Currently, Korea is achieving cultural, economic, and social growth as a member of the international community along with its social growth. In the 2000s, local communities and local governments made multidimensional efforts with historical and cultural interests. And as part of that, historical museums were built or expanded to increase the quantity in anticipation of citizens' satisfaction and attracting visitors. However, the qualitative effect of the exhibition space is not achieved. Therefore, in this study, the analysis according to the complex system theory on the interrelationship between exhibition planning, space, and spectators was carried out based on the case of domestic historical museums, and future exhibition space planning or movement lines according to the mutual relationship between the exhibition space and the spectators were conducted. The purpose of this study is to conduct research on specific visualization and data derivation regarding spatial density and spatial perception information.
Streptococcus mutans is the primary causative agent of caries, which is one of the most common human diseases. Thus, rapid and early detection of cariogenic bacteria is critical for its prevention. This study investigated the combination of loop-mediated isothermal amplification (LAMP) and microfluid technology to quantitatively detect S. mutans. A low-cost, rapid microfluidic chip using LAMP technology was developed to amplify and detect bacteria at 2.2-2.2 × 106 colony-forming units (CFU)/ml and its detection limits were compared to those of standard polymerase chain reaction. A visualization system was established to quantitatively determine the experimental results, and a functional relationship between the bacterial concentration and quantitative results was established. The detection limit of S. mutans using this microfluidic chip was 2.2 CFU/ml, which was lower than that of the standard approach. After quantification, the experimental results showed a good linear relationship with the concentration of S. mutans, thereby confirming the effectiveness and accuracy of the custom-made integrated LAMP microfluidic system for the detection of S. mutans. The microfluidic system described herein may represent a promising simple detection method for the specific and rapid testing of individuals at risk of caries.
Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Chang Woo Ha;Sohee Jang;Jung Hun Choi;Hyo Yeon Son;Cheol-Joo Chae;Hyun Jung Koo;Eun-Hwa Sohn
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2023.04a
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pp.40-40
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2023
Atopic dermatitis is a chronic inflammatory skin diseases caused by skin barrier dysfunction. Allium victoralis var. Platyphyllum (AVP) is a perennial plant used as vegetable and herbal medicine. The purpose of this study was to suggest that AVP is a new cosmetic material by examining the effects of AVP on the skin barrier and inflammatory response. A bibliometric network analysis was performed through keyword co-occurrence analysis by extracting author keyword from 69 articles retrieved from SCOPUS. We noted the anti-inflammatory activity shown by the results of clustering and mapping from network visualization analysis using VOSviewer software tool. HPLC-UV analysis showed that AVP contains 0.12 ± 0.02 mg/g of chlorogenic acid and 0.10 ± 0.01 mg/g of gallic acid. AVP at 100 ㎍/mL was shown to increase the mRNA levels of filaggrin and involucrin related to skin barrier function by 1.50-fold and 1.43-fold, respectively. In the scratch assay, AVP at concentrations of 100 ㎍/mL and 200 ㎍/mL significantly increased the cell migration rate and narrowed the scratch area. In addition, AVP suppressed the increase of inflammation-related factors COX-2 and NO and decreased the release of β-hexosaminidase. This study suggests that AVP can be developed as a functional cosmetic material for atopy management through skin barrier protection effects, anti-inflammatory and anti-itch effects.
PURPOSE. This study aimed to analyze factors influencing the success and failure of implant prostheses and to estimate the lifespan of prostheses using standardized evaluation criteria. An online survey platform was utilized to efficiently gather large samples from multiple institutions. MATERIALS AND METHODS. During the one-year period, patients visiting 16 institutions were assessed using standardized evaluation criteria (KAP criteria). Data from these institutions were collected through an online platform, and various statistical analyses were conducted. Risk factors were assessed using both the Cox proportional hazard model and Cox regression analysis. Survival analysis was conducted using Kaplan-Meier analysis and nomogram, and lifespan prediction was performed using principal component analysis. RESULTS. The number of patients involved in this study was 485, with a total of 841 prostheses evaluated. The median survival was estimated to be 16 years with a 95% confidence interval. Factors found to be significantly associated with implant prosthesis failure, characterized by higher hazard ratios, included the 'type of clinic', 'type of antagonist', and 'plaque index'. The lifespan of implant prostheses that did not fail was estimated to exceed the projected lifespan by approximately 1.34 years. CONCLUSION. To ensure the success of implant prostheses, maintaining good oral hygiene is crucial. The estimated lifespan of implant prostheses is often underestimated by approximately 1.34 years. Furthermore, standardized form, online platform, and visualization tool, such as nomogram, can be effectively utilized in future follow-up studies.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.179-184
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2024
Franchise are now a red ocean in Food industry and they need to find other options to appeal for their product, the uprising content, food tech. The franchises are working on R&D to help franchisees with the operations. Through this paper, we analyze the franchise interest on food tech and to help find the necessity of development for franchisees who are in needs with hand, not of human, but of technology. Using Textom, a big data analysis tool, "franchise" and "food tech" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 01 January, 2023 to 31 December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "food tech" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, a total of 10,049 words were derived, and among them, the top 50 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 50 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. By using big data analysis, it was found out that franchise do have interest on food tech. "technology", "franchise", "robots" showed many interests and keyword "R&D" showed that franchise are keen on developing food tech to seize competitiveness in Franchise Industry.
