Kim, Su-hong;Jeong, Jong-mun;Jung, Jin-uk;Jin, Kyo-hong;Hwang, Min-tae
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.230-233
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2016
In this paper, we developed the ice machine conditions monitoring system that confirms conditions of the ice machine. The developed system is composed of Communication Board, Server Program, and Web-based User Application. Communication Board which is connected to the ice machine periodically sends various data, such as current, voltage, the refrigerant pressure and temperature, the external temperature and humidity. Server Program stores the data received from Communication Board into database. The manager or the ice machine operator can see the state of the own machine through User Application based on Web. When a symptom is detected on the ice machine, the manager and the operator can checks the current condition of the ice machine by using the data obtained in real time and also prevents the machine troubles by taking proper actions.
The control system can have such threats as information leakage and falsification through various routes due to communications network fusion with public network. As the issues about security and the infringe cases by new attack methods are diversified recently, with the security system that makes information data database by simply blocking and checking it is difficult to cope with new types of threats. It is also difficult to respond security threats by insiders who have security access authority with the existing security equipment. To respond the threats by insiders, it is necessary to collect and analyze Event Log occurring in the internal system realtime. Therefore, this study could find out whether there is correlation of the elements among Event Logs through correlation analysis based on Event Logs that occur real time in the control system, and based on the analysis result, the study is expected to contribute to studies in this field.
The RFID group proof is an extension of the yoking proof proving that multiple tags are scanned by a reader simultaneously. Existing group proof schemes provide only delayed tag loss detection which detects loss of tag response in a verification phase. However, delayed tag loss detection is not suitable for real-time applications where tag loss must be detected immediately. In this study, I propose a tag response loss detection scheme which detects loss of tag response in the proof generation process quickly. In the proposed scheme, the tag responds with the sequence number assigned to the tag group, and the reader detects the loss of the tag response through the sequence number. Through an experiment for indistinguishability, I show that the sequence number is secure against an analyzing message attack to distinguish between specific tags and tag groups. In terms of efficiency, the proposed scheme requires fewer transmissions and database operations than existing techniques to determine which tags response is lost.
Objective: MicroRNAs are a class of endogenous small regulatory RNAs that regulate cell proliferation, differentiation and apoptosis. Recent studies on miRNAs are mainly focused on mice, human and pig. However, the studies on miRNAs in skeletal muscle of sheep are not comprehensive. Methods: RNA-seq technology was used to perform genomic analysis of miRNAs in prenatal and postnatal skeletal muscle of sheep. Targeted genes were predicted using miRanda software and miRNA-mRNA interactions were verified by quantitative real-time polymerase chain reaction. To further investigate the function of miRNAs, candidate targeted genes were enriched for analysis using gene ontology (GO) and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) enrichment. Results: The results showed total of 1,086 known miRNAs and 40 new candidate miRNAs were detected in prenatal and postnatal skeletal muscle of sheep. In addition, 345 miRNAs (151 up-regulated, 94 down-regulated) were differentially expressed. Moreover, miRanda software was performed to predict targeted genes of miRNAs, resulting in a total of 2,833 predicted targets, especially miR-381 which targeted multiple muscle-related mRNAs. Furthermore, GO and KEGG pathway analysis confirmed that targeted genes of miRNAs were involved in development of skeletal muscles. Conclusion: This study supplements the miRNA database of sheep, which provides valuable information for further study of the biological function of miRNAs in sheep skeletal muscle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.37-43
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2020
Recently, many researches have been actively to diagnose symptoms of heart disease using ECG signal, which is an electrical signal measuring heart status. In particular, the electrocardiogram signal can be used to monitor and diagnose arrhythmias that indicates an abnormal heart status. In this paper, we proposed 1-D convolutional neural network for arrhythmias classification systems. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract features and classify 5 types of arrhythmias. The simulation results over MIT-BIH arrhythmia database show that the learned neural network has more than 99% classification accuracy. It is analyzed that the more the number of convolutional kernels the network has, the more detailed characteristics of ECG signal resulted in better performance. Moreover, we implemented a practical application based on the proposed one to classify arrythmias in real-time.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.3
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pp.289-296
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2021
The Korean construction industry has been implementing G-SEED, a certification system that evaluates the environmental properties of buildings for the purpose of reducing environmental burdens such as energy and resource consumption and pollutant emissions. Also, creating a pleasant environment in general is one more purpose of G-SEED certification system. However, G-SEED certification in practice is difficult and time consuming due to the complexity of the certification acquisition process coupled with little economic consideration for the materials of each certification item. Therefore, in this study, we present a model for the optimal selection of materials and economic assessment using a genetic algorithm. The development of the model involves building a material database based on life-cycle costing (LCC) targeted at "Application of Indoor Air Pollutant Low Emission Material" from G-SEED. Next, the model was validated using a real non-residential building case study. The result shows an average cost reduction rate of 74.5 % compared with the existing cost. This model is expected to be used as an economically efficient tool in G-SEED.
