Facilitates chromatin transcription (FACT) is a chromatin-specific elongation factor required for transcription of chromatin templates in vivo and in vitro. FACT consists of human homologue of the Saccharomyces cerevisiae Spt16/Cdc68 protein (hSpt16) and the high mobility group-1-like protein structure-specific recognition protein-1 (SSRP-1). Here we show that the protein level of hSpt16 is massively down-regulated in quiescent T98C cells using both immunofluorescence and western blot analysis. In contrast, we observe high level of the hspt16 expression in the proliferative T98G cells. Interestingly, the expression of SSRP-1 is not altered in both quiescent and proliferative states. Taken together, our findings implicate that the expression of hSpt16 is associated with the proliferative state and can be used as a proliferation marker.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.495-508
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2023
To compare whether broadcast fact-checking news, which aims to overcome the limitations of objective reporting, ensures fairness, we analyzed 227 fact-checked news stories aired on the main news of KBS, MBC SBS, TV Chosun, JTBC MBN, and YTN from January 1, 2022 to May 31, 2022, when the 20th presidential and local election campaigns were held. The analysis showed clear differences in fact-checking targets and narratives by broadcasters. In general, MBC, JTBC,and YTN were more likely to favor liberal parties such as the Democratic Party, while TV Chosun had a lot of narratives favoring the conservative camp. SBS and MBN were relatively neutral. KBS seemed to be trying to remain outwardly neutral. SBS and TV Chosun were the most active in fact-checking, but they covered a wide range of issues and were characterized by a bias toward contextualizing issues that viewers were curious about, rather than clarifying the facts. The projection of ideological bias by broadcasters in fact-checking narratives is a challenge that needs to be overcome.
This study examined the effect of Attention Feedback Awareness and Control Training(A-FACT) on attention bias and generalized anxiety symptoms in college students. A total of 31 college students with at least 10 points on the Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) scale or at least 56 points on the Korean version of the Penn State Worry Questionnaire (K-PSWQ) with attention bias were randomly assigned to one of three groups: A-FACT( n = 11), Attention Bias Modification (ABM)(n = 10) and Active Placebo Control (APC)(n = 10). Participants in A-FACT group received real-time feedback on attention bias based on their Baseline Neutral Response time(BNR) during A-FACT using a dot probe task. Participants in the ABM group received standard ABM, and those in the APC performed a dot probe task that they were informed was a program to reduce attention bias, but feedback was not provided. A total of eight sessions was conducted twice a week over a 4-week period. After every two sessions, GAD-7, K-PSWQ and K-STAI were rated. The effect of attention bias modification training was rated by changes in the Attention Bias Score(ABS), and in GAD-7, K-PSWQ and K-STAI scores. The results of repeated measure ANOVA indicated that the A-FACT group showed a significant decrease in ABS as well as in GAD-7, K-PSWQ and K-STAI scores compared to the other groups. Current results suggest that self-regulatory control of attention, that is, recognition of bias through feedback in A-FACT, may be effective in alleviating attention bias and generalized anxiety symptoms by recognizing bias through feedback on bias in attention bias modification training.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1275-1278
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2021
Nowadays, fake news from newspapers and social media is a serious issue in news credibility. Some of machine learning methods (such as LSTM, logistic regression, and Transformer) has been applied for fact checking. In this paper, we present Transformer-based fact checking model which improves computational efficiency. Locality Sensitive Hashing (LSH) is employed to efficiently compute attention value so that it can reduce the computation time. With LSH, model can group semantically similar words, and compute attention value within the group. The performance of proposed model is 75% for accuracy, 42.9% and 75% for Fl micro score and F1 macro score, respectively.
Objective : The aim of this study was to evaluate the reliability and validity of the Pediatric Functional Assessment of Cancer Therapy Questionnaire Brain Tumor Survivor (version 2.0) Aged 13 years and older (Parent Form) (pedsFACT-BrS parent of adolescent). Methods : The pedsFACT-BrS parent of adolescent was translated and cross-culturally adapted into Korean, following standard Functional Assessment of Chronic Illness Therapy (FACIT) methodology. The psychometric properties of the pedsFACT-BrS parent of adolescent were evaluated in 170 brain tumor patient's mothers (mean age=43.38 years). Pretesting was performed in 30 mothers, and the results indicated good symptom coverage and overall comprehensibility. The participants also completed the Child Health Questionnaire Parent Form 50 (CHQ-PF-50), Neuroticism in Eysenck Personality Questionnaire, and Karnofsky score. Results : In validating the pedsFACT-BrS parent of adolescent, we found high internal consistency, with Cronbach's ${\alpha}$ coefficients ranging from 0.76 to 0.94. The assessment of test-retest reliability using intraclass correlation coefficient revealed satisfactory values with ICCs ranging from 0.84 to 0.93. The pedsFACT-BrS for parent of adolescent also demonstrated good convergent and divergent validities when correlated with the Child Health Questionnaire Parent Form 50 (CHQ-PF-50) and the Neuroticism in Eysenck Personality Questionnaire. The pedsFACT-BrS parent of adolescent showed good clinical validity, and effectively differentiated between clinically distinct patient groups according to the type of treatment, tumor location, shunt, and Karnofsky score of parent proxy report. Conclusion : We confirmed that this reliable and valid instrument can be used to properly evaluate the quality of life of Korean adolescent brain tumor patients by their parents' proxy report.
