBOW and Skip-gram inference methods of deep learning-based Word2Vec model and statistical method based on the coincidence frequency were used to transform the published ADFA system call data. In relation to this, an experiment was carried out through conversion into various embedding vectors considering the dimension of vector, the length of sequence, and the window size. In addition, the performance of the embedding methods used as well as the detection performance were compared and evaluated through GRU-based anomaly detection model using vectors generated by the embedding model as an input. Compared to the statistical model, it was confirmed that the Skip-gram maintains more stable performance without biasing a specific window size or sequence length, and is more effective in making each event of sequence data into an embedding vector.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.18
no.4
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pp.41-49
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2014
In this study, experimental research was carried out to evaluate the structural performance of the reinforced concrete beam using hybrid retrofitting with two materials (groove and embedding FRP rod, CFRP sheet) in existing reinforced concrete buildings. Seven reinforced concrete beams, retrofitted groove and embedding FRP rod (NER series) and groove and embedding FRP rod with CFRP sheet (NERL series), and standard specimen (NBS) were constructed and tested under monotonic loading. Design parameters of test specimens are the amount of groove and embedding FRP rod and lapping CFRP sheet. Test results showed that the maximum load carrying capacity of specimens with groove and embedding FRP rod and groove and embedding FRP rod with CFRP sheet (NERL series) were increased the by 12~46% and 22~77% respectively in comparison with the standard specimen NBS. Test specimens NER series were failed with the adhesion slip and concrete cover separation. And test specimens NERL series were failed with the adhesion slip due to the confining effect of lapping CFRP sheet.
Taking into account the smoothness determined by sharp maximal functions, Sobolev type embedding results on Triebel-Lizorkin and Besov spaces are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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