Hsa_circ_0001947 is associated with multiple cancers, but its function in non-small cell lung cancer (NSCLC) is ambiguous and needs further research. The targeting relationship among circ_0001947, miR-661, and downstream of tyrosine kinase 7 (DOK7) was predicted by database and further verified by dual-luciferase reporter assay, while their expressions in cancer tissues and cells were detected by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). After transfection, cell biological behaviors and expressions of miRNAs, miR-661 and DOK7 were determined by cell function experiments and qRT-PCR, respectively. Circ_0001947 was low-expressed in NSCLC tissues and cells. Circ_0001947 knockdown intensified cell viability and proliferation, induced cell cycle arrest at S phase, suppressed apoptosis and evidently enhanced miR-510, miR-587, miR-661 and miR-942 levels, while circ_0001947 overexpression did the opposite. MiR-661 was a target gene of circ_0001947 that participated in the regulation of circ_0001947 on cell biological behaviors. Furthermore, DOK7, the target gene of miR-661, partly participated in the regulation of miR-661 on cell viability. Hsa_circ_0001947 acts as a sponge of miR-661 to repress NSCLC development by elevating the expression of DOK7.
As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.
Galectins, a family of ß-galactoside-binding lectins, have emerged as soluble mediators in infected cells and pattern recognition receptors (PRRs) responsible for evoking and regulating innate immunity. The present study aimed to evaluate the role of galectin-1 in the host immune response of redlip mullet (Liza haematocheilia). We established a cDNA database for redlip mullet, and the cDNA sequence of galectin-1 (LhGal-1) was characterized. In silico analysis was performed, and the spatial and temporal expression patterns in gills and blood in response to lipopolysaccharide polyinosinic:polycytidylic acid, and Lactococcus garvieae were estimated via quantitative real-time PCR. Functional assays were conducted using recombinant protein to investigate carbohydrate binding, bacterial binding, and bacterial agglutination activity. LhGal-1 was composed of 135 amino acids. Conserved motifs (H-NPR, -N- and -W-E-R) within the carbohydrate recognition domain were found in LhGal-1. The tissue distribution revealed that the healthy stomach expressed high levels of LhGal-1. The temporal monitoring of LhGal-1 mRNA expression in the gill and blood showed its significant upregulation in response to immune challenges with different stimulants. rLhGal-1 exhibited binding activity in response to carbohydrates and bacteria. Moreover, the agglutination of rLhGal-1 against Escherichia coli was observed. Collectively, our findings suggest that LhGal-1 may function as a PRR in redlip mullet. Furthermore, LhGal-1 can be considered a significant gene to play a protective role in redlip mullet immune system.
Jin-Yang Li ;Jun-Liang Du ;Long Gu ;You-Peng Zhang;Xin Sheng ;Cong Lin ;Yongquan Wang
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.7
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pp.2656-2661
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2023
The project of China initiative Accelerator Driven Subcritical (CiADS) system has been started to construct in southeast China's Guangdong province since 2019, which is expