KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.881-902
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2024
Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.
In this study, we synthesis polyimide with high gas selectivity using 2,2-bis(3,4-carboxylphenyl) hexafluoropropane, 2,4,6-Trimethyl-1,3-phenylenediamine (DAM) and 4,4-Methylenedianiline (p-MDA), and then the asymmetric membrane was fabricated by non-solvent phase separation method. To confirm the property change of the membrane using different solvent, we measured and compared the viscosity of the polymer solution, cloud point and non-solvent phase separation coefficient. The morphology and gas separation property of membrane prepared by phase separation method was confirmed using Field Emission Scanning Electron Microsope and the single gas permeation measurement apparatus. The single gas ($CH_4$, $N_2$, $O_2$, $CO_2$) permeation property and selectivity value of the membrane prepared with NMP was higher than the membrane prepared with DMAc. We confirmed that the gas selectivity of the membrane increased and the permeation property decreased with increasing of the solvent evaporation time.
The occurrence and intensity of wildfires are increasing with climate change. Emissions from forest fire smoke are recognized as one of the major causes affecting air quality and the greenhouse effect. The use of satellite product and machine learning is essential for detection of forest fire smoke. Until now, research on forest fire smoke detection has had difficulties due to difficulties in cloud identification and vague standards of boundaries. The purpose of this study is to detect forest fire smoke using Level 1 and Level 2 data of Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS), a Korean environmental satellite sensor, and machine learning. In March 2022, the forest fire in Gangwon-do was selected as a case. Smoke pixel classification modeling was performed by producing wildfire smoke label images and inputting GEMS Level 1 and Level 2 data to the random forest model. In the trained model, the importance of input variables is Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm and 340 nm radiance difference, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), formaldehyde (HCHO), nitrogen dioxide (NO2), 380 nm radiance, and 340 nm radiance were shown in that order. In addition, in the estimation of the forest fire smoke probability (0 ≤ p ≤ 1) for 2,704 pixels, Mean Bias Error (MBE) is -0.002, Mean Absolute Error (MAE) is 0.026, Root Mean Square Error (RMSE) is 0.087, and Correlation Coefficient (CC) showed an accuracy of 0.981.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.9
no.1
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pp.107-115
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1993
This study was carried out to find the characteristics of surface ozone concentration data obtained during 1988-1991 by the Korea Ministry of Environment. Seasonal data (spring, summer, autumn and winter) wre obtained in May, August, November and February respectively at Kwanghwamun in Seoul. The pollutants analyzed in this study are $SO_2, TSP, CO, NO, NO_2 and NO_2/NO$. Atmospheric factors such as solar radiation, wind speed, relative humidity, cloud amount and atmospheric temperature are also analyzed. The influence of pollutants and atmospheric factors that affect ozone concentration were analyzed by statistical method. The results are summarized as follows : 1. The ozone concentration varied seasonally. The maximum values were 23 ppb in spring, 33 ppb in summer, 16 ppb in autumn and 13 ppb in winter. So the seasonal ozone value was highest in Summer. 2. Te diurnal concentration of ozone was highest during 2-4 P. M. and was very low in the morning and evening. 3. The maximal correlation coefficients of each season between ozone concentration and the influencing pollutants or atmospheric factors asr as follows ; a. spring, r = 0.44(solar radiation) b. summer, r = -0.59(relative humidity) c. autumn, r = -0.55(relative humidity) d. winter, r = -0.58($NO_2$) 4. The major factor affecting the ozone concentration in spring was solar radiation, Relative humidity was the first affecting factor in summer, autumn and $NO_2$ concentration was dominant in winter.
In this paper we have suggested a family of chain estimators of the population mean $\bar{Y}$ of a study variate y using two auxiliary variates in two phase (double) sampling assuming that the coefficient of variation of the second auxiliary variable is known. It is well known that chain estimators are traditionally formulated when the population mean $\bar{X}_1$ of one of the two auxiliary variables, say $x_1$, is not known but the population mean $\bar{X}_2$ of the other auxiliary variate $x_2$ is available and $x_1$ has higher degree of positive correlation with the study variate y than $x_2$ has with y, $x_2$ being closely related to $x_1$. Here the classes are constructed when the population mean $\bar{X}_1\;of\;X_1$ is not known and the coefficient of variation $C_{x2}\;of\;X_2$ is known instead of population mean $\bar{X}_2$. Asymptotic expressions for the bias and mean square error (MSE) of the suggested family have been obtained. An asymptotic optimum estimator (AOE) is also identified with its MSE formula. The optimum sample sizes of the preliminary and final samples have been derived under a linear cost function. An empirical study has been carried out to show the superiority of the constructed estimator over others.
