In this paper a two-stage maximum-likelihood (ML) detection structure for group detection in DS/CDMA systems is presented. The first stage of the receiver is a linear filter, aimed at suppressing the effect of the unwanted (i.e., out-of-grout) users' signals, while the second stage is a non-linear block, implementing a ML detection rule on the set of desired users signals. As to the linear stage, we consider both the decorrelating and the minimum mean square error approaches. Interestingly, the proposed detection structure turns out to be a generalization of Varanasi's group detector, to which it reduces when the system is synchronous, the signatures are linerly independent and the first stage of the receiver is a decorrelator. The issue of blind adaptive receiver implementation is also considered, and implementations of the proposed receiver based on the LMS algorithm, the RLS algorithm and subspace-tracking algorithms are presented. These adaptive receivers do not rely on any knowledge on the out-of group users' signals, and are thus particularly suited for rejection of out-of-cell interference in the base station. Simulation results confirm that the proposed structure achieves very satisfactory performance in comparison with previously derived receivers, as well as that the proposed blind adaptive algorithms achieve satisfactory performance.
The estimations of variance components for the unbalanced one way random effects model when the underlying distributions are not necessarily normal are considered. ANOVA, REML, ML, MIVQUE, and MINQE estimators are compared with respect to their mean squared errors and biases through a simulation study. Explicit, computable expressions with no matrix inversion necessary are given for these estimators. An efficient rule to provide a prior guess of MINQE is given. Our results indicate that the efficiency of MINQE is excellent for arbitrary underlying distribution in the sense of MSE even in the presence of nontrivial bias. Also, MINQE is a worthwhile improvement over other estimators when kurtosis of underlying distributions become large 1.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.373-376
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2004
본 논문에서 우리는 시맨틱 웹을 기반으로 하는 웹 서비스 발견, 실행, 구성 및 모니터링을 자동화하기 위한 목적을 가지는 DAML-S를 규칙기반 프레임워크로의 확장 및 통합방안에 관한 연구결과를 제시한다. 확장 및 통합된 형태의 DAML-S는 온톨로지 내부에 DamlRuleML로 인코딩된 형태의 규칙들을 포함한다. 내포된 규칙들로 보완된 DAML-S 서비스 온톨로지들은 서비스 발견, 실행, 구성 및 모니터링에서 확장 이전의 DAML-S가 가지는 한계점들을 극복하고 나아가 보다 지능적인 서비스의 구현을 가능하게 한다. 본 논문에서 제안된 우리의 접근법은 온톨로지를 마크업하기 위한 노력과 규칙을 표현하기 위한 노력이 자연스러운 방법으로 통합될 수 있는 근간을 마련할 뿐만 아니라 규칙들을 이용하여 온톨로지들을 보완하고, 규칙들에서 사용되는 용어들을 온톨로지들에서 정의된 용어들 및 속성들로 표현할 수 있다는 장점을 가진다. 이와 같은 공헌이외에 우리는 실제 시나리오를 통하여 언급된 사항들이 가능하게 되는 방법들을 구체적으로 보인다.
Thanks to the remarkable success of Artificial Intelligence (A.I.) techniques, a new possibility for its application on the real-world problem has begun. One of the prominent applications is the bankruptcy prediction model as it is often used as a basic knowledge base for credit scoring models in the financial industry. As a result, there has been extensive research on how to improve the prediction accuracy of the model. However, despite its impressive performance, it is difficult to implement machine learning (ML)-based models due to its intrinsic trait of obscurity, especially when the field requires or values an explanation about the result obtained by the model. The financial domain is one of the areas where explanation matters to stakeholders such as domain experts and customers. In this paper, we propose a novel approach to incorporate financial domain knowledge into local rule generation to provide explanations for the bankruptcy prediction model at instance level. The result shows the proposed method successfully selects and classifies the extracted rules based on the feasibility and information they convey to the users.
Machine-learning techniques have been actively employed to information security in recent years. Traditional rule-based security solutions are vulnerable to advanced attacks due to unpredictable behaviors and unknown vulnerabilities. By employing ML techniques, we are able to develop intrusion detection systems (IDS) based on anomaly detection instead of misuse detection. Moreover, threshold issues in anomaly detection can also be resolved through machine-learning. There are very few datasets for network intrusion detection compared to datasets for malicious code. KDD CUP 99 (KDD) is the most widely used dataset for the evaluation of IDS. Numerous studies on ML-based IDS have been using KDD or the upgraded versions of KDD. In this work, we develop an IDS model using CSE-CIC-IDS 2018, a dataset containing the most up-to-date common network attacks. We employ deep-learning techniques and develop a convolutional neural network (CNN) model for CSE-CIC-IDS 2018. We then evaluate its performance comparing with a recurrent neural network (RNN) model. Our experimental results show that the performance of our CNN model is higher than that of the RNN model when applied to CSE-CIC-IDS 2018 dataset. Furthermore, we suggest a way of improving the performance of our model.
Epidural neurolysis with phenol has appeared in literature since 1960. Complications due to accidental subdural block is a rare and unexpected sensory and/or motor disturbance, but it does occur. A 74 years old woman had postherpectic neuralgia for 3 weeks and VAS score of 10. She was treated with intercostal nerve block and intravenous infusion of lidocaine for 7 days and VAS score decreased to 6. To proceed further, we decided to perform epidural neurolysis with 4% phenol 1.5 ml. During thoracic epidural catherization, we encountered unexpected subdural catheterization in subdurographic finding, but we could not precisely rule out subdural catheterization. We had to check CT for exact location of catheter tip. We then performed subdural neurolysis with phenol. This procedure reduced VAS score to between 3 and 4, and we removed the catheter. She had no complication.
