In this study, we proposed a new promising idea of utilizing moving window principal component analysis (MWPCA) as a sensitive diagnostic tool to detect the presence of peak position shift. In this approach, the moving window is constructed from a small data segment along the wavenumber axis. For each window bound by a narrow wavenumber region, separate PCA analysis was applied. Simulated spectra with complex spectral feature variations were analyzed to explore the possibility of MWPCA technique. This MWPCA-based detection of the peak shift, potentially coupled with 2D correlation analysis to provide additional verification, may offer an attractive solution.
According to the advantageous features of flash memory, its exploitation and application in mobile and ubiquitous related devices as well as voluminous storage devices is being increased rapidly. The inherent properties that are determined by configuration of flash memory unit might restrict the promising expansion in its utilization. In this paper, we study policies based on threshold values, instead of using global search, in order to satisfy our objective that is to decrease the necessary processing cost or penalty for recycling of flash memory space at the same time minimizing the potential degradation of performance. The proposed cleaning methods create partitions of candidate memory regions, to be reclaimed as free, by utilizing global or dynamic threshold values. The impact of the proposed policies is evaluated through a number of experiments, the composition of the optimal configuration featuring the methods is tested through experiments as well.
An important aspect of video program indexing and retrieval is the ability to segment video program into meaningful segments, in other words, the ability of content-based video program segmentation. In this paper, a new approach using speech recognition technology has been proposed for content-based video program segmentation. This approach uses speech recognition technique to synchronize closed caption with speech signal. Experimental results demonstrate that the proposed scheme is very promising for content-based video program segmentation.
Intestinal lymphangiectasia is a rare disease which is causing protein-losing enteropathy. Treatment of intestinal lymphangiectasia can be a challenge for clinicians because of the lack of specific guidelines regarding pharmacological indications. We sought to introduce a diagnostic approach and suggest guidelines for treatment. After exclusion of secondary intestinal lymphangiectasia, magnetic resonance lymphangiography is a promising tool for the assessment of abnormal lymphatic lesions in primary intestinal lymphangiectasia. Determining the extent of the lesion provides direction for treatment options. Focal short-segment intestinal lymphangiectasia can be treated via intestinal resection or radiologic embolization after dietary therapy failure. Diffuse intestinal lymphangiectasia and extensive lymphangiectasia should be treated with several drugs with a full understanding of their mechanisms.
Accurately identifying brain tumors is crucial for medical imaging's precise diagnosis and treatment planning. This study presents a novel approach that uses cutting-edge image processing techniques to automatically segment brain tumors. with the use of the Pyramid Network algorithm. This technique accurately and robustly delineates tumor borders in MRI images. Our strategy incorporates special algorithms that efficiently address problems such as tumor heterogeneity and size and shape fluctuations. An assessment using the RESECT Dataset confirms the validity and reliability of the method and yields promising results in terms of accuracy and computing efficiency. This method has a great deal of promise to help physicians accurately identify tumors and assess the efficacy of treatments, which could lead to higher standards of care in the field of neuro-oncology.
The application of sprayed waterproofing membrane with high adhesion and ductility is considered to be promising as a measure for repair and reinforcement of a tunnel structure. Therefore, a powder-type and one-component membrane prototype with high tensile and bond strengths was made in this study. Then, its reinforcement effect on a shield segment was evaluated by carrying out a series of full-scale loading tests of segment specimens on which the membrane was sprayed. From the tests, it was confirmed that the initial cracking loads increased by approximately 34% due to cracking retardation by membrane coating. Even though the increase of failure loads were not so high as cracking loads, the strain-softening behaviors were observed from specimens coated by the membrane. Therefore, it is expected that the membrane coated on the inner surface of a lining might be effective in preventing its brittle failure.
Kim, Sang-Ook;Ahn, Seong-Chae;Choi, Kee-Choo;Chang, Il-Joon
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.3
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pp.67-74
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2008
Even though the efficiency of a point based black spot improvement project has been low, none of solid methodology, which is based on section not point, and is considered as one of the promising substitute, has not been come up with yet. Thus, this research aims at proposing the adequate length of a hazardous section and a method to set segment length over which the project needs to be performed on rural highways by analyzing the distances from project-conducted sites to new black spots in the following year and distances between project needed but not conducted sites and new black spots in the following year. According to the analysis, the probability of being a new black spot near the project conducted intersection is higher than that of a non-conducted intersection within 2km, however, no strong relationships between project types and distance distribution have been found. Based on those findings, a method to determine the target segment including adjacent black spots within 2 kilometers-range was proposed.
In speech corpus generation and speech recognition, it is sometimes needed to segment the input speech data without any prior knowledge. A method to accomplish this kind of segmentation, often called as blind segmentation, or acoustic segmentation, is to find boundaries which minimize the Euclidean distances among the feature vectors of each segments. However, the use of this metric alone is prone to errors because of the fluctuations or variations of the feature vectors within a segment. In this paper, we introduce the principal component analysis method to take the trend of feature vectors into consideration, so that the proposed distance measure be the distance between feature vectors and their projected points on the principal components. The proposed distance measure is applied in the LBDP(level building dynamic programming) algorithm for an experimentation of continuous speech segmentation. The result was rather promising, resulting in 3-6% reduction in deletion rate compared to the pure Euclidean measure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3701-3727
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2016
Recently Service Function Chaining (SFC) is promising to innovate the network service mode in modern networks. However, a feasible implementation of SFC is still difficult due to the need to achieve functional equivalence with traditional modes without sacrificing performance or increasing network complexity. In this paper, we present a configurable network service chaining (CNSC) mechanism to provide services for network traffics in a flexible and optimal way. Firstly, we formulate the problem of network service chaining and design an effective service chain construction framework based on integrating software-defined networking (SDN) with network functions virtualization (NFV). Then, we model the service path computation problem as an integer liner optimization problem and propose an algorithm named SPCM to cooperatively combine service function instances with a network utility maximum policy. In the procedure of SPCM, we achieve the service node mapping by defining a service capacity matrix for substrate nodes, and work out the optimal link mapping policies with segment routing. Finally, the simulation results indicate that the average request acceptance ratio and resources utilization ratio can reach above 85% and 75% by our SPCM algorithm, respectively. Upon the prototype system, it is demonstrated that CNSC outperforms other approaches and can provide flexible and scalable network services.
Stress is now recognized as a universal premorbid factor associated with many risk factors of various chronic diseases. Acute stress may induce an individual's adaptive response to environmental demands. However, chronic, excessive stress causes cumulative negative impacts on health outcomes through "allostatic load". Thus, monitoring the quantified levels of long-term stress mediators would provide a timely opportunity for prevention or earlier intervention of stressrelated chronic illnesses. Although either acute or chronic stress could be quantified through measurement of changes in physiological parameters such as heart rate, blood pressure, and levels of various metabolic hormones, it is still elusive to interpret whether the changes in circulating levels of stress mediators such as cortisol can reflect the acute, chronic, or diurnal variations. Both serum and salivary cortisol levels reveal acute changes at a single point in time, but the overall long-term systemic cortisol exposure is difficult to evaluate due to circadian variations and its protein-binding capacity. Scalp hair has a fairy predictable growth rate of approximately 1 cm/month, and the most 1 cm segment approximates the last month's cortisol production as the mean value. The analysis of cortisol in hair is a highly promising technique for the retrospective assessment of chronic stress. [BMB Reports 2015; 48(4): 209-216]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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