We stand at the brink of a fundamental change in how medicine will be practiced. Over the next 5-20 years medicine will move from being largely reactive to being predictive, personalized, preventive and participatory (P4). Technology and new scientific strategies have always been the drivers of revolutions and this is certainly the case for P4 medicine, where a systems approach to disease, new and emerging technologies and powerful computational tools will open new windows for the investigation of disease. Systems approaches are driving the emergence of fascinating new technologies that will permit billions of measurements on each individual patient. The challenge for health information technology will be how to reduce this enormous amount of data to simple hypotheses about health and disease. We predict that emerging technologies, together with the systems approaches to diagnosis, therapy and prevention will lead to a down turn in the escalating costs of healthcare. In time we will be able to export P4 medicine to the developing world and it will become the foundation of global medicine. The "democratization" of healthcare will come from P4 medicine. Its first real emergence will require the unprecedented integration of biology, medicine, technology and computation. as well as societal issues of major importance: ethical, regulatory, public policy, economic, and others. In order to effectively move the P4 scientific agenda forward new strategic partnerships are now being created with the large-scale integration of complementary skills, technologies, computational tools, patient records and samples and analysis of societal issues. It is evident that the business plans of every sector of the healthcare industry will need to be entirely transformed over the next 10 years.and the extent to which this will be done by existing companies as opposed to newly created companies is a fascinating question.
Islam, Md. Saiful;Shahik, Shah Md.;Sohel, Md.;Patwary, Noman I.A.;Hasan, Md. Anayet
Genomics & Informatics
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v.13
no.2
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pp.53-59
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2015
In developing countries threat of cholera is a significant health concern whenever water purification and sewage disposal systems are inadequate. Vibrio cholerae is one of the responsible bacteria involved in cholera disease. The complete genome sequence of V. cholerae deciphers the presence of various genes and hypothetical proteins whose function are not yet understood. Hence analyzing and annotating the structure and function of hypothetical proteins is important for understanding the V. cholerae. V. cholerae O139 is the most common and pathogenic bacterial strain among various V. cholerae strains. In this study sequence of six hypothetical proteins of V. cholerae O139 has been annotated from NCBI. Various computational tools and databases have been used to determine domain family, protein-protein interaction, solubility of protein, ligand binding sites etc. The three dimensional structure of two proteins were modeled and their ligand binding sites were identified. We have found domains and families of only one protein. The analysis revealed that these proteins might have antibiotic resistance activity, DNA breaking-rejoining activity, integrase enzyme activity, restriction endonuclease, etc. Structural prediction of these proteins and detection of binding sites from this study would indicate a potential target aiding docking studies for therapeutic designing against cholera.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.6
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pp.251-261
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2020
Based on the recent consensus on the need for software education, software education has become mandatory in universities in Korea. However, the suitability of class contents and the relationship between class contents and learner satisfaction has not been fully discussed. Therefore, in this paper, we analyzed the suitability of the contents used in the basic software education for the humanities students from the learner's perspective. For this purpose, three types of curriculum, which are 'computer science', 'usage of tools, and humanities in the digital world' and 'computational thinking', were compared using the lecture assessment questionnaire. As a result, we found that the learners evaluated positively over the curriculum that focused on the use of tools, the humanities approach, or the thinking ability rather than the theoretical contents of computer science. We also found that the subjects related to computer science could not give high satisfaction due to their unfamiliarity, relatively low academic value was given to the tool-centered curriculum, and fatigue was expressed in discussion-based thinking ability education.
