Cancer registration, an important component of cancer surveillance, is essential to a unified, scientific and public health approach to cancer prevention and control. India has one of the highest cancer incidence and mortality rates in the world. A good surveillance system in the form of cancer registries is important for planning and evaluating cancer-control activities. Cancer registration in India was initiated in 1964 and expanded since 1982, through initiation of the National Cancer Registry Program (NCRP) by the Indian Council of Medical Research. NCRP currently has twenty-six population based registries and seven hospital based registries. Yet, Indian cancer registries, mostly in urban areas, cover less than 15% of the population. Other potential concerns about some Indian registries include accuracy and detail of information on cancer diagnosis, and timeliness in updating the registry databases. It is also important that necessary data collection related quality assurance measures be undertaken rigorously by the registries to ensure reliable and valid information availability. This paper reviews the current status of cancer registration in India and discusses some of the important pitfalls and issues related to cancer registration. Cancer registration in India should be complemented with a nationwide effort to foster systematic investigations of cancer patterns and trends by states, regions and sub populations and allow a continuous cycle of measurement, communication and action.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.5
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pp.335-342
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2016
When dynamics changes occurred in an existing Bayesian Network (BN), the related parameters embedding on the BN have to be updated to new parameters adapting to changed patterns. In this case, these parameters have to be updated with the consideration of the causalities in the BN. This research suggests a framework for updating parameters dynamically using Expectation Maximization (EM) algorithm and Harmony Search (HS) algorithm among several Meta-Heuristics techniques. While EM is an effective algorithm for estimating hidden parameters, it has a limitation that the generated solution converges a local optimum in usual. In order to overcome the limitation, this paper applies HS for tracking the global optimum values of Maximum Likelihood Estimators (MLE) of parameters. The proposed method suggests a learning and propagation framework of BN with dynamic changes for overcoming disadvantages of EM algorithm and converging a global optimum value of MLE of parameters.
Structural identification or St-Id is 'the parametric correlation of structural response characteristics predicted by a mathematical model with analogous characteristics derived from experimental measurements'. This paper describes a St-Id exercise on Humber Bridge that adopted a novel two-stage approach to first calibrate and then validate a mathematical model. This model was then used to predict effects of wind and temperature loads on global static deformation that would be practically impossible to observe. The first stage of the process was an ambient vibration survey in 2008 that used operational modal analysis to estimate a set of modes classified as vertical, torsional or lateral. In the more recent second stage a finite element model (FEM) was developed with an appropriate level of refinement to provide a corresponding set of modal properties. A series of manual adjustments to modal parameters such as cable tension and bearing stiffness resulted in a FEM that produced excellent correspondence for vertical and torsional modes, along with correspondence for the lower frequency lateral modes. In the third stage traffic, wind and temperature data along with deformation measurements from a sparse structural health monitoring system installed in 2011 were compared with equivalent predictions from the partially validated FEM. The match of static response between FEM and SHM data proved good enough for the FEM to be used to predict the un-measurable global deformed shape of the bridge due to vehicle and temperature effects but the FEM had limited capability to reproduce static effects of wind. In addition the FEM was used to show internal forces due to a heavy vehicle to to estimate the worst-case bearing movements under extreme combinations of wind, traffic and temperature loads. The paper shows that in this case, but with limitations, such a two-stage FEM calibration/validation process can be an effective tool for performance prognosis.
Park, Sang Seo;Cho, Hi Ku;Koo, Ja-Ho;Lim, Hyunkwang;Lee, Hana;Kim, Jhoon;Lee, Yun Gon
Atmosphere
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v.29
no.1
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pp.13-20
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2019
Since 1985, the Dobson Spectrophotometer has been operated at Yonsei University, and this instrument has monitored the daily representative total ozone in Seoul. Climatological value for total ozone in Seoul is updated by using the daily representative observation data from 1985 to 2017. After updating the daily representative total ozone data, seasonal and inter-annual variation of total ozone in Seoul is also estimated after calculating inter-comparison between ground (Dobson Spectrophotometer) and satellite [Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) and Ozone Monitoring Instrument (OMI)] observations. The global average of total ozone measured by satellite is 297 DU, and its recent amount is about 3.5% lower than the global amount in 1980s. In Seoul, daily representative total ozone is ranged from 225 DU to 518 DU with longterm mean value of 324.3 DU. In addition, monthly mean total ozone is estimated from 290 DU (October) to 362 DU (March), and yearly average of total ozone have been continuously increased since 1985. For the long-term trend of total ozone in Seoul, this study is considered the seasonal variation, Solar Cycle, and Quasi-Biennial Oscillation. In addition to the natural oscillation effect, this study also considered to the long-term variation of sudden increase of total ozone due to the secondary ozone peak. By considering these natural effects, the long-term total ozone trends from 1985 to 2017 are estimated to be 1.11~1.46%/decade.
