Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.2
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pp.48-54
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2014
For the element ${\alpha}{\in}GF(p^n)$, two kinds of bases are known. One is a conventional polynomial basis of the form $\{1,{\alpha},{\alpha}^2,{\cdots},{\alpha}^{n-1}\}$, and the other is a normal basis of the form $\{{\alpha},{\alpha}^p,{\alpha}^{p^2},{\cdots},{\alpha}^{p^{n-1}}\}$. In this paper we consider the method of generating normal bases which construct the finite field $GF(p^n)$, as an n-dimensional extension of the finite field GF(p). And we analyze the code sequence generating algorithm and derive the implementation functions of code sequence generator based on the normal bases. We find the normal polynomials of degrees, n=5 and n=7, which can generate normal bases respectively, design, and construct the code sequence generators based on these normal bases. Finally, we produce two code sequence groups(n=5, n=7) by using Simulink, and analyze the characteristics of the autocorrelation function, $R_{i,i}(\tau)$, and crosscorrelation function, $R_{i,j}(\tau)$, $i{\neq}j$ between two different code sequences. Based on these results, we confirm that the analysis of generating algorithms and the design and implementation of the code sequence generators based on normal bases are correct.
The result of analyzing the cognitive reaction due to the color environment has been applied to various filed especially in medical field. Moreover, the study about the identification of patient's condition and examination the brain activity by collecting the bio-signal based on the color environment is being actively conducted. Even though, there were a variety of experiments by convention the color environment using a light or LED color, it still has a problem that affects the psychological information. Therefore, our proposed system using a HMD (Head Mounting display) to provide a completed color environment condition. This system uses the BMS(Biomedical System) to collect the biometric information which responds to the specific color condition and the human body response information can be measured by the development the Memory and Attention test on Mobile phone. The collection of Biometric information includes electro cardiogram(ECG), respiration, oxygen saturation (Sp02), Bio-impedance, blood pressure will store in the database. In addition, we can verify the result of the human body reaction in the color environment by Memory and Attention application. By utilizing the reaction of the human body information that is collected thought the proposed system, we can analyze the correlation between the physiological information and the color environment. And we also expect that this system can apply to the medical diagnosis and treatment. For future work, we will expand the system for prediction and treatment of Alzheimer disease by analyzing the visualization data through the proposed system. We will also do evaluation on the effectiveness of the system for using in the rehabilitation program.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.4
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pp.22-30
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2001
In this paper we propose three classification algorithms to classify breast tumors that occur in duct into Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS(invasive ductal carcinoma) The general approach for a creating classifier is composed of 2 steps: feature extraction and classification Above all feature extraction for a good classifier is very significance, because the classification performance depends on the extracted features, Therefore in the feature extraction step, we extracted morphology features describing the size of nuclei and texture features The internal structures of the tumor are reflected from wavelet transformed images with 10$\times$ and 40$\times$ magnification. Pariticulary to find the correlation between correct classification rates and wavelet depths we applied 1, 2, 3 and 4-level wavelet transforms to the images and extracted texture feature from the transformed images The morphology features used are area, perimeter, width of X axis width of Y axis and circularity The texture features used are entropy energy contrast and homogeneity. In the classification step, we created three classifiers from each of extracted features using discriminant analysis The first classifier was made by morphology features. The second and the third classifiers were made by texture features of wavelet transformed images with 10$\times$ and 40$\times$ magnification. Finally we analyzed and compared the correct classification rate of the three classifiers. In this study, we found that the best classifier was made by texture features of 3-level wavelet transformed images.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.238-244
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2019
In this study, we compared and analyzed the performance of each Convolution Neural Network (CNN) by implementing the CNN that reflected the characteristics of the cerebral structure, in order to analyze the CNN that was used for the prediction of cybersickness, and provided the performance varying depending on characteristics of the brain. Dizziness has many causes, but the most severe symptoms are considered attributable to vestibular dysfunction associated with the brain. Brain waves serve as indicators showing the state of brain activities, and tend to exhibit differences depending on external stimulation and cerebral activities. Changes in brain waves being caused by external stimuli and cerebral activities have been proved by many studies and experiments, including the thesis of Martijn E. Wokke, Tony Ro, published in 2019. Based on such correlation, we analyzed brain wave data collected from dizziness-inducing environments and implemented the dizziness predictive artificial neural network reflecting characteristics of the cerebral structure. The results of this study are expected to provide a basis for achieving optimal performance of the CNN used in the prediction of dizziness, and for predicting and preventing the occurrence of dizziness under various virtual reality (VR) environments.