The advanced semiconductor technology and electronic design automation(EDA) tools make it possible to implement the system on the programmable logic devices. The electronic design method is also changing from schematic capture to hardware description language. In this paper, I present the architecture of multi-dimensional digital filter which can be efficiently implemented on PLDs. This is based on the former research results which are called algorithm decomposition technique. Algorithm decomposition technique is used to obtain the computational primitive from the state space equations of the multi-dimensional digital filtering algorithm. The obtained computational primitive is designed with VHDL. This can be used to implement the filtering system as a component. The designed filtering system is implemented on the PLD. Therefore, the filter can be upgradable on system. It is greatly reduced the time-to-market time of the system that is based on the multi-dimensional filter.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.4
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pp.482-489
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2011
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
Kim, Seong-Sik;Kim, Young-Jik;Jo, Ara;Lee, Min-Woo
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.3
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pp.89-99
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2019
The purpose of this study is to develop and validate assessment tools and to analyze their applicability in problem solving programming education for college students of teacher training college. For this purpose, we have redefined the area of computational thinking and detail elements from the viewpoint of problem solving programming, and developed paper type inspection and self - report questionnaires to evaluate them. The reliability and validity were analyzed by applying the evaluation tool developed for the actual college students of teacher training college. Through this study, it was confirmed that the paper type inspection and self - report questionnaires developed in this study can be used as a tool to computational thinking assessment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.102-114
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2021
Biofouling represents an important problem in the shipping industry since it causes the increase in surface roughness. The most of ships in the current world fleet do not have good coating condition which represents an important problem due to strict rules regarding ship energy efficiency. Therefore, the importance of the control and management of the hull and propeller fouling is highlighted by the International Maritime Organization and the maintenance schedule optimization became valuable energy saving measure. For adequate implementation of this measure, the accurate prediction of the effects of biofouling on the hydrodynamic characteristics is required. Although computational fluid dynamics approach, based on the modified wall function approach, has imposed itself as one of the most promising tools for this prediction, it requires significant computational time. However, during the maintenance schedule optimization, it is important to rapidly predict the effect of biofouling on the ship hydrodynamic performance. In this paper, the effect of biofilm on the ship hydrodynamic performance is studied using the proposed performance prediction method for three merchant ships. The applicability of this method in the assessment of the effect of biofilm on the ship hydrodynamic performance is demonstrated by comparison of the obtained results using the proposed performance prediction method and computational fluid dynamics approach. The comparison has shown that the highest relative deviation is lower than 4.2% for all propulsion characteristics, lower than 1.5% for propeller rotation rate and lower than 5.2% for delivered power. Thus, a practical tool for the estimation of the effect of biofouling with lower fouling severity on the ship hydrodynamic performance is developed.
Living organisms are comprised of various systems at different levels, i.e., organs, tissues, and cells. Each system carries out its diverse functions in response to environmental and genetic perturbations, by utilizing biological networks, in which nodal components, such as, DNA, mRNAs, proteins, and metabolites, closely interact with each other. Systems biology investigates such systems by producing comprehensive global data that represent different levels of biological information, i.e., at the DNA, mRNA, protein, or metabolite levels, and by integrating this data into network models that generate coherent hypotheses for given biological situations. This review presents a systems biology framework, called the 'Integrative Proteomics Data Analysis Pipeline' (IPDAP), which generates mechanistic hypotheses from network models reconstructed by integrating diverse types of proteomic data generated by mass spectrometry-based proteomic analyses. The devised framework includes a serial set of computational and network analysis tools. Here, we demonstrate its functionalities by applying these tools to several conceptual examples.
D'AURIA FRANCESCO;ANIS BOUSBIA-SALAH;PETRUZZI ALESSANDRO;NEVO ALESSANDRO DEL
Nuclear Engineering and Technology
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v.38
no.1
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pp.11-32
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2006
System thermal-hydraulic codes have been used in the past decades in the areas of design, operation, licensing and safety of Nuclear Power Plants (NPPs). The development and validation of these codes have reached a high degree of maturity, through the consideration of huge experiments and advanced numerical models. Nowadays, the analyses are based upon realistic approaches rather than the conservative evaluation models. However the applications of these computational tools require preliminary qualification issues. Although huge amounts of financial and human resources have been invested for the development and improvement of codes, the calculation results are still affected by errors. In the sophisticated nuclear technology, design and safety of NPP, these errors must be quantified. An overview of the state of the art of the current thermal-hydraulic system code is developed and the need of uncertainty analysis in code calculations is emphasized. Several sources of uncertainty have been classified and commented, and typical applications of such methods are shown.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.21
no.1
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pp.119-135
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1995
We consider problems of tool loading and scheduling in a flexible manufacturing system (FMS) in which tool transportation constitutes the major portion of material flows. In this type of FMSs, parts are initially assigned to machines and released to the machines according to input sequencing rules. Operations for the parts released to the machines are performed by tools initially loaded onto the machines or provided by an automatic tool transport robot when needed. For an efficient operation of such systems, therefore, we may have to consider loading and scheduling problems for tools in addition to those for parts. In this paper, we consider three problems, part loading, tool loading, and tool scheduling problems with the overall objective of minimizing the makespan. The part loading problem is solved by a method similar to that for the bin packing problem and then a heuristic based on the frequency of tool usage is applied for tool loading. Also suggested are part input sequencing and tool scheduling rules. To show the effectiveness of the overall algorithm suggested here, we compare it with an existing algorithm through a series of computational tests on randomly generated test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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