Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.336-341
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2004
This paper proposes an independent component analysis(ICA) of the fixed-point (FP) algorithm based on secant method and the kurtosis. The FP algorithm based on secant method is applied to improve the analysis speed and performance by simplifying the calculation process of the complex derivative in Newton method, the kurtosis is applied to cluster the components. The proposed ICA has been applied to the problems for separating the 6-mixed signals of 500 samples and 8-mixed images of $512{\times}512$ pixels, respectively. The experimental results show that the proposed ICA has always a fixed analysis sequence. The result can be solved the limit of conventional ICA based on secant method which has a variable sequence depending on the running of algorithm. Especially, the proposed ICA can be used for classifying and identifying the signals or the images.
Dependency parsing is often used as a component in many text analysis pipelines. However, performance, especially in specialized domains, suffers from the presence of complex terminology. Our hypothesis is that including named entity annotations can improve the speed and quality of dependency parses. As part of BLAH5, we built a web service delivering improved dependency parses by taking into account named entity annotations obtained by third party services. Our evaluation shows improved results and better speed.
Kim, Kookhyun;Kwon, Hyuk-Min;Cho, Dae-Seung;Kim, Jae-Ho;Jun, Jae-Jin
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.49
no.6
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pp.498-503
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2012
Independent component analysis (ICA) technique based on statistical independency of the signals is known as suitable to identify the source signals by measuring and separating mixed signals through transfer paths and has successfully applied in the field of medical care, communications and so forth. In this study, the ICA technique is introduced for the identification of excitation sources from measured vibration signals of structures, which can be done by evaluating negentropy of centered and whitened vibration signals and correlation of separated signals. To validate the method, numerical analyses are carried out for a plate and a cylinder structure. The results show that the method can be applied efficiently to source identification of complex structures. Nevertheless, additional studies would be required to complement problems of occasional inaccuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4814-4834
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2018
This paper presents an architecture for wireless sensor networks (WSNs) with blind source separation (BSS) applied to retrieve the received mixing signals of the sink nodes first. The little-to-no need of prior knowledge about the source signals of the sink nodes in the BSS method is obviously advantageous for WSNs. The optimization problem of the BSS of multiple independent source signals with complex and noncircular distributions from observed sensor nodes is considered and addressed. This paper applies Castella's reference-based scheme to Novey's negentropy-based algorithms, and then proposes a novel fast fixed-point (FastICA) algorithm, defined as the reference-signal negentropy complex FastICA (RSNT-cFastICA) for complex-valued noncircular-distribution source signals. The proposed method for the sink nodes is substantially more efficient than Novey's quasi-Newton algorithm in terms of computational speed under large numbers of samples, can effectively improve the power consumption effeciency of the sink nodes, and is significantly beneficial for WSNs and wireless communication networks (WCNs). The effectiveness and performance of the proposed method are validated and compared with three related BSS algorithms through theoretical analysis and simulations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.442-450
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2002
In measuring EEG, which is widely used for studying brain function, EEG is frequently mixed with noise and artifact. In this study, the signals relevant to the artifact were distracted by applying ICA to EEG signal. First, each independent component which was assumed to be the source was separated by applying ICA to EEG which involved artifact relevant to the eye movement of a normal person. Next, the signal which was assumed to be artifact was removed from the separated 18 independent components, and the nonlinear analysis method such as correlation dimension and the Iyapunov exponent was applied to each reconstructed EEG signal and the original signal including artifact in order to find meaningful difference between the two signals and infer the anatomical localization of its source and distribution. This study shows it is possible not only to analyze the brain function visually and spatially for visually complex EEG signal, but also to observe its meaningful change through the quantitative analysis of EEG by means of the nonlinear analysis.
Categorical data collected based on complex sample design is not proper for the standard Pearson multinomial-based chi-squared test because the observations are not independent and identically distributed. This study investigates effects of bias of point estimator of population proportion and its variance estimator to the standard Pearson chi-squared test statistics when the sample is collected based on complex sampling scheme. This study examines the effect under two population homogeneity test. The standard Pearson test statistic can be partitioned into two parts; the first part is the weighted sum of ${\chi}^2_1$ with eigenvalues of design matrix as their weights, and the additional second part which is added due to the biases of the point estimator and its variance estimator. Our empirical analysis shows that even though the bias of point estimator is small, Pearson test statistic is very much inflated due to underestimate the variance of point estimator. In the connection of design-based variance estimator and its design matrix, the bigger the average of eigenvalues of design matrix is, the larger relative size of which the first component part to Pearson test statistic is taking.
