Sound event detection is one of the research areas to model human auditory cognitive characteristics by recognizing events in an environment with multiple acoustic events and determining the onset and offset time for each event. DCASE, a research group on acoustic scene classification and sound event detection, is proceeding challenges to encourage participation of researchers and to activate sound event detection research. However, the size of the dataset provided by the DCASE Challenge is relatively small compared to ImageNet, which is a representative dataset for visual object recognition, and there are not many open sources for the acoustic dataset. In this study, the sound events that can occur in indoor and outdoor are collected on a larger scale and annotated for dataset construction. Furthermore, to improve the performance of the sound event detection task, we developed a dual CNN structured sound event detection system by adding a supplementary neural network to a convolutional neural network to determine the presence of sound events. Finally, we conducted a comparative experiment with both baseline systems of the DCASE 2016 and 2017.
The Journal of Korea Assosiation for Disability and Oral Health
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v.15
no.1
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pp.55-59
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2019
Pierre Robin sequence(PRS) is characterized by a triad of clinical signs: micrognathia, glossoptosis and cleft palate. These anatomical deformities of PRS predispose patients to respiratory problems and feeding difficulties at birth. Maintaining oral hygiene and enduring dental treatment are complicated by their general conditions of PRS patients. We present a case of dental treatment of PRS patient under general anesthesia. A 3-year-old boy with PRS visited Seoul National University Dental Hospital for caries treatment. Clinical and radiographic examinations revealed multiple carious lesions. Considering the patient's medical condition and compliance of treatment, dental treatment under general anesthesia was decided. Despite expected challenges of managing the airway of the patient, intubation was performed successfully. The patient was treated with pulp treatments and restorations using composite resin and stainless steel crowns. No complications were observed during and after the procedure.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.291-306
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2020
Nowadays, Data-Network-AI (DNA)-based intelligent services and applications have become a reality to provide a new dimension of services that improve the quality of life and productivity of businesses. Artificial intelligence (AI) can enhance the value of IoT data (data collected by IoT devices). The internet of things (IoT) promotes the learning and intelligence capability of AI. To extract insights from massive volume IoT data in real-time using deep learning, processing capability needs to happen in the IoT end devices where data is generated. However, deep learning requires a significant number of computational resources that may not be available at the IoT end devices. Such problems have been addressed by transporting bulks of data from the IoT end devices to the cloud datacenters for processing. But transferring IoT big data to the cloud incurs prohibitively high transmission delay and privacy issues which are a major concern. Edge computing, where distributed computing nodes are placed close to the IoT end devices, is a viable solution to meet the high computation and low-latency requirements and to preserve the privacy of users. This paper provides a comprehensive review of the current state of leveraging deep learning within edge computing to unleash the potential of IoT big data generated from IoT end devices. We believe that the revision will have a contribution to the development of DNA-based intelligent services and applications. It describes the different distributed training and inference architectures of deep learning models across multiple nodes of the edge computing platform. It also provides the different privacy-preserving approaches of deep learning on the edge computing environment and the various application domains where deep learning on the network edge can be useful. Finally, it discusses open issues and challenges leveraging deep learning within edge computing.
The planning of traditional urban has to face great challenges under the influence of the uncertainty and mobility of contemporary cities. While for this kind of challenge, it has brought the chance to develop Landscape Urbanism quickly. As an important practice place for Landscape Urbanism, open space provides a platform for many landscape designers to display. The purpose of this research is to explore the expression of the core content of Landscape Urbanism in open space, and propose the design tendency of open space in Korea. According to the constitution elements of urban open space and the core concept of Landscape Urbanism, this thesis establishes the analysis framework, which carries out the case empirical analysis for the open space of New York. Through case analysis, we can see that there are five major characteristics of Landscape Urbanism. That is, the integration or imitation of natural terrain, green infrastructure construction, emphasizing ecological resilience, adaptability to unplanned events, and analyzing the site from multiple scales. In this research, the design proposal proposed on the basis of Landscape Urbanism is able to provide enlightenment for the urban open space design of Korea in the future.
Lee, Won Jong;Park, Seong Hyun;Park, Jun Hee;Oh, Seong Hwan;Lee, Dongjun
Journal of Life Science
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v.32
no.6
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pp.468-475
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2022
The functional distinction between stem and progenitor cells is well established in several tissues, particularly in the blood. There, hematopoietic stem cells preserve their self-renewal potential and reconstitution ability in the bone marrow niche. Bone marrow represents a unique setting in which to examine how stroma influences tissue function. It was the setting in which the experimental definition of a niche was first provided in mammalian stem cell biology and where clear evidence for non-cell-autonomous oncogenesis was first defined. The relationship between bone and blood is ancient as all animals since the divergence of fish that have bones and blood, make blood in their bones. This long coevolution engendered complex interrelationships, including the first proposed and first experimentally defined niche for stem cells in mammals. Multiple bone marrow stromal cell types serve as regulators of hematopoiesis, and the dysfunction of some causes myelodysplasia and leukemia. However, no comprehensive atlas of stromal subpopulations exists. Therefore, we think these data point to something of importance, such as how the needs and challenges of the organism become translated down to distinct cell types that critically govern specific functions within tissues and do so at the level of a single molecule. We think this will be of broad interest to those focusing on systems biology and the physiology of organisms, particularly those seeking a molecular basis for understanding cell and tissue behavior. We summarized the current and emerging concepts of hematopoietic stem cells and bone marrow niche.