Knowledge mining is a research field that applies various techniques such as data modeling, information extraction, analysis, visualization, and result interpretation to find valuable knowledge from diverse large datasets. It plays a crucial role in transforming raw data into useful knowledge across various domains like business, healthcare, and scientific research etc. In this paper, we propose analytical techniques for performing knowledge discovery and data mining from various data by extending the Formal Concept Analysis method. It defines algorithms for representing diverse formats and structures of the data to be analyzed, including models such as many-valued data table data and triadic data table, as well as algorithms for data processing (dyadic scaling and flattening) and the construction of concept hierarchies and the extraction of association rules. The usefulness of the proposed technique is empirically demonstrated by conducting experiments applying the proposed method to public open data.
The development of mixed reality (MR) technology has a great influence on the research and development of medical support equipment. In particular, it supports to respond effectively to emergencies occurring in the field. MR technology enables access to first aid and field support by combining virtual information with the real world so that users can see virtual objects in the real world. However, due to the nature of the equipment, there is a limitation in accurately matching virtual objects based on user vision. To improve these limitations, this paper proposes a 3D biometric object recognition and matching algorithm in the MR environment. As a result of the experiment, when a virtual object is rendered and visualized while equipped with an optical-based HMD from the user's side, it was possible to reduce the user's field of view error and eliminate the joint-loss phenomenon during skeleton recognition. The proposed method can reduce errors between the real user's field of view and the virtual image and provide a basis for reducing errors that occur in the process of virtual object recognition and matching. It is expected that this study will contribute to improving the accuracy of the telemedicine support system for first aid.
Zeru Liu;Wuhao Huang;Hejun Xu;Sining Li;Jung In Kim
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.550-557
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2024
Railway track facility management (FM) is an intricate and multifaceted discipline that necessitates precise data management and scheduling for ensuring the safety and efficiency of railway operations. Although the Industry Foundation Classes (IFC) version 4.3 has incorporated railway infrastructure into its data schema, it still falls short in catering to the specialized needs of track FM. This paper presents an exhaustive extension to the IFC schema, specifically designed to address the challenges and complexities inherent in railway track FM. A two-step approach was employed in the development of this extension. The initial phase involves the development of a Unified Modeling Language (UML)-based conceptual model, encapsulating four pivotal elements: "component" for track asset and condition identification, "action" for the related tasks during track FM, "resource" for required materials and equipment as well as involved actors, and "operation" for track operation information capturing. This conceptual model serves as an intricate blueprint, offering a comprehensive structure for various FM facets. Thus, the proposed IFC extension is developed and aligned consistently with the conceptual model, forming an integrated, interoperable data management framework that can be easily adapted into the openBIM environment. The efficacy and applicability of the proposed extension are substantiated through real-world case studies, thereby demonstrating its capability to significantly enhance data visualization, interoperability, and overall decision-making in railway track FM.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.1-12
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2006
Approaches to spatial analysis differ from the type of spatial objects to be treated. Especially, in here, the case where two spatial data sets coexist is considered. The goal of such case lies on detecting a subset of spatial objects out of a large set that affects the distribution of the other object. However, it is not easy to extract a subset from a large set by visualization just with the help of GIS since huge amount of data are provided nowadays. In this research, therefore, relationship between two different spatial data are analyzed by quantitative measure in the case study of marketing geography. A purchase history data of a small retail store and the location of its competitors are given as source data for the analysis. The goal of analysis from the aspect of this case study is to extract strong competitors of the store that affects the sales amount of the store among many competitors. With the result, therefore, it is expected that market area pattern and competitive power of stores under micro scale retail environment would be understood by quantitative measure.
Jo, Sang-Woo;Park, Jin-Woo;Kwon, Yong-Moo;Ahn, Sang-Chul
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.355-361
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2006
In large scale environments like airport, museum, large warehouse and department store, autonomous mobile robots will play an important role in security and surveillance tasks. Robotic security guards will give the surveyed information of large scale environments and communicate with human operator with that kind of data such as if there is an object or not and a window is open. Both for visualization of information and as human machine interface for remote control, a 3D model can give much more useful information than the typical 2D maps used in many robotic applications today. It is easier to understandable and makes user feel like being in a location of robot so that user could interact with robot more naturally in a remote circumstance and see structures such as windows and doors that cannot be seen in a 2D model. In this paper we present our simple and easy to use method to obtain a 3D textured model. For expression of reality, we need to integrate the 3D models and real scenes. Most of other cases of 3D modeling method consist of two data acquisition devices. One for getting a 3D model and another for obtaining realistic textures. In this case, the former device would be 2D laser range-finder and the latter device would be common camera. Our algorithm consists of building a measurement-based 2D metric map which is acquired by laser range-finder, texture acquisition/stitching and texture-mapping to corresponding 3D model. The algorithm is implemented with laser sensor for obtaining 2D/3D metric map and two cameras for gathering texture. Our geometric 3D model consists of planes that model the floor and walls. The geometry of the planes is extracted from the 2D metric map data. Textures for the floor and walls are generated from the images captured by two 1394 cameras which have wide Field of View angle. Image stitching and image cutting process is used to generate textured images for corresponding with a 3D model. The algorithm is applied to 2 cases which are corridor and space that has the four wall like room of building. The generated 3D map model of indoor environment is shown with VRML format and can be viewed in a web browser with a VRML plug-in. The proposed algorithm can be applied to 3D model-based remote surveillance system through WWW.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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