Pruritus (itching) is classically defined as an unpleasant cutaneous sensation that leads to scratching behavior. Although the scientific criteria of classification for pruritic diseases are not clear, it can be divided as acute or chronic by duration of symptoms. In this study, we investigated whether skin injury caused by chemical (contact hypersensitivity, CHS) or physical (skin-scratching stimulation, SSS) stimuli causes initial pruritus and analyzed gene expression profiles systemically to determine how changes in skin gene expression in the affected area are related to itching. In both CHS and SSS, we ranked the Gene Ontology Biological Process terms that are generally associated with changes. The factors associated with upregulation were keratinization, inflammatory response and neutrophil chemotaxis. The Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway shows the difference of immune system, cell growth and death, signaling molecules and interactions, and signal transduction pathways. Il1a, Il1b and Il22 were upregulated in the CHS, and Tnf, Tnfrsf1b, Il1b, Il1r1 and Il6 were upregulated in the SSS. Trpc1 channel genes were observed in representative itching-related candidate genes. By comparing and analyzing RNA-sequencing data obtained from the skin tissue of each animal model in these characteristic stages, it is possible to find useful diagnostic markers for the treatment of itching, to diagnose itching causes and to apply customized treatment.
This study examined the structure of YouTube video network and the factors for the diffusion of Chinese creator's videos through the case of famous Chinese creator Fengtimo. There is few interest to the diffusion of Chinese contents among Korean researchers, while they have been studied the consumption of Hallyu(Korean wave) contents overseas. Using the data that YouTube Data API offers, this study analysed the video network that the comments of which are same users with NodeXL tools and the regression model with JASP tools. The study found that there are three groups of the YouTube channels of that network. They are domestic official accounts of Fengtimo, foreign officail accounts of Fengtimo and individual creators' accounts. The official accounts share the videos of Fengtimo's songs and entertainment contents for the fans, where the individual creators share their own meme videos(UGC). The significant factors for the diffusion in the YouTube video network are comments, likes, out-degree, dislikes, in-degree and betweenness centrality. There are significant difference between official channel and indivisual groups on the views. And degree and betweenness centrality have mediating effect. It is necessary to conduct more research on that subject with many other cases if we want to get to know the generalized explanation.
Due to its biofilm formation and colonization of the osteocyte-lacuno canalicular network (OLCN), Staphylococcus aureus (S.aureus) implant-associated bone infection (SIABI) is difficult to cure thoroughly, and may occur recurrently subsequently after a long period dormant. It is essential to explore an alternative therapeutic strategy that can eradicate the pathogens in the infected foci. To address this, the polymethylmethacrylate (PMMA) bone cement and Fe3O4 nanoparticles compound cylinder were developed as implants based on their size and mechanical properties for the alternative magnetic field (AMF) induced thermal ablation, The PMMA mixed with optimized 2% Fe3O4 nanoparticles showed an excellent antibacterial efficacy in vitro. It was evaluated by the CFU, CT scan and histopathological staining on a rabbit 1-stage transtibial screw model. The results showed that on week 7, the CFU of infected soft tissue and implants, and the white blood cells (WBCs) of the PMMA+2% Fe3O4+AMF group decreased significantly from their controls (p<0.05). PMMA+2% Fe3O4+AMF group did not observe bone resorption, periosteal reaction, and infectious reactive bone formation by CT images. Further histopathological H&E and Gram Staining confirmed there was no obvious inflammatory cell infiltration, neither pathogens residue nor noticeably burn damage around the infected screw channel in the PMMA+2% Fe3O4+AMF group. Further investigation of nanoparticle distributions in bone marrow medullary and vital organs of heart, liver, spleen, lung, and kidney. There were no significantly extra Fe3O4 nanoparticles were observed in the medullary cavity and all vital organs either. In the current study, PMMA+2% Fe3O4+AMF shows promising therapeutic potential for SIABI by providing excellent mechanical support, and promising efficacy of eradicating the residual pathogenic bacteria in bone infected lesions.
Purpose: With the rapid changes in the technical development and the trend of consumption trend, the convenience store industry is facing an unprecedented competitive situation in the consumption environment where the boundary between online and offline is broken due to the stagnation of offline distribution channels and the spread of online shopping. The biggest innovation strategy of the major convenience store brands in recent years are introducing the O2O (Online to Offline) platform and presenting new products and services beyond the boundaries of online and offline to transform themselves into Omni Channel stores. The study is designed to analyze the effect of innovativeness of convenience store as a stimulus in O2O platform which customers perceive on store loyalty, the final response to external stimuli, through customer engagement with convenience store brands. Specifically, the innovativeness of convenience stores was divided into types of core activities in corporate marketing and focused on innovations in services, products(proposals), promotions and experiences. Research design, data, and methodology: Various hypotheses have been developed to achieve this research purpose. The data were collected from 1,128 questionnaires the age between 15 and 60 who had experience using retail store apps and delivery apps and were analyzed using SPSS 22.0 and SmartPLS 3.3.7 program. Measurement model analysis was carried out to assess convergent and discriminant validity. Also, common method bias was tested using the values of VIF (variance inflation factor). The hypotheses were tested using structural equation modeling with SmartPLS 3.3.7 program. Results: First, service innovation has a positive effect on cognitive engagement. Second, product, promotion and experience innovation have a positive effect on cognitive and affective engagement. Third, cognitive influences affective engagement. Finally, both cognitive and affective engagement affect store loyalty, but affective engagement has a stronger effect on store loyalty than cognitive engagement. Conclusions: All four types of innovation and cognitive engagement have a positive effect on emotional engagement, which has a stronger effect on store loyalty than cognitive engagement. Thus, while innovation can build loyalty through emotional engagement, innovation strategies must be designed and pursued with caution in terms of impact through cognitive engagement may not achieve the planned goals.