Khan, Talha Ahmed;Muhammad, Afaq;Abbas, Khizar;Song, Wang-Cheol
KNOM Review
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v.23
no.2
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pp.29-41
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2020
Networks are growing faster than ever before causing a multi-domain complexity. The diversity, variety and dynamic nature of network traffic and services require enhanced orchestration and management approaches. While many standard orchestrators and network operators are resulting in an increase of complexity for handling E2E slice orchestration. Besides, there are multiple domains involved in E2E slice orchestration including access, edge, transport and core network each having their specific challenges. Hence, handling of multi-domain, multi-platform and multi-operator based networking environments manually requires specified experts and using this approach it is impossible to handle the dynamic changes in the network at runtime. Also, the manual approaches towards handling such complexity is always error-prone and tedious. Hence, this work proposes an automated and abstracted solution for handling E2E slice orchestration using an intent-based approach. It abstracts the domains from the operators and enable them to provide their orchestration intention in the form of high-level intents. Besides, it actively monitors the orchestrated resources and based on current monitoring stats using the machine learning it predicts future utilization of resources for updating the system states. Resulting in a closed-loop automated E2E network orchestration and management system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.175-186
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2023
In this paper, we aim to build a gentrification analysis model and examine its characteristics, focusing on the point at which rents rose sharply alongside the recovery of commercial districts after the gradual resumption of daily life. Recently, in Korea, the influence of social distancing measures after the pandemic has led to the formation of small-scale commercial districts, known as 'hot places', rather than large-scale ones. These hot places have gained popularity by leveraging various media and social networking services to attract customers effectively. As a result, with an increase in the floating population, commercial districts have become active, leading to a rapid surge in rents. However, for small business owners, coping with the sudden rise in rent even with increased sales can lead to gentrification, where they might be forced to leave the area. Therefore, in this study, we seek to analyze the periods before and after by identifying points where rents rise sharply as commercial districts experience revitalization. Firstly, we collect text data to explore topics related to gentrification, utilizing LDA topic modeling. Based on this, we gather data at the commercial district level and build a gentrification analysis model to examine its characteristics. We hope that the analysis of gentrification through this model during a time when commercial districts are being revitalized after facing challenges due to the pandemic can contribute to policies supporting small businesses.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.267-279
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2023
The purpose of this study is to find out the experience and meaning of discrimination among Korean-Chinese part-time job international students. To this end, after in-depth interviews with nine Korean-Chinese part-time job international students from May to June 2022, the data were analyzed using Colaizzi's phenomenological research method. The findings were as follows: New challenges for living expenses and efficient adaptation, this road full of thorns, efforts to adapt beyond discrimination, growth and relationships through part-time jobs turned out to be opportunities. This experience became a process for Korean-Chinese part-time international students to grow further as well as solve economic problems. However, they are subject to multiple discrimination due to their dual status as international students and ethnic Korean-Chinese. Their Korean identity gives a more directed differential experience in the process of working part-time. But in the process, they are still overcoming difficulties. Korean-Chinese international students are growing up by accepting discrimination experiences and adapting to their international life. As a result of the above research, we need education and help to guarantee working human rights for Korean-Chinese part-time students with the development of a multicultural society in the future.
Even the teachers who agree with the necessity of effective mathematical discussions find it difficult to orchestrate such discussions in the actual lessons. This study focused on analyzing the difficulties 15 elementary school teachers faced in applying "the five practices for orchestrating productive mathematics discussions" to their lessons. Specifically, this study analyzed the process of planning, implementing, and reflecting on the lessons to which three or four teachers as a teacher community applied the five practices. The results of this study showed that the teachers experienced difficulties in selecting and presenting tasks tailored to the student levels and class environment, monitoring all students' solutions, and identifying the core mathematical ideas in student solutions. In addition, this study revealed practical and specific difficulties that had not been described in the previous studies, such as writing a lesson plan for effective use, simultaneously performing multiple teacher roles, and visually sharing student presentations. This study is expected to provide practical tips for elementary school teachers who are eager to promote effective mathematical discussions and to provoke professional discourse for teacher educators through specific examples.
In marine seismic surveys, the inevitable occurrence of trace gaps in the near offset resulting from geometrical differences between sources and receivers adversely affects subsequent seismic data processing and imaging. The absence of data in the near-offset region hinders accurate seismic imaging. Therefore, reconstructing the missing near-offset information is crucial for mitigating the influence of seismic multiples, particularly in the case of offshore surveys where the impact of multiple reflections is relatively more pronounced. Conventionally, various interpolation methods based on the Radon transform have been proposed to address the issue of the nearoffset data gap. However, these methods have several limitations, leading to the recent emergence of deep-learning (DL)-based approaches as alternatives. In this study, we conducted an in-depth analysis of two representative DL-based studies to scrutinize the challenges that future studies on near-offset interpolation must address. Furthermore, through field data experiments, we precisely analyze the limitations encountered when applying previous DL-based trace interpolation techniques to near-offset situations. Consequently, we suggest that near-offset data gaps must be approached by extrapolation rather than interpolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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