In this study, we have developed the patch type HAMS (Heart Activity Monitoring System) which is non-restricted, non-awarable and non-invasive. The module using wireless telecommunication to receive the ECG (electrocardiogram) signal at the computer has mobility which it easily monitors the heart activity of subjects in no time for long term at any time and places. We developed the small patch type electrode which can be attached on the chest. Also the reliability and moving artifact of ECG signal measured by this electrode have been verified. Using HAMS, we measured the HRV (Heart Rate Variability) parameters, the questionnaire evaluation for anxiety and stress and the amount of stress hormone (cotisol) to evaluate the stress effect in HRV on the same subject. As a result of comparing the values under non stressed and stressed condition, there was significant difference on many parameters. And the parameter highly related with stress on Pearson's Correlation Coefficient has been examined. These show that using HAMS is able to evaluate the function of autonomic nervous system. Therefore, we can predict heart problem in daily life by using HAMS. Also we expect that this module can be applied for more application as health monitoring system.
Oh, Mi Hyune;Lim, Moo Song;Chai, Jeung Young;Kim, Eun Jung;Cho, Joong Hoon;Lim, Chul Joo;Choi, Sun Ok
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.32
no.2
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pp.89-95
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2017
A rapid, sensitive analytical method for glucuronolactone in beverages was developed and validated using hydrophilic interaction liquid chromatography coupled to electrospray ionization tandem mass spectrometry (HILIC-ESI-MS/MS). To determine the optimum analytical conditions for glucuronolactone, three different kinds of HILIC columns and two mobile phases with different pH values were examined. An amide-bonded stationary phase with a pH 9 acetonitrile-rich mobile phase was the best condition in terms of column retention, ESI-MS/MS response area, and signal-to-noise ratio. After extraction, glucuronolactone was separated through the HILIC amide column and detected by negative ESI-MS/MS in selected reaction monitoring (SRM) mode. Nine energy drinks sold in Korea were spiked with glucuronolactone at a concentration of 5 ng/mL; the Monster $Energy^{TM}$ sample showed the smallest peak area and its signal-to-noise ratio was used for method validation. Good linearity was obtained in the concentration range from 20 to 1500 ng/mL with a correlation coefficient > 0.998. The developed method had a limit of detection (LOD) of 6 ng/mL and a limit of quantitation (LOQ) of 20 ng/mL. The recovery of this method at concentration of 20, 100, 500, and 1000 ng/mL was 96.3%-99.2% with relative standard deviations (RSD) of 1.6%-14.0%. A reproducibility precision assessment at concentration of 100 and 500 ng/mL was carried out among three laboratories. The recovery of that evaluation was 95.1%-102.3% with RSD of 2.7%-7.0%. An analysis of variance indicated that there was no difference between the recovery results of the three laboratories at the 5% significance level. The validated method is applicable to inspecting beverages adulterated with glucuronolactone in Korea.
Lee, Jun Seok;Son, Dong Wuk;Lee, Su Hun;Kim, Dong Ha;Lee, Sang Weon;Song, Geun Sung
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.60
no.5
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pp.577-583
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2017
Objective : Laminoplasty is an effective surgical method for treating cervical degenerative disease. However, postoperative complications such as kyphosis, restriction of neck motion, and instability are often reported. Despite sufficient preoperative lordosis, this procedure often aggravates the lordotic curve of the cervical spine and straightens cervical alignment. Hence, it is important to examine preoperative risk factors associated with postoperative kyphotic alignment changes. Our study aimed to investigate preoperative radiologic parameters associated with kyphotic deformity post laminoplasty. Methods : We retrospectively reviewed the medical records of 49 patients who underwent open door laminoplasty for cervical spondylotic myelopathy (CSM) or ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) at Pusan National University Yangsan Hospital between January 2011 and December 2015. Inclusion criteria were as follows : 1) preoperative diagnosis of OPLL or CSM, 2) no previous history of cervical spinal surgery, cervical trauma, tumor, or infection, 3) minimum of one-year follow-up post laminoplasty with proper radiologic examinations performed in outpatient clinics, and 4) cases showing C7 and T1 vertebral body in the preoperative cervical sagittal plane. The radiologic parameters examined included C2-C7 Cobb angles, T1 slope, C2-C7 sagittal vertical axis (SVA), range of motion (ROM) from C2-C7, segmental instability, and T2 signal change observed on magnetic resonance imaging (MRI). Clinical factors examined included preoperative modified Japanese Orthopedic Association scores, disease classification, duration of symptoms, and the range of operation levels. Results : Mean preoperative sagittal alignment was $13.01^{\circ}$ lordotic; $6.94^{\circ}$ lordotic postoperatively. Percentage of postoperative kyphosis was 80%. Patients were subdivided into two groups according to postoperative Cobb angle change; a control group (n=22) and kyphotic group (n=27). The kyphotic group consisted of patients with more than $5^{\circ}$ kyphotic angle change postoperatively. There were no differences in age, sex, C2-C7 Cobb angle, T1 slope, C2-C7 SVA, ROM from C2-C7, segmental instability, or T2 signal change. Multiple regression analysis revealed T1 slope had a strong relationship with postoperative cervical kyphosis. Likewise, correlation analysis revealed there was a statistical significance between T1 slope and postoperative Cobb angle change (p=0.035), and that there was a statistically significant relationship between T1 slope and C2-C7 SVA (p=0.001). Patients with higher preoperative T1 slope demonstrated loss of lordotic curvature postoperatively. Conclusion : Laminoplasty has a high probability of aggravating sagittal balance of the cervical spine. T1 slope is a good predictor of postoperative kyphotic changes of the cervical spine. Similarly, T1 slope is strongly correlated with C2-C7 SVA.