Analog-based streamers for ultra-high-resolution seismic surveys are capable of additional noise ingress in water, but the specifications cannot be expanded through interconnections. Foreign-produced digital streamers have been introduced and used primarily at domestic research institutes; however, the cost is high and smooth maintenance is challenging. This study investigates the localization of ultra-high-resolution digital streamers capable of high-resolution imaging of a geological structure. A digital streamer capable of 24-bit, 10 kHz digital sampling of up to 64 channel data was developed through research and development. Various quantitative specifications of the system were designed and developed close to the benchmark model, Geometrics' GeoEel streamer, and the number of modules that make up the system was drastically reduced, reducing development costs and making it easier to use. The field applicability of the developed streamer system was evaluated in an in situ experiment conducted in the waters around the Port of Yeong-il Bay in Pohang in April 2022.
Based on the actual shape of the detector and the data provided by the manufacturer, the shape of the detector was implemented through Penelope simulation and applied to the appropriate four-layer thickness based on the efficiency obtained from the measurements. Efficiency calculations to determine the effect of the simulated number of Full Energy Peak Efficiency(FEPE) channels in the detector and the outside contact layer in the crystal on the Full Energy Peak Efficiency were performed for various four-layer thicknesses of 0.3, 0.5, 0.7, 1.0, 1.2, and 1.4 mm using the Penelope Code. When the thickness of the external contact layer was increased by 5 times, the Full Energy Peak Efficiency decreased by about 36% for 59.50 keV, and the Full Energy Peak Efficiency decreased by 10% for 1836. In addition, as it increased by 10 times, the Full Energy Peak Efficiency decreased by about 20% for 59.54 keV, and 7% for 1836.01 keV. The Penelope simulated Full Energy Peak Efficiency channel decreases exponentially with the increase in the four layers. In addition, it was confirmed that the total effect curve was well matched with a relative difference of less than 3.5% in the 0.3-1.4 mm dead layer thickness region. However, it was found that the inhomogeneous dead layer is still a parameter in the Monte Carlo model.
Se-jin Lim;Hyun-Ji Kim;Kyung-Bae Jang;Yea-jun Kang;Won-Woong Kim;Yu-Jin Yang;Hwa-Jeong Seo
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.193-200
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2023
Cryptanalysis can be performed by various techniques such as known plaintext attack, differential attack, side-channel analysis, and the like. Recently, many studies have been conducted on cryptanalysis using deep learning. A known-plaintext attack is a technique that uses a known plaintext and ciphertext pair to find a key. In this paper, we use deep learning technology to perform a known-plaintext attack against S-PRESENT, a reduced version of the lightweight block cipher PRESENT. This paper is significant in that it is the first known-plaintext attack based on deep learning performed on a reduced lightweight block cipher. For cryptanalysis, MLP (Multi-Layer Perceptron) and 1D and 2D CNN(Convolutional Neural Network) models are used and optimized, and the performance of the three models is compared. It showed the highest performance in 2D convolutional neural networks, but it was possible to attack only up to some key spaces. From this, it can be seen that the known-plaintext attack through the MLP model and the convolutional neural network is limited in attackable key bits.
Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
Lee, Kwang Ho;Kim, Chang Hoon;Kim, Do Sam;Yeh, Harry;Hwang, Young Tae
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3B
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pp.289-301
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2009
In this work, wave run-up heights and resultant wave forces on a vertical revetment due to tsunami (solitary wave) are investigated numerically using a numerical wave tank model called CADMAS-SURF (CDIT, 2001. Research and Development of Numerical Wave Channel (CADMAS-SURF). CDIT library, No. 12, Japan.), which is based on a 2-D Navier-Stokes solver, coupled to a volume of fluid (VOF) method. The third order approximate solution (Fenton, 1972. A ninth-order solution for the solitary wave. J. of Fluid Mech., Vol. 53, No.2, pp.257-271) is used to generate solitary waves and implemented in original CADMAS-SURF code. Numerical results of the wave profiles and forces are in good agreements with available experimental data. Using the numerical results, the regression curves determined from the least-square analysis are proposed, which can be used to determine the maximum wave run-up height and force on a vertical revetment due to tsunami. In addition, the capability of CADMAS-SURF is demonstrated for tsunami wave forces acting on an onshore structure using various configuration computations including the variations of the crown heights of the vertical wall and the position of the onshore structure. Based on the numerical results such as water level, velocity field and wave force, the direct effects of tsunami on an onshore structure are discussed.
Small and medium-sized mountain rivers that flow through steep, confined valleys carry large amounts of coarse-grained sediment and woody debris during floods. It causes an increase in flood water level by aggrading the riverbed and the cross-section blockage due to driftwood accumulation during flooding. However, the existing flood level calculation in the river basic plan does not consider these changes. In this study, using the Typhoon Hinnamnor flood in September 2022 as an example, we performed numerical simulations using the HEC-RAS model, taking into account the blockage of a cross-section at the bridge and changes in riverbed elevation that occurred during floods, and analyzed the flood level to predict flood risk. This study's results show that flooding occurs if more than 30% of the cross-section is blocked. The rise of flood water levels corresponds to that of the riverbed due to sediment deposition. These results can be used as basic data to prevent and effectively manage flood damage and contribute to establishing flood defense measures that consider actual phenomena.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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