Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2007.02a
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pp.48-52
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2007
As huge amount of literature including biological data is being generated after post genome era, it becomes difficult for researcher to find useful knowledge from the biological databases. Bio-text mining and related natural language processing technique are the key issues in the intelligent knowledge retrieval from the biological databases. We propose a bio-text mining technique for the biologists who find Knowledge from the huge literature. At first, web robot is used to extract and transform related literature from remote databases. To improve retrieval speed, we generate an inverted file for keywords in the literature. Then, text mining system is used for extracting given knowledge patterns and keywords. Finally, we construct a grid computing environment to guarantee processing speed in the text mining even for huge literature databases. In the real experiment for 10,000 bio-literatures, the system shows 95% precision and 98% recall.
Purpose: The purpose of study was to measure stroke patients' ability to balance and their degrees of clinical function and to examine the effect of the aquatic exercise method using tasks related to these features. Methods: Twenty stroke patients were randomly assigned to an aquatic task exercise group and a land task exercise group. Both groups used the same exercise method for 60 minutes each session, three times a week for 12 weeks at the same time point and with the same amount of exercise. Results: Before and after the exercise, static balance was measured using balance measuring instruments locomotive faculties, muscular strength, and dynamic balance were assessed through the Berg balance and 10 m gait tests. Finally, gait abilities were measured, and the data obtained were analyzed to generate the results. Conclusion: Both groups showed significant improvement, but the aquatic exercise group showed slightly more significant results in static balance, Berg balance, and upright walking tests. It is thought that the improvement of stroke patients' balance and gait ability can be triggered through the application of aquatic exercise programs in the future.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
The detail simulation modeling of fully-fed induction generator is investigated through PC based MATLAB/Simulink environment. Generator's stator currents are controlled by indirect vector control method. In this method, generator side converter controls the maximum excitation (air gap flux) by stator d-axis current and controls generator torque by stator q-axis current. Induction generator speed is controlled by tip speed ratio (TSR) upon the wind speed variations in order to generate the maximum output power. The generator torque model is specified as a 3-blade wind turbine with rating, then, the model is simulated under normal operating condition and three different fault conditions. The matlab model designed for fully-fed induction generator based wind farm provides good performance under normal and grid fault conditions. It provides good results for different pwm techniques and fault conditions except the single-phase line to ground fault, which should be verified with real time data from wind farms.
Kim, Young-Oh;Seo, Yong-Won;Lee, Seung-Hyun;Lee, Dong-Ryul
Water Engineering Research
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v.1
no.4
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pp.267-277
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2000
This study reports an examination of the sensitivity of water resources in the Keum River basin to climate change. Assuming a doubling in $CO_2$ concentrations, a cooperative study provided four climate change scenarios for this study, which have been translated into temperature and precipitation scenarios on a basin scale. The study utilized these temperature and precipitation data for each climate change scenario as inputs to the NWS-PC model to generate the corresponding streamflow scenario over the Keum River basin. A reservoir simulation model for the Dae-Chung Dam in the Keum River basin has been developed with an object-oriented simulation environment, STELLA. For each streamflow scenario, the performance of the reservoir was assessed in terms of reliability, resiliency, and vulnerability. Although the simulation results are heavily dependent on the choice of the climate change scenarios, the following conclusions can be clearly concluded: (1) the future streamflow over the Dae-Chung Dam tends to decease during the dry period, which seriously increases competitive water use issues and (2) flood control issues predominate under the $2CO_2$-High case.
The talking head (TH) indicates an utterance face animation generated based on text and voice input. In this paper, we propose the generation method of TH with facial expression and intonation by speech input only. The problem of generating TH from speech can be regarded as a regression problem from the acoustic feature sequence to the facial code sequence which is a low dimensional vector representation that can efficiently encode and decode a face image. This regression was modeled by bidirectional RNN and trained by using SAVEE database of the front utterance face animation database as training data. The proposed method is able to generate TH with facial expression and intonation TH by using acoustic features such as MFCC, dynamic elements of MFCC, energy, and F0. According to the experiments, the configuration of the BLSTM layer of the first and second layers of bidirectional RNN was able to predict the face code best. For the evaluation, a questionnaire survey was conducted for 62 persons who watched TH animations, generated by the proposed method and the previous method. As a result, 77% of the respondents answered that the proposed method generated TH, which matches well with the speech.
