Background: We investigated the feasibility of in vitro radiosensitivity prediction with gene expression using deep learning. Methods: A microarray gene expression of the National Cancer Institute-60 (NCI-60) panel was acquired from the Gene Expression Omnibus. The clonogenic surviving fractions at an absorbed dose of 2 Gy (SF2) from previous publications were used to measure in vitro radiosensitivity. The radiosensitivity prediction model was based on the convolutional neural network. The 6-fold cross-validation (CV) was applied to train and validate the model. Then, the leave-one-out cross-validation (LOOCV) was applied by using the large-errored samples as a validation set, to determine whether the error was from the high bias of the folded CV. The criteria for correct prediction were defined as an absolute error<0.01 or a relative error<10%. Results: Of the 174 triplicated samples of NCI-60, 171 samples were correctly predicted with the folded CV. Through an additional LOOCV, one more sample was correctly predicted, representing a prediction accuracy of 98.85% (172 out of 174 samples). The average relative error and absolute errors of 172 correctly predicted samples were 1.351±1.875% and 0.00596±0.00638, respectively. Conclusion: We demonstrated the feasibility of a deep learning-based in vitro radiosensitivity prediction using gene expression.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.820-829
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2007
This paper presents an evaluation of feasibility studies conducted to justify investments in infrastructure projects. An analysis of a previous feasibility study for a highway construction project is presented in this paper with an emphasis on the estimates and forecasts presented in that study in order to weigh expected benefits from the project against expected costs. The forecasted numbers are compared with actual data collected during the operation phase about the usage of the facility. The comparison reveals a huge difference between estimated numbers and actual numbers. Based on the lessons learned from the analyzed case study, recommendations are presented to improve feasibility studies for infrastructure projects including: peer review of feasibility studies; before-and-after feasibility studies; and defined scope and methodology for feasibility studies. Decision makers are advised to take outcomes of feasibility studies for infrastructure projects with extreme caution as some studies may provide erroneous and misleading input to their decisions regarding investment in infrastructure projects.
메타모델은 설계 프레임워크 안에서 높은 효율성과 우수한 예측 능력, 타 프로그램과 쉬운 연동성 때문에 공학분야에서 지난 10 년간 최적설계 기법들과 함께 발전해왔다. 메타모델을 구성하기 위해서는 실험계획법, 메타모델링 기법, 검증법과 같은 절차가 요구된다. 검증법은 메타모델의 정확성을 판단하기 때문에 순차적 크리깅 메타모델에서 정확한 크리깅 메타모델을 구성하기 위한 표본점의 개수를 결정한다. 크리깅 메타모델과 같은 보간모델은 표본점에서의 응답을 항상 지나기 때문에 기존 방법으로 메타모델의 정확성을 판단하기 위해서는 추가적인 해석이나 메타모델의 재구성이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 추가적인 해석과 메타모델의 재구성을 요구하지 않는 메타모델의 해석적 민감도를 이용하는 민감도 검증법을 제안한다. 14 개의 2 차원 수학예제와 공학예제를 이용하여 이 방법의 타당성을 검증한다.
Objectives: This study aimed to develop and assess the content validity and internal consistency of a questionnaire on the feasibility of mobile dietary self-monitoring applications. Methods: We developed a feasibility questionnaire to assess the overall usage, convenience, usefulness, and satisfaction of mobile dietary applications. The initial draft of the questionnaire contained 17 items with yes/no, multiple-choice, and open-ended questions and 52 items on 5-point Likert scales. To validate the content, ten experts evaluated the relevance of the items for each subscale using a 5-point scale. We calculated the item-level content validity index (I-CVI) and scale-level content validity index (S-CVI). A total of 102 adults answered the questionnaires which reflected the experts' reviews. We conducted an exploratory factor analysis to determine the underlying structure of responses and categorized convenience, usefulness, and satisfaction. We also calculated Cronbach's alpha coefficient to examine the internal consistency of items in each subscale. Results: The S-CVI score of the items was 0.86, and we removed items with an I-CVI score of < 0.80. We combined, revised, or separated some remaining items and added one item as per the experts' comments. As a result, we included 16 items about overall usage and 42 sub-questions. Based on the responses of the 102 adults, we performed exploratory factor analysis using the principal axis method. We retained items with a factor loading of > 0.40, resulting in a final set of 35 questions (convenience: 15, usefulness: 12, satisfaction: 8 items). The Cronbach's alpha values of the three scales were 0.93, 0.91, and 0.91 for 1) usefulness, 2) convenience, and 3) satisfaction, respectively. Conclusions: We developed a feasibility questionnaire for mobile dietary self-monitoring applications and examined its content validity and internal consistency. Our questionnaire has the potential to measure the feasibility of mobile dietary self-monitoring applications.