Kim, Seoyeon;Youn, Youjeong;Jeong, Yemin;Park, Chan-Won;Na, Sang-Il;Ahn, Hoyong;Ryu, Jae-Hyun;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_1
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pp.647-660
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2022
To prepare an atmospheric correction model suitable for CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4), this letter examined an atmospheric correction experiment using Sentinel-2 images having similar spectral characteristics to CAS500-4. Studies to compare the atmospheric correction results depending on different Aerosol Optical Depth (AOD) data are rarely found. We conducted a comparison of Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, and Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) version 1.1 and 2.1, using Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI) and Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD data. In this experiment, 6SV2.1 seemed more stable than others when considering the correlation matrices and the output images for each band and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
In this study, we analyze and forecast quantum computer technology trends. Previous research has been mainly focused on application fields centered on technology for quantum computer technology trends analysis. Therefore, this paper analyzes important quantum computer technologies and performs future signal detection and prediction, for a more market driven technical analysis and prediction. As analyzing words used in news articles to identify rapidly changing market changes and public interest. This paper extends conference presentation of Cha & Chang (2022). The research is conducted by collecting domestic news articles from 2019 to 2021. First, we organize the main keywords through text mining. Next, we explore future quantum computer technologies through analysis of Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), and Key Emergence Map (KEM). Finally, the relationship between future technologies and supply and demand is identified through random forests, decision trees, and correlation analysis. As results of the study, the interest in artificial intelligence was the highest in frequency analysis, keyword diffusion and visibility analysis. In terms of cyber-security, the rate of mention in news articles is getting overwhelmingly higher than that of other technologies. Quantum communication, resistant cryptography, and augmented reality also showed a high rate of increase in interest. These results show that the expectation is high for applying trend technology in the market. The results of this study can be applied to identifying areas of interest in the quantum computer market and establishing a response system related to technology investment.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.3
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pp.221-229
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2023
This research aimed to conduct an empirical assessment of the penetration of chloride and sulfate ions into mortar sections using an anion exchange membrane(AEM) and laser-induced breakdown spectroscopy(LIBS). The study involved a simultaneous ion chromatography(IC) analysis and LIBS analysis performed on mortars immersed in varying concentrations of chloride and sulfate. The findings revealed that at the wavelengths specific to Chloride(837.59nm) and Sulfur(921.30nm), the LIBS intensity achieved using AEM surpassed that obtained with a paper substrate at equivalent penetration concentrations. A robust correlation was confirmed between LIBS intensity and chloride ion concentration. Furthermore, when juxtaposed with IC analysis concentration outcomes at identical depths, the AEM displayed a higher intensity. The research noted an enhancement in LIBS intensity and a diminution in errors within the low-concentration section when deploying AEM. However, for the Sulfur wavelength of 921.3nm, there remains a need to augment the sensitivity of the LIBS signal within the low-concentration section in future studies. The findings underscore the potential of employing AEM and LIBS for precise analysis of chloride and sulfate ion penetration into mortar sections. This strategy can aid in bolstering assessment precision and mitigating errors, particularly in regions with low concentrations. It is recommended to further research and develop methods to amplify the sensitivity of the LIBS signal for sulfur detection in low-concentration sections. In sum, the study accentuates the significance of employing advanced techniques like AEM and LIBS for efficacious and precise analysis in the domain of mortar section assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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