Decoding the molecular mechanisms underlying axon guidance is key to precise understanding of how complex neural circuits form during neural development. Although substantial progress has been made over the last three decades in identifying numerous axon guidance molecules and their functional roles, little is known about how these guidance molecules collaborate to steer growth cones to their correct targets. Recent studies in Drosophila point to the importance of the combinatorial action of guidance molecules, and further show that selective fasciculation and defasciculation at specific choice points serve as a fundamental strategy for motor axon guidance. Here, I discuss how attractive and repulsive guidance cues cooperate to ensure the recognition of specific choice points that are inextricably linked to selective fasciculation and defasciculation, and correct pathfinding decision-making.
This paper deals with civil infrastructures in general, sensor and smart structure technology, and smart steel structures in particular. Smart structures technology, an integrated engineering field comprising sensor technology, structural control, smart materials and structural health monitoring, could dramatically transform and revolutionize the design, construction and maintenance of civil engineering structures. The central core of this technology is sensor and sensor networks that provide the essential data input in real time for condition assessment and decision making. Sensors and robust monitoring algorithms that can reliably detect the occurrence, location, and severity of damages such as crack and corrosion in steel structures will lead to increased levels of safety for civil infrastructure, and may significantly cut maintenance or repair cost through early detection. The emphasis of this paper is on sensor technology with a potential use in steel structures.
Korean government announced long-term railway safety investment plan for the safety improvement by 2020. But no research have been done about differential analysis on railroad safety investment and safety improvement. In this study, recent 10 year data on safety investments and accident data are analysed for the differential analysis. Three main safety investments are analysed on regard to accident rate and accident fatalities. Three safety measures include level crossing accident, platform fatalities, and track trespass fatalities. About 90% of railway accident fatalities are caused by these three kind of accidents. Differential analysis shows about 4 to 6 years delay after railroad safety investment and safety improvement. This result can be utilized for the decision making on safety measures and safety target. Which required long term approach.
소비 양극화에 따라 중산층의 붕괴가 이어지고 있다. 실제 미국의 탄산음료 판매는 2015년 3%의 매출 하락폭을 보였고, 국내 소비 또한 GDP 대비 민간소비 비중이 5.1%포인트 감소하는 등 불황의 그림자가 짙게 드리워져 있다. 그러나 생활용품관련 소비의 감소에도 불구하고 명품 소비는 지속적으로 증가하는 등 소비의 양극화가 심화되고 있는 실정이다. 한편 오프라인 매출이 감소하고 있는 반면 온라인 매출은 지속적으로 증각하고 있는 상황에서 온라인 의사결정에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 알아보는 것은 의미있는 일이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키는 것이 남.녀의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 나아가 불확실한 의사결정상황에서 남녀의 의사결정에 영향을 미치는 요인에 대해 추가로 살펴보았다. 연구결과 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키면 불공정한 제안을 거부하는 데 차이가 없지만, 여성의 경우에는 mating goal을 상기시키면 불공정한 제안을 더 많이 거부하는 것으로 나타났다. 이는 mating goal이 여성들로 하여금 좀 더 자신의 의견을 강하게 표현하도록 하는데 영향을 미칠 수 있다는 점을 보여주고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3730-3744
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2020
This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.
Hyun-Jung Lee;Jihoon Kim;Sung-A Chang;Yong-Jin Kim;Hyung-Kwan Kim;Sang Chol Lee
Korean Circulation Journal
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제52권8호
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pp.563-575
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2022
Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is one of the most common inheritable cardiomyopathies. Contemporary management strategies, including the advent of implantable cardioverter-defibrillators and effective anticoagulation, have substantially improved the clinical course of HCM patients; however, the disease burden of HCM is still high in Korea. Sudden cardiac death (SCD), atrial fibrillation and thromboembolic risk, dynamic left ventricular outflow tract (LVOT) obstruction, and heart failure (HF) progression remain important issues in HCM. SCD in HCM can be effectively prevented with implantable cardioverter-defibrillators. However, appropriate patient selection is important for primary prevention, and the 5-year SCD risk score and the presence of major SCD risk factors should be considered. Anticoagulation should be initiated in all HCM patients with atrial fibrillation regardless of the CHA2DS2-VASc score, and non-vitamin K antagonist oral anticoagulants are the first option. Symptomatic dynamic LVOT obstruction is first treated medically with negative inotropes, and if symptoms persist, septal reduction therapy is considered. The recently approved myosin inhibitor mavacamten is promising. HF in HCM is usually related to diastolic dysfunction, while about 5% of HCM patients show reduced left ventricular ejection fraction <50%, also referred to as "end-stage" HCM. Myocardial fibrosis plays an important role in the progression to advanced HF in patients with HCM. Patients who do not respond to guideline-directed medical therapy can be considered for heart transplantation. The development of imaging techniques, such as myocardial deformation on echocardiography and late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance, can provide better risk evaluation and decision-making for management strategies in HCM.