This paper presents a comparative study on the effectiveness of teaching an engineering course using English with Specific Purpose(ESP). A study was performed using student groups; one class using ESP, and one class conducted in English with an English text. The course conducted using ESP showed the greatest improvement in English writing and conversation, and the students reported a greatly increased confidence in their ability to function professionally using English. A self-assessment of each student was conducted before and after the courses. Prior to the course less than 10% in each group felt that they are able to: a) understand a textbook, b) write an email, c) generate a project report, or d) follow a lecture given in English. The survey at the end of the course showed that the ESP teaching style resulted in significant improvements in students ability and confidence with writing and speaking in English, whereas reading skills were similar for both groups. This is due to the ESP method, in which students are required to give presentations and keep journals in English. After a brief review of the ESP principles and a discussion of how they were implemented, the background data of the participants(students) are described. Finally, the end-of-semester survey highlights the efficacy of the ESP approach.
Recently, most of the users can easily get access to a variety of information sources about companies, products, and services through online channels. Therefore, the online user evaluations are becoming the most powerful tool to generate word of mouth. The user's evaluation is provided in two forms, quantitative rating and review text. The rating is then divided into an overall rating and a detailed rating according to various evaluation criteria. However, since it is a burden for the reviewer to complete all required ratings for each evaluation criteria, so most of the sites requested only mandatory inputs for overall rating and optional inputs for other evaluation criteria. In fact, many users input only the ratings for some of the evaluation criteria and the percentage of missed ratings for each criteria is about 40%. As these missed ratings are the missing values in each criteria, the simple average calculation by ignoring the average 40% of the missed ratings can sufficiently distort the actual phenomenon. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict the rating for the missed values of each criteria by analyzing user's evaluation information included the overall rating and text review for each criteria. The experiments were conducted on 207,968 evaluations collected from the actual hotel evaluation site. As a result, it was confirmed that the prediction accuracy of the detailed criteria ratings by the proposed methodology was much higher than the existing average-based method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.133-140
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2011
For both customers and companies, it is very important to analyze online customer reviews, which consist of small documents that include opinions or experiences about products or services, because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we propose the association model for the opinion mining which can analyze customer opinions posted on web. The association model is to modify the association rules mining model in data mining in order to apply efficiently and effectively the association mining techniques to the opinion mining. We designed and implemented the opinion mining systems based on the modified association model and the grouping idea which would enable it to generate significant rules more.
Hatching occurred in the time dependent manners and strictly controlled. Although, the hatching processes are under the control of muti-embryotrophic factors and the expressed G proteins of cell generate integrated activation, the knowledge which GPCRs are expressed during hatching stage embryos are very limited. In the present study, which G proteins are involved was examined during blastocyst development to the hatching stage. The early-, expanded-, and lobe-stage blastocysts were treated with various $G_{\alpha}$ activators and H series inhibitors, and examined developmental patterns. Pertusis toxin (PTX) improved the hatching rate of the early-stage blastocyst and lobe-formed embryos. Cholera toxin (CTX) suppressed the hatching of the early-stage blastocyst and expanded embryos. The effects of toxins on hatching and embryo development were changed by the H7 and H8. These results mean that PTX mediated GPCRs activation is signaling generator in the nick or pore formation in the ZP. In addition, PTX mediated GPCR activation induces the locomotion of trophectoderm for the escaping. CTX mediate GPCRs activation is the cause of suppression of hatching processes. Based on these data, it is suggested that various GPCRs are expressed in the periimplantation stage embryos and the integration of the multiple signals decoding of various signals in a spatial and temporal manner regulate the hatching process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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