The androgen receptor (AR) is an important therapeutic target for treating prostate cancer (PCa). Moreover, there is an increasing need for understanding the AR-independent progression of tumor cells such as neuroendocrine prostate cancer (NEPC). Menin, which is encoded by multiple endocrine neoplasia type 1 (MEN1), serves as a direct link between AR and the mixed-lineage leukemia (MLL) complex in PCa development by activating AR target genes through histone H3 lysine 4 methylation. Although menin is a critical component of AR signaling, its tumorigenic role in AR-independent PCa cells remains unknown. Here, we compared the role of menin in AR-positive and AR-negative PCa cells via RNAi-mediated or pharmacological inhibition of menin. We demonstrated that menin was involved in tumor cell growth and metastasis in PCa cells with low or deficient levels of AR. The inhibition of menin significantly diminished the growth of PCa cells and induced apoptosis, regardless of the presence of AR. Additionally, transcriptome analysis showed that the expression of many metastasis-associated genes was perturbed by menin inhibition in AR-negative DU145 cells. Furthermore, wound-healing assay results showed that menin promoted cell migration in AR-independent cellular contexts. Overall, these findings suggest a critical function of menin in tumorigenesis and provide a rationale for drug development against menin toward targeting high-risk metastatic PCa, especially those independent of AR.
Members of the Vps (Vacuolar protein sorting) protein family involved in the formation of the retromer complex have been discovered in a variety of species such as yeast, mouse, and human. A mammalian retromer complex is composed of Vps26, Vps29, and Vps35 proteins and plays and important role in cation-independent mannose-6-phosphate receptor retrieval from the endosome to the trans-Golgi network. In this study, we have identified the full-length sequences of the retromer components of Vps26, Vps29, and Vps35 in micro pigs. The cDNA sequences of these retromer components have been determined and the result showed there is 99% homology among the component counterparts from mouse, micro pigs, and humans. In addition, the retromer complexes formed with hetero-components were found in the brain of micro pigs. Based on above results, we suggest mammalian Vps components are well conserved in micro pigs.
A new method for estimating and eliminating electrocardiogram (ECG) artifacts from single channel scalp electroencephalogram (EEG) is proposed. The proposed method consists of emphasis of QRS complex from EEG using least squares acceleration (LSA) filter, generation of synchronized pulse with R-peak and ECG artifacts estimation and elimination using adaptive filter. The performance of the proposed method was evaluated using simulated and real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, which are independent component analysis (ICA) and ensemble average (EA) method. In conclusion, we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifacts from single channel EEG and simple to use for ambulatory/portable EEG monitoring system.
Kim, Hyun-Jun;Kim, Seong-Yeol;Park, Jang-Jun;Lee, Si-Woo;Shin, Jae-Suk
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.1
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pp.109-118
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2022
Purpose : The study to verify the effectiveness of the Soomchi combined marine healing program by analyzing the physical composition of the subjects, their blood lipids, and the effects of the program on their lung health-related variables, and heart rate variability variables. Methods : In the experiment, the Soomchi combined marine healing program was conducted for 5 hours a day, 5 days a week. on 15 participants. The results of their body composition, blood lipids, lactic acid, blood pressure, PEF, FEV1 and maximum oxygen intake were analyzed before and after the subjects completed the Soomchi program. For the statistical analysis, the mean and standard deviation (M±SD) of each variable were calculated using SPSS version 20 and an independent t-test was conducted to test for the amount of change in the participants before and after the Soomchi combined marine healing program. All significant levels were set to α=.05. As a result of the experiment Results : First, no statistically significant differences were found in the changes in body composition after the 5-day combined marine healing program was completed. Second, regarding the changes in blood component after the program was conducted, statistically significant differences were found in the lactic acid (p<.05). That is, the experimental group showed a significant decrease in lactic acid after the program whereas the control group showed a significant increase. Third, systolic blood pressure decreased significantly and while in PEF and FEV1 increased significantly in the experimental group after the program. Fourth, the LF of the control group significantly decreased after 5 days. Conclusion : After the Soomchi Lung Health Ocean Healing Program, positive physical changes were observed in the lung health variables and heart rate variability of the participants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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