A star schema consists of a central fact table, which is surrounded by one or more dimension tables. Each row int the fact table contains a multi-part primary key(or a composite foreign key) along with one or more columns containing various facts about the data stored in the row Each of the composit foreign key components is related to a dimensional table. The combination of keys in the fact table creates a composite foreign key that is unique to the fact table record. The composite foreign key, however, is rarely unique to the fact table record in real-world applications, particularly in financial applications. In order to make the composite foreign key be the determinant in real-world application, some precalculation might be performed in the SQL relational database, and cached in the OLAP database. However, there are many drawbacks to this approach. In some cases, this approach might give users the wrong results. In this paper, an approach to fact table modeling and related MDX query composing, which can be used in real-world applications without performing any precalculation and gives users the correct results, is proposed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.177-188
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2007
A star schema consists of a central fact table, which is surrounded by one or more dimension tables. Each row in the fact table contains a multi-part primary key(or a composite foreign key) along with one or more columns containing various facts about the data stored in the row. Each of the composit foreign key components is related to a dimensional table. The combination of keys in the fact table creates a composite foreign key that is unique to the fact table record. The composite foreign key, however, is rarely unique to the fact table retold in real-world applications, particularly in financial applications. In order to make the composite foreign key be the determinant in real-world application, some precalculation might be performed in the SQL relational database, and cached in the OLAP database. However, there are many drawbacks to this approach. In some cases, this approach might give users the wrong results. In this paper, an approach to fact table modeling and related MDX query composing, which can be used in real-world applications without performing any precalculation and gives users the correct results, is proposed.
In this paper, I describe a knowledge-based question-answering system and significance of the system with a view to constructing a fact database. The knowledge-based system takes advantage of existing NLP-resources such as conceptual structures of ontologies along with morphotogical, syntactic and semantic analysis. The use of conceptual structures allows us to select right answers through inferences basically made by expansions of concepts. However, the work of constructing factual knowledge requires a great amount of acquisition time in large-scale applications because of the nature of human interference. This is why the procedure of acquiring factual knowledge cannot be fully automated. Apart from efficiency considerations. the knowledge-based system deserves serious consideration, I point out benefits of the system and describe the whole procedure of building the system in terms of a fact database.
Data Warehousing and OLAP (On-Line Analytical Processing) have turned into the key technology for comprehensive data analysis. Originally developed for the needs of decision support in business, data warehouses have proven to be an adequate solution for a variety of non-business applications and domains, such as government, research, and medicine. Analytical power of the OLAP technology comes from its underlying multidimensional data model, which allows users to see data from different perspectives. However, this model displays a number of deficiencies when applied to non-conventional scenarios and analysis tasks. This paper presents an attempt to systematically summarize various extensions of the original multidimensional data model that have been proposed by researchers and practitioners in the recent years. Presented concepts are arranged into a formal classification consisting of fact types, factual and fact-dimensional relationships, and dimension types, supplied with explanatory examples from real-world usage scenarios. Both the static elements of the model, such as types of fact and dimension hierarchy schemes, and dynamic features, such as support for advanced operators and derived elements. We also propose a semantically rich graphical notation called X-DFM that extends the popular Dimensional Fact Model by refining and modifying the set of constructs as to make it coherent with the formal model. An evaluation of our framework against a set of common modeling requirements summarizes the contribution.
The purpose of this study was to analyze the impact of mediator effect related to role-orientation of traditional newspaper editors in terms of role-cognition and role-orientation in aspects of real reportage attitude by classifying the newspaper editor's role-cognition with social stability, reform, check, on the other hand, role-orientation with reporter's intention, intention of actual fact, and reader's intention. The results were as follows: In terms of reporter's intention the research showed the fact that reporter's intentions was influenced by the role cognition of social stability and at the same time, it also made to reduce the attitude of real reportage. Compared with intention of actual fact and reader's intention, the intention of actual fact could be only influenced by the social stability, but it could not give any effectiveness to the attitude of real reportage, furthermore, the research showed the fact that reader's intention aroused some mediator effects which newspaper editor's role cognition gave rise to the attitude of real reportage much more strongly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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