Kunze, Kyle N.;Alter, Kevin H.;Cohn, Matthew R.;Vadhera, Amar S.;Verma, Nikhil N.;Yanke, Adam B.;Chahla, Jorge
Clinics in Shoulder and Elbow
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제25권3호
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pp.217-223
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2022
Background: YouTube has become a popular source of healthcare information in orthopedic surgery. Although quality-based studies of YouTube content have been performed for information concerning many orthopedic pathologies, the quality and accuracy of information on the rotator cuff have yet to be evaluated. The purpose of the current study was to evaluate the reliability and educational content of YouTube videos concerning the rotator cuff. Methods: YouTube was queried for the term "rotator cuff." The first 50 videos from this search were evaluated. Video reliability was assessed using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria (range, 0-5). Educational content was assessed using the global quality score (GQS; range, 0-4) and the rotator cuff-specific score (RCSS; range, 0-22). Results: The mean number of views was 317,500.7±538,585.3. The mean JAMA, GQS, and RCSS scores were 2.7±2.0, 3.7±1.0, and 5.6±3.6, respectively. Non-surgical intervention content was independently associated with a lower GQS (β=-2.19, p=0.019). Disease-specific video content (β=4.01, p=0.045) was the only independent predictor of RCSS. Conclusions: The overall quality and educational content of YouTube videos concerned with the rotator cuff were low. Physicians should caution patients in using such videos as resources for decision-making and should counsel them appropriately.
For efficient and effective nuclear regulation, regulatory organizations must establish consistent and rigorous regulatory positions on safety matters. These positions should be based on high technical expertise and relevant ordinances, standards, and guidelines reflecting policy changes governing nuclear regulations. The Korea Institute of Nuclear Safety, a regulatory expert organization in Korea, has developed regulatory requirements, guidelines and analytical tools that provide regulatory technical bases for ensuring nuclear safety. The nuclear regulatory research also contributes to regulatory decision making by providing resolution for current and future safety issues. In this article, we introduce nuclear regulatory research and its main achievements in the past 10 years. Also, suggested here are future directions of nuclear regulatory research.
The use of toxic chemicals was extended as the industry in Korea has grown dramatically during the last three decades. However, list of toxic substances and limit concentrations in the water environment are not consistent within management of ambient water, drinking water and industrial effluent. This article suggests the systematic framework to classify toxic substances in the water environment and deriving their effluent limits. The most important factor for decision-making to classify toxic substances is whether their concentrations in the water environment are higher than the reference concentrations, estimated by considering human health risk and ecological risk. Using a risk-based reference concentration, the ambient water quality criterion, it is possible to derive the regulatory limit concentrations of toxic substances in drinking water and in industrial effluent. The goal concentrations in the effluent, which guarantee the human and ecological safety, should be determined with scientific investigation, balancing environmental benefit and economical effect, considering availability of treatment technology and identifying characteristics of wastewater from different industries.
Objectives: This study was conducted to assess environmental health status on a local scale using environmental health-related indicators. It demonstrated the possibility of using a structural equation model, a methodological approach to provide synthesized information. Methods: Eighteen indicators were selected from official statistical data published by local governments. Each environmental health-related indicator was classified according to the PSR (pressure-state-response) model. Aggregation methods were performed using principal component analysis and fuzzy sets. Results: The five principal components were classified through principal component analysis (PCA) and obtained eigenvalues >1.0 from the initial 18 indicators. The aggregated index was obtained by condensing the original information into two broad and simple categories through fuzzy sets. Conclusion: This could be useful in that the aggregation procedure may provide a basis for establishing environmental health policies and a decision-making process. However, the availability and quality of indicators, assessment of aggregation method bias, choice of weighted scores for indicators, and other factors should be examined in future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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