Studies on pathogenicities and developmental stages of Nosema apis (Zander, 1909) were carried out through artificial infection to Nosema free honey bees with various levels of spores isolated from local honey bee colony. The results obtained were summarized as follows: 1. The clinical symptoms were observed as dysentery, enteritis of mid-gut (enlargement and decoloration), crawling posture and shortening of the longevity of worker bees in the rearing honey bee colony inoculated with the spores. 2. Number of spores harvested from laboratory rearing honey bees were progresively increased to 4 weeks after inoculation. The regression equations and coefficients of correlations to various spore levels were as follows in each treatment colony. Colony 1. ($$1,000{\times}10^4spores/ml$$) $$y_{c1}=471{\times}10^{4}x+454{\times}10^4(r=0.65^*$$) Colony 2. ($$500{\times}10^4spores/ml$$) $$y_{c2}=340{\times}10^{4}x+207.8{\times}10^4(r=0.99^{**}$$) Colony 3. ($$100{\times}10^4spores/ml$$) $$y_{c3}=150{\times}10^{4}x+84.2{\times}10^4(r=0.99^{**}$$) Colony 4. ($$10{\times}10^4spores/ml$$) $$y_{c4}=13.8{\times}10^{4}x+13{\times}10^4(r=0.98^{**}$$) 3. Average longevity of worker bees artificially infected with Nosema apis was shortened as 21.7~43.8% compare to the control. (p<.05, p<.01) 4. The spores which were isolated from honey bee colony infected with Nosema disease were ovoid or spherical form, and measured, as a rule, from $4.7{\mu}m$ to $6.1{\mu}m$ (mean $5.3{\mu}m$) in length and from $2.4{\mu}m$ to $3.2{\mu}m$ (mean $2.9{\mu}m$) in width. 5. In the mid-gut of honey bees, the spore was progresively germinated and became trophozoite stage. The trophozoites were grown to meronts and their binary fission were begun. The divided two sporoblasts were developed to the spores which had elastic membrane. The new spores were shed in excreta of honey bees 10~15 day after inoculation at $25{\pm}2$ centigrade. 6. The ultrastructure of spore membrane consisted of three layers, such as, outer, middle and inner layer. The sporoplasm consisting lamellar structure occupied only anterior part of the spore and was often extended to posterior direction where definite vacuoles and a polar filament was able to detect.
Journal of The Korean Dental Society of Anesthesiology
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v.12
no.2
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pp.105-109
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2012
The gag reflex is a physiological reaction, but, an exaggerated gag reflex can be a severe limitation not only to treat dental caries but also to do oral exam. Procedures such as surface anesthesia of the palate and pharyngeral area, sedation, or general anesthesia can be options as behavioral management. But, there are no golden rule for the sever gag reflex patients. We present a case report of propofol intravenous sedation using TCI pump for simple dental treatment. A 44-year-old man, who had past history of general anesthesia for dental treatment because of severe gag reflex, was scheduled intravenous sedation for simple dental treatment. After 8 hour fasting he entered the clinic for persons with disabilities. We explained about intravenous deep sedation and got informed consent. First, we kept intravenous catheter (22G) in the arm and started monitoring ECG, non-invasive blood pressure, pulse oximetry and end-tidal $CO_2$ through nasal cannula. We started propofol infusion with TCI pump at the target concentration of 3 mcg/ml. The patient became sedated, but he showed involuntary movement during dental treatment, so we increased the target concentration to 4 mcg/ml. We finished the dental treatment without complications during 30 min. And after 40 min recovery room stay he was discharged without any complications.
This study was performed to investigate the effect of cyclosporine (CsA) on glucose tolerance and peripheral insulin sensitivity in normal Sprague-Dawley rats. After daily treament of CsA (10 mg/kg, i.p.) for two weeks, glucose tolerance tests were carried out by the treatment of glucose (Glu, 2 g/kg, i.p.) alone or in conjunction with exogenous insulin (Ins; human regular insulin, 5 U/kg, s.c.) and measured the decrement of area under the time-plasma glucose concentration curve ($AUC_{o\longrightarrow120}$; g.min/ml) by the trapezoidal rule. The rats were divided into three groups (Glu- (Control), Ins+Glu- and CsA+Ins+Glu-, n=7 in each group). The $AUC_{o\longrightarrow120}$ of the CsA+Ins+Glu-group was significantly (p<0.01) lower than that of Glu-group (61.0% of control) and significantly (p<0.05) higher than that of Ins+Glu-group (197.4% of Ins+Glu-). The CsA+Ins+Glu- grou showed higher levels of maximal blood glucose concentration and higher $AUC_{o\longrightarrow120}$ than those of Ins+Glu-group in normal rats. Besides direct pancreatic toxicity of CsA previously reported (Hahn et al., 1972), these results suggest that CsA also make the possibility to induce peripheral insulin insensitivity and glucose intolerance in normal rats.
The thermal degradation of poly(methyl methacrylate)(PMMA) and poly($\alpha$-methylstyrene-co-acrylonitrile)(SAN) mixtures were carried out using the thermogravimetry(TG) and differential scanning calorimetry(DSC) in the stream of nitrogen and air with 50 ml/min at the various heating rate from 4 to $20^{\circ}C/min$ and temperature from 20 to $500^{\circ}C$. The value of activation energies of thermal degradation determined by TG and DSC in the various PMMA/SAN mixtures were 34-54 kcal/mol in the stream of nitrogen. The value of activation energy of SAN 60% mixture were appeared high in comparison with addition rule. PMMA/SAN mixtures by the analysis of infrared spectrophotometer were decomposed by main chain scission in the stream of nitrogen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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