It is important to detect trails accurately for finding a proper management. We examined the applicability of KOMPSAT imagery to detect trails and found that it could be an efficient alternative to track trails correctly. We selected K2 and K3 imagery with different spatial resolution. Then, we processed each imagery to get NDVI, SAVI, and SC data. And then, we identified trails by object-based analysis and network analysis. Finally, we evaluated the potential trails with F-measurement and Jaccard coefficient which are based on correctness and completeness. The results show that the applicability is quite different in each case. Among them, especially the SC data with K3 shows the most highest value; correctness of detecting legal trails is 0.44 and completeness of that is 0.54. F-measurement and Jaccard coefficient are 0.49 and 0.32. In general, although there is a limit in detecting trails by using only KOMPSAT imagery, the usefulness of KOMPSAT imagery can be a higher considering its cost efficiency and availability of acquiring periodic data.
Kim, Min-Woo;Kim, Joong-Il;Lee, Jin-Hyun;Jo, Dong-Chan;Kang, Su-Bin;Lee, Ji-Won;Park, Tae-Yong;Ko, Youn-Seok
Journal of Korean Medicine Rehabilitation
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v.32
no.1
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pp.107-124
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2022
Objectives This study aimed to identify optimal combinations of acupoints used to treat chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN). Methods We searched four international databases (MEDLINE, EMBASE, the Allied and Complementary Medicine Databases [AMED], and China National Knowledge Infrastructure [CNKI]) and five Korean databases (DBpia, Research Information Sharing Service [RISS], Korean Studies Information Service System [KISS], Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS], and KoreaMed) to identify randomized controlled trials (RCTs) that used acupuncture to treat CIPN. Network analysis was performed on the acupoints used in more than three included articles. We constructed a network by calculating the Jaccard similarity coefficient between acupoints and applied minimum spanning tree. Then, modularity analysis, degree centrality (Cd), and betweenness centrality (Cb) were used to analyze properties of the acupoints. Results A total of 25 articles were included. 24 acupoints were extracted from 25 articles. The combinations of acupoints having the highest Jaccard similarity coefficient were {EX-UE9, EX-LE10} and {ST36, SP6}. In the modularity analysis, acupoints were classified to six modules. ST40, EX-UE11, and KI6 had the highest Cd value while ST40, GB34 had the highest Cb value. Conclusions This study found the systematic framework of acupoint combinations used in CIPN studies. This study is expected to provide new perspectives of CIPN treatment to therapists. A RCT is in progress of using the network of this study as a guideline. If significant results are derived from the RCT, it will be possible to lay the groundwork to consider acupuncture for CIPN treatment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2826-2840
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2018
Traditional methods based active contours or region merging are powerless in processing images with blurring border or hair occlusion. In this paper, a structure based convolutional neural networks is proposed to solve segmentation of skin lesion image. The structure mainly consists of two networks which are segmentation net and discrimination net. The segmentation net is designed based U-net that used to generate the mask of lesion, while the discrimination net is designed with only convolutional layers that used to determine whether input image is from ground truth labels or generated images. Images were obtained from "Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection" challenge which was hosted by ISBI 2016 conference. We achieved segmentation average accuracy of 0.97, dice coefficient of 0.94 and Jaccard index of 0.89 which outperform the other existed state-of-the-art segmentation networks, including winner of ISBI 2016 challenge for skin melanoma segmentation.
Lim, Mi Young;Jana, Sonali;Sivanesan, Iyyakkannu;Park, Hyun Rho;Hwang, Ji Hyun;Park, Young Hoon;Jeong, Byoung Ryong
Horticultural Science & Technology
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v.31
no.3
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pp.322-327
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2013
The genetic diversity and phylogenetic relationships of eleven herbaceous peonies grown in Korea were analyzed by random amplified polymorphic DNA (RAPD). Twenty-four decamer RAPD primers were used in a comparative analysis of these Korean peony species. Of the 142 total RAPD fragments amplified, 124 (87.3%) were found to be polymorphic. The remaining 18 fragments were found to be monomorphic (12.7%) shared by individuals of all 11 peony species. Cluster analysis based on the presence or absence of bands was performed by Jaccard's similarity coefficient, based on Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Averages. Genetic similarity range was 0.39 to 0.90 with a mean of 0.64. This study offered a rapid and reliable method for the estimation of variability among different peony species which could be utilized by the breeders for further improvement of the local peony species. Also, the results propose that the RAPD marker technique is a useful tool for evaluation of genetic diversity and relationship amongst different peony species.
Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.
