Thalamus is known to play an important role in the regulation of nerve function. Thalamus, located in the center of the brain, is involved in sleep, arousal, and emotional regulation, and has been reported to be associated with multiple sclerosis, essential tremors, and neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease. In addition, it has been reported that iron deposits in the thalamus can cause depressive symptoms with age. Although there are discrepancies between studies, it can be deduced that the thalamus region has a clear effect on neurological disorders due to a strong relationship between the thalamus and neurological functions such as emotional control and processing. Through tractography analysis, the connectivity between the detailed areas of each subcortical region was investigated in the form of a matrix, showing strong connectivity and weak interhemispheric connectivity. In the 59> group, the WM connectivity of thalamus was found to be weaker than those of the two groups. Comparisons between the two groups showed that the young groups (10-39 and 40-59) had higher connection intensity than the 59> group and that statistically significant differences in 3 connection pathways were found in each hemisphere. A decrease in thalamus-related connection strength in aging has shown that it can affect emotional and neurological disorders such as anxiety and depression, and network measurements can help assess cognitive impairment across clinical conditions.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.3
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pp.141-148
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2022
Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.
Purpose: On August 16, 2021, the Taliban established the Taliban regime after conquering capital Kabul of the Afghan by using the strong alliance of international terrorist organizations. The Taliban carried out terrorism targeting the Korean people, including the kidnapping of Kim Seon-il in 2004, the abduction of a member of the Saemmul Church in 2007, and the attack on Korean Provincial Reconstruction Team in 2009. Therefore, this research has shown the possibility of Taliban terrorism in Korea. Method: Based on the statistical data on terrorism that occurred in Afghanistan, Taliban's various terrorist activities such as tactics, strategies, and weapons are examined. Consequently, the target facilities and the type of terrorist attacks are analyzed. Result: The Taliban are targeting the Afghan government as their main target of attack, and IS and the Taliban differ in their selection of targets for terrorism. Conclusion: From the result of this research, we recommend Korea need to reinforce the counter terrorism system in soft targets. Because If the Taliban, which has seized control of Afghanistan, and IS, which has established a worldwide terrorism network, cooperate to threaten domestic multi-use facilities with bombing, the Republic of Korea may face a terrorist crisis with insufficient resources and counter-terrorism related countermeasures.
Background: The health effects of particulate matter (PM2.5) bonded with various harmful chemicals differ based on their composition, so investigating and managing their concentrations and composition is vital for long-term management. As industrial complexes emit considerable quantities of pollutants, higher PM2.5 concentrations and chemical component effects are expected than in other places. Objectives: We investigated the concentration distribution ratios of PM2.5 chemical components to provide basic data to inform future major emissions control and PM2.5 reduction measures in industrial complexes. Methods: We monitored five sites near the Ansan and Siheung industrial complexes from August 2020 to July 2021. Samples were collected and analyzed twice per week in spring/winter and once per week in summer/autumn according to the National Institute of Environmental Research in the Ministry of Environments' Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines. We investigated and compared composition ratios of 29 ions, carbon, and elemental components in PM2.5. Results: The analysis of PM2.5 components at the five sites revealed that ion components accounted for the greatest total mass at approximately 50% while carbon components and elemental components contributed 23~28% and 8~10%, respectively. Among the ionic components, NO3- occupies the greatest proportion. OC occupies the greatest proportion of the carbon components and sulphur occupies the greatest proportion of elemental components. Conclusions: This study investigated the concentration distribution ratios of PM2.5 chemical components in industrial complexes. We believe these results provide basic chemical component concentration ratio data for establishing future air management policies and plans for the Ansan and Siheung industrial complexes.