Wireless Sensor Network(WSNs) consists of small sensor nodes with sensing, computation, and wireless communication capabilities. The large number of sensor nodes in a WSN means that there will often be some nodes which give erroneous sensor data owing to several reasons such as power shortage and transmission error. Generally, these sensor data are gathered by a sink node to monitor and diagnose the current environment. Therefore, this can make it difficult to get an effective monitoring and diagnosis. In this paper, to overcome the aforementioned problems, intelligent sensor data validation method based on PCA(Principle Component Analysis) is utilized. Furthermore, a practical implementation using embedded system is given to show the feasibility of the proposed scheme.
The purpose of this study is to develop a non-invasive blood glucose measurement method by a portable near infrared (NIR) system which was newly integrated by our lab. The portable NIR system includes a tungsten halogen lamp, a specialized reflectance fiber optic probe and a photo diode array type InGaAs detector; which was developed by a microchip technology based on the lithography. Reflectance NIR spectra of different parts of human body (finger tip, earlobe, and inner lip) were recorded by using a fiber optic probe. The spectra were collected over the spectral range 1100 ∼ 1740 nm. Partial least squares regression (PLSR) was applied for the calibration and validation for the determination of blood glucose. The calibration model from earlobe spectra presented better results, showing good correlation with a glucose oxidase method which is a mostly used standard method. This model predicted the glucose concentration for validation set with a SEP of 33 mg/dL. This study indicated the feasibility for non-invasive monitoring of blood glucose by a portable near infrared system.
The wind resource assessment for measured wind data over 1 year by using the meteorological mast should be a prerequisite for business feasibility of the wind farm development. Even though the direction of boom mounting the wind vane and anemometer is carefully engineered to escape the interference of wakes generated from the met-mast structures, the shadow effect is not completely avoided due to seasonal winds in the Korean Peninsula. The shadow effect should be properly calibrated because it is able to distort the wind resources. In this study a calibration method is introduced for the measured wind data at Julpo in Jeonbuk Province. Each sectoral terrain conditions along the selected wind direction nearby the met-mast is investigated, and the distorted wind data due to shadow effects can be calibrated effectively. The correction factor is adopted for quantitative calibration by carrying out the WindSim analysis.
This study was conducted to assess the feasibility of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a rapid and reliable method for the estimation of crude protein (CP) fractions in forage legume mixtures (sudangrass and pea mixture, and kidney bean and potato mixture). A total of 178 samples were collected and their spectral reflectance obtained in the range of 400~2,500 nm. Of these, 50 samples were selected for calibration and validation, and 35 samples were used for calibration of the data set, and the modified partial least square regression (MPLSR) analysis was performed. The correlation coefficient ($r^2$) and the standard error of cross-validation (SECV) of the calibration models in the CP fractions, A, B1, B2, B3, and C, were 0.94 (1.05), 0.92 (0.74), 0.96 (0.95), 0.91 (0.42), and 0.83 (0.38), respectively. Fifteen samples were used for equation validation, and the $r^2$ and the standard error of prediction (SEP) were 0.87 (1.45), 0.91 (0.49), 0.94 (1.13), 0.36 (0.96), and 0.74 (0.67), respectively. This study showed that NIRS could be an effective tool for the rapid and precise estimation of CP fractions in forage legume mixtures.
고준위폐기물처분장의 공학적 성능은 공학적 방벽의 열적-수리적-역학적 거동에 의해 크게 좌우된다. 2002년에 제안된 기준처분시스템 완충재의 열적-수리적-역학적 거동 실증을 위해서, 엔지니어링 규모의 실증장치인 KENTEX를 제작설치 하였다. 이 실증실험은 2005년 5월 31일에 시작하여 현재 진행 중에 있다. 본 논문에서는 운전 중인 KENTEX시설과 이 시설에서 수행 중인실험 및 향후 연구내용을 소개하고, 또한 센서 설치 및 운전조건 결정을 위해 수행한 운전 전 T-H-M 모델 계산결과도 기술하였다. 한국형 기준처분시스템의 실증연구와 관련하여, KENTEX 실증실험은 향후 추진될 지하시험시설에서의 현장시험에 필요한 자료와 경험을 제공하고, 기준처분시스템의 열적-수리적-역학적 거동특성과 평가모델을 검증할 것이다. 실험적으로는 처분장 완충재로 사용되는 벤토나이트 블록의 제작 및 설치에 대한 엔지니어링 타당성을 보여 주는데 유용하게 활용될 것이다.
Due to the special structure of the car seat, the heating and cooling module must be installed in a limited area resulting in difficulty in regards to achieving optimal cooling and heating efficiency. In order to solve these problems, this paper establishes a new structure for heating and cooling modules, verifies the structural feasibility of the thermoelectric module for cooling and heating the seat through fluid simulations, and verifies the proper design of the mechanical components of the thermoelectric module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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