Purpose: The aim of this study was to determine the repeatability and reproducibility of two dental scanners. Methods: The master die and the stone replicas(Kavo, Germany) were digitized in touch-probe scanner(Incise, Renishaw, UK), white light scanner(Identica, Medit, Korea) to create 3-dimensional surface-models. The number of points in the point clouds from each reading were calculated and used as the CAD reference model(CRM). Discrepancies between the points in the 3-dimensional surface models and the corresponding CRM were measured by a matching-software(Power-Inspect R2, Delcam Plc, UK). The t-student test for one samples were used for statistical analysis. Results: The reproducibility of both scanner was within $3{\mu}m$, based on mean value. The mean value between measurements made directly on the touch probe scanner digital models and those made on the white light scanner digital models was $2.20-2.90{\mu}m$, and was statistically significant(P<0.05). Conclusion: With respect to adequate data acquisition, the reproducibility of dental scanner differs. Three-dimensional analysis can be applied to differential quality analysis of the manufacturing process as well as to evaluation of different analysis methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.743-754
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2022
This paper contains the results of the development and performance evaluation of the environmental data monitoring system for the fish farm. For the hardware development, the analogue sensor is used to collect dissolved oxygen, pH, salinity, and temperature of the fish farm water, and the digital sensor is used for collecting ambient temperature, humidity, and location information via a GPS module to be sent to cloud-based Firebase DB. A set of LoRa transmitters and receivers is used as a communication module to upload the collected data. The data stored in Firebase is retrieved as a graph on a web and mobile application to monitor the environmental data changes in real-time. A notification will be delivered if the collected data is outside the determined optimal value. To evaluate the performance of the developed system, a response time from hardware modules to web and mobile applications is ranging from 6.2 to 6.85 seconds, which indicates satisfactory results.
The Rural Development Administration (RDA) of Korea now operates a system called Rice Variety Selection Tests (RVST), which are now being implemented in eight Agricultural Research and Extension Services located in eight province RVST's objective is to provide accurate yield estimates and to select well-adapted varieties to each province. Systematic evaluation of entries included in RVST is a highly important task to select the best-adapted varieties to specific location and to observe the performance of entries across a wide range of test sites within a region. The rice yield data in RVST for ordinary transplanting in Kangwon province during 1997-2000 were analyzed. The experiments were carried out in three replications of a random complete block design with eleven entries across five locations. Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model was employed to examine the interaction between genotype and environment (G$\times$E) in the biplot form. It was found that genotype variability was as high as 66%, followed by G$\times$E interaction variability, 21%, and variability by environment, 13%. G$\times$E interaction was partitioned into two significant (P<0.05) principal components. Pattern analysis was used for interpretation on G$\times$E interaction and adaptibility. Major determinants among the meteorological factors on G$\times$E matrix were canopy minimum temperature, minimum relative humidity, sunshine hours, precipitation and mean cloud amount. Odaebyeo, Obongbyeo and Jinbubyeo were relatively stable varieties in all the regions. Furthermore, the most adapted varieties in each region, in terms of productivity, were evaluated.
Purpose: There is increasing prevalence of psychiatric disorders among inflammatory bowel Disease (IBD) population. Further, presence of psychiatric disorders has been shown as an independent predictor of quality of life among patients with IBD. We intended to explore the prevalence of various psychiatric disorders among pediatric and young adult population with IBD as a population-based analysis. Methods: We did a retrospective case control analysis using a deidentified cloud-based database including health care data across 26 health care networks comprising of more than 360 hospitals across USA. Data collected across different hospitals were classified and stored according to Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms. We preidentified 10 psychiatric disorders and the queried the database for the presence of at least one of the ten psychiatric disorders among IBD patients between 5 and 24 years of age and compared with controls. Results: Total of 11,316,450 patients in the age group between 5 and 24 years and the number of patients with a diagnosis of IBD, Crohn's disease or ulcerative colitis were 58,020. The prevalence of psychiatric disorders was 21.6% among IBD mainly comprising of depression and anxiety disorder. Multiple logistic regression analysis showed, IBD is 5 times more likely associated with psychiatric disorders than controls, p<0.001). We showed a steady increasing trend in the incidence of psychiatric disorders among IBD patients (2% in 2006 to 15% in 2017). Conclusion: Largest population-based analysis demonstrated an increased prevalence of psychiatric disorders among IBD patients. Our study emphasizes the need for psychological and mental health services to be incorporated as a part of the routine IBD clinic.
This study analyzes the experiences of a color therapy program that uses color and fashion directing to influence the psychological characteristics of adolescents, such as emotional intelligence, self-efficacy, and color expression. The subjects of this study were 15 adolescents who participated in B-City Winter School (January 6-15, 2020). Pre- and post-tests for emotional intelligence and self-efficacy were conducted to confirm the effect of the color therapy program that indicated a significant difference at the p<.05 level. Statistical significance was confirmed through the GEE model for formal characteristics used in pre/post and fashion-directed color expression. Peter pre- and post-changes in vocabulary emergence were investigated with a Word Cloud analysis using R program 4.0.2 that extracted the lower and upper categories. The significance of this study is that by expressing both color expression and fashion direction together, a program was provided for adolescents to have richer emotional experiences and career-related experiences. This study examined changes within a short period of time in 15 subjects; consequently, a follow-up in-depth qualitative analysis of the program effect and a post-testing study on maintaining the long-term effect is expected to secure further validity and usefulness of the study results. In addition, new studies are expected to contribute to the development of differentiated fashion-related education programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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