The Baekildo fault, a dextral strike-slip fault developed in Baekil Island, Goheung-gun, controls the distribution of tuffaceous sandstone and lapilli tuff and shows a complex fracture system around it. In this study, we examined the spatial variation in the geometry and connectivity of the fracture system by using circular sampling and topological analysis based on a detailed fracture trace map. As a result, both intensity and connectivity of the fracture system are higher in tuffaceous sandstone than in lapilli tuff. Furthermore, the degree of the orientation dispersion, intensity, and average length of fracture sets vary depending on the along-strike variation in structural position in the tuffaceous sandstone. Notably, curved fractures abutting the fault at a high angle occur at a fault bend. Based on the detailed observation and analyses of the fracture system, we conclude as follows: (1) the high intensity of the fracture system in the tuffaceous sandstone is caused by the higher content of brittle minerals such as quartz and feldspar. (2) the connectivity of the fracture system gets higher with the increase in the diversity and average length of the fracture sets. Finally, (3) the fault bend with geometric irregularity is interpreted to concentrate and disturb the local stress leading to the curved fractures abutting the fault at a high angle. This contribution will provide important insight into various geologic and structural factors that control the development of fracture systems around faults.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.2
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pp.127-135
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2022
Compared to the continuous increase of domestic nano-satellite development cases, the initial communication success rate is relatively low. In a situation where communication cases of LEO satellites using commercial satellite communication networks are increasing recently. In this situation, the SNIPE project developed by the KASI(Korea Astronomy and Space Science Institute), KARI(Korea Aerospace Research Institute), and Yonsei University apply an Iridium module for communication test to the SNIPE nano-satellites. Therefore, in this paper, the visibility analysis of the iridium module on the SNIPE satellite was analyzed under considering the orbital and communication environment of the iridium satellite constellation and the attitude control mode. In the case of LEO satellites, the communication possibility was limited due to the relatively small iridium communication coverage for high altitude and the high doppler shift considered in the iridium communication network. For this reason, in this paper, it could be simulated that there was a more performance difference according to the difference in relative RAAN(Right Ascension of Ascending Node) angle with the Iridium constellation. Finally, by checking the visibility of communication module under the tumbling situation that occurred during the initial deployment of the nano-satellite, the possibility of using the iridium communication technology was analyzed.
This study was conducted to evaluate the potential use of milk mineral (MM) as the calcium source for the production of calcium-fortified yogurt. MM was composed of 83% minerals, 7.5% lactose, 3.3% protein, and < 1% fat. Calcium (Ca) content in MM was about 46%; calcium: phosphorous ratio was 1.28:1. The aqueous solubility of Ca increased with the decrease in pH; the solubility at pH 4 and 5 was 98% and 53%, respectively. Ca-fortified yogurt with up to 200 mg Ca/100 mL did not show significant differences in acid production and number of viable cells; however, the viscosity increased significantly (p<0.05) with the increase in Ca levels. Microstructure analysis of Ca-fortified yogurt using confocal scanning laser microscopy indicated that the protein network became denser with increasing fortification with MM. There was no significant difference in the sensory quality between the control and Ca-fortified yogurts. Therefore, MM could be used for the production of Ca-fortified yoghurt without compromising the quality characteristics of yogurt.
Woojin, Jeon;Donghyun, Jin;Noh-hun, Seong;Daeseong, Jung;Suyoung, Sim;Jongho, Woo;Yugyeong, Byeon;Nayeon, Kim;Kyung-Soo, Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.1
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pp.77-86
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2023
Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.
Ji-Yun Jung;Hye-Won Lee;Si-Hyun Park;Jeong-Il Lee;Dan-Ki Yoon;Cheol-Min Lee
Journal of Environmental Health Sciences
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v.49
no.2
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pp.108-117
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2023
Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM2.5 can cause various diseases. The main source of PM2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr6+) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM2.5, As, Cd, and Cr6+ exceeded the risk tolerance standard of 10-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.189-196
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2023
As the manufacturing paradigm shifts, various collaborative robots are creating new markets. Demand for collaborative robots is increasing in all industries for the purpose of easy operation, productivity improvement, and replacement of manpower who do simple tasks compared to existing industrial robots. However, accidents frequently occur during work caused by collaborative robots in industrial sites, threatening the safety of workers. In order to construct an industrial site through robots in a human-centered environment, the safety of workers must be guaranteed, and there is a need to develop a collaborative robot guard system that provides reliable communication without the possibility of dispatch. It is necessary to double prevent accidents that occur within the working radius of cobots and reduce the risk of safety accidents through sensors and computer vision. We build a system based on OPC UA, an international protocol for communication with various industrial equipment, and propose a collaborative robot guard system through image analysis using ultrasonic sensors and CNN (Convolution Neural Network). The proposed system evaluates the possibility of robot control in an unsafe situation for a worker.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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