In this paper, the spatial randomness and probability characteristics of material properties are inversely estimated by using a set of the stochastic fields for the material properties of geotechnical structures. By using the probability distribution and probability characteristics of these estimated material properties, topology optimization is performed on structure shape, and the results are compared with the existing deterministic topology optimization results. A set of stochastic fields for material properties is generated, and the spatial randomness of material properties in each field is simulated. The probability distribution and probability characteristics of actual material properties are estimated using the partial values of material properties in each stochastic field. The probability characteristics of the estimated actual material properties are compared with those of the stochastic field set. Also, response variability of the ground structure having a modulus of elasticity with randomness is compared with response variability of the ground structure having a modulus of elasticity without randomness. Therefore, the quantified stochastic topology optimization result can be obtained with considering the spatial randomness of actual material properties.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.3
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pp.27-38
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2017
This Paper Presents a Method for Stitching a Large Number of Images Recorded by a Large Number of Individual Users Through a Cellular Phone Camera at a Venue. In Contrast to 360 Camera Solutions that Use Existing Fixed Rigs, these Conditions must Address New Challenges Such as Time Synchronization, Repeated Transformation Matrix Calculations, and Camera Sensor Mismatch Correction. In this Paper, we Solve this Problem by Updating the Transformation Matrix Using Time Synchronization Method Using Audio, Sensor Mismatch Removal by Color Transfer Method, and Global Operation Stabilization Algorithm. Experimental Results Show that the Proposed Algorithm Shows better Performance in Terms of Computation Speed and Subjective Image Quality than that of Screen Stitching.
This paper proposes a novel binary ant colony optimization (NBACO) method. The proposed NBACO is based on the concept and principles of ant colony optimization (ACO), and developed to solve the binary and combinatorial optimization problems. The concept of conventional ACO is similar to Heuristic Dynamic Programming. Thereby ACO has the merit that it can consider all possible solution sets, but also has the demerit that it may need a big memory space and a long execution time to solve a large problem. To reduce this demerit, the NBACO adopts the state probability matrix and the pheromone intensity matrix. And the NBACO presents new updating rule for local and global search. The proposed NBACO is applied to test power systems of up to 100-unit along with 24-hour load demands.
No, Gun-hyo;Hong, Yong-hee;Park, Jin-ho;Jhee, Ho-jin
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.7
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pp.81-90
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2018
In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.2
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pp.191-198
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2000
Digital photogrammetry in the implementation of GIS database plays an important role, with the demand for rapid data acquisition and quick updating. Here image matching represents a fundamental task of digital photogrammetry. No image matching algorithm provides a solution as complete as the one given by human vision which is reinforced by knowledge and intelligence capabilities. In this paper, if object space is smooth, we check the global similarity between a possible corresponding point pair and its neighbouring possible corresponding point pairs, detecting blunders; We define matching strength measurement. Besides this, we compute three-dimension coordinates of matching points by bundle adjustment method. Results of the test reveal that the proposed method can eliminate the incorrectly matched pairs efficiently and the accuracy of three-dimension coordinates of matching points come within an allowable error.
The Internet has evolved into the global computer network due to the openness of its protocol, but such evolution brings about new risks and threats. To protect computer networks safely, it is the best way that preventing an attacher from intruding beforehand. However, to provision against all attacks causes the degradation of network performance as well as to prevent unknown attacks is very hard. Secure Combination, the framework which establishes a mutual collaboration and cooperation between the trusted zones, could protect systems from the potential attacks. This frameworks can predict attacks by exchanging security information and cooperating with each zone. It is a dynamic and powerful security architecture that rapidly enables updating security policy and deploying response modules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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