Six parent and their 12 gamma ray-induced somatic flower colour mutants of garden rose were characterized to discriminate the mutants from their respective parents and understanding the genetic diversity using Random amplification of polymorphic DNA (RAPD) markers. Out of 20 primers screened, 14 primers yielded completely identical fragments patterns. The other 7 primers gave highly polymorphic banding patterns among the radiomutants. All the cultivars were identified by using only 7 primers. Moreover, individual mutants were also distinguished by unique RAPD marker bands. Based on the presence or absence of the 48 polymorphic bands, the genetic variations within and among the 18 cultivars were measured. Genetic distance between all 18 cultivars varied from 0.40 to 0.91, as revealed by Jaccard's coefficient matrix. A dendrogram was constructed based on the similarity matrix using the Neighbor Joining Tree method showed three main clusters. The present RAPD analysis can be used not only for estimating genetic diversity present in gamma ray-induced mutants but also for correct identification of mutant/new varieties for their legal protection under plant variety rights.
Enhancing continuous queries over data streams with temporal functions and predicates enriches the expressive power of those queries. While traditional continuous queries retrieve only the values of attributes, temporal continuous queries retrieve the valid time intervals of those values as well. Correctly evaluating such queries requires the coalescing of adjacent timestamps for value-equivalent tuples prior to evaluating temporal functions and predicates. For many stream applications, the available computing resources may be too limited to produce exact query results. These limitations are commonly addressed through load shedding and produce approximated query results. There have been many load shedding mechanisms proposed so far, but for temporal continuous queries, the presence of coalescing makes theses existing methods unsuitable. In this paper, we propose a new accuracy metric and load shedding algorithm that are suitable for temporal query processing when memory is insufficient. The accuracy metric uses a combination of the Jaccard coefficient to measure the accuracy of attribute values and $\mathcal{PQI}$ interval orders to measure the accuracy of the valid time intervals in the approximate query result. The algorithm employs a greedy strategy combining two objectives reflecting the two accuracy metrics (i.e., value and interval). In the performance study, the proposed greedy algorithm outperforms a conventional random load shedding algorithm by up to an order of magnitude in its achieved accuracy.
In this manuscript, the UNet++ model, which is one of the representative deep learning techniques for semantic segmentation, was used to detect changes in temporal satellite images. To analyze the learning results according to various loss functions, we evaluated the change detection results using trained UNet++ models by binary cross entropy and the Jaccard coefficient. In addition, the learning results of the deep learning model were analyzed compared to existing pixel-based change detection algorithms by using WorldView-3 images. In the experiment, it was confirmed that the performance of the deep learning model could be determined depending on the characteristics of the loss function, but it showed better results compared to the existing techniques.
This study was conducted to observe the morphological characteristics and to analyse genetic relationship using RAPD markers in 9 species of Iris. The period of flowering was shown very broad among 9 species of Iris, from April 22 to June 9. The flower stalk was fluctuated from 9.0cm (I. rossii) to 104.0cm (I. ensata). I. ensata has the largest flower size and followed by I. laevigata, I. tectorum, I. sanguinea, I. pseudacorus, I. lactea, I. rossii, I. minutoaurea, I. odaesanensis. Among the 108 amplified bands by PCR with 8 random primers, 107 showed polymorphism and only one showed monomorphism among 9 species of Iris. The average dissimilarity coefficient among 9 species of Iris was 0.252. The range of dissimilarity coefficient was shown as from 0.095 to 0.609. Nine species were divided into three groups. The first group was I. tectorum, and the second group was I. lactea, I. laevigata, I. pseudacorus, I. odaesanensis. I. minutoaurea, I. rossii, I. sanguinea, I. ensata were belong to group three.
In 2000 and 2018, phytosociological surveys were carried out in the forest vegetation of Mt. Yeompo, a representative isolated urban forest in Ulsan city. The trends of change in forest structure, composition, and spatial distribution were compared between years. Total percent coverage per 100 squaremeters of forest vegetation was similar, but natural vegetation showed a 9% increase. The importance of constituent species changed slightly. Specifically, Lindera erythrocarpa and Styrax japonicus showed very high growth rates of 835% and 269%, respectively. Species richness (S) and diversity (H') decreased by about 22% and 8%, respectively. Both S and H' showed slightly higher rates of decrease in artificial compared with natural vegetation. The constituent species life form spectrums were the same in 2000 and 2018 as 'MM-R5-D4-e'. The similarity (Jaccard coefficient) in the species composition of the forest vegetation was almost homogeneous at approximately 75%. The number of indicator species decreased from 16 species in 2000 to 7 species in 2018. This decrease was mostly due to a decline in herbaceous plants, such as Hemicryptophytes, Geophytes, and Therophytes, which are sensitive to disturbances. The spatial distribution of forest vegetation did not change significantly. The number of forest landscape elements (patches) increased by approximately 25% from 537 in 2000 to 721 in 2018, while the average size decreased by about 20% from 1.28 ha in 2000 to 1.03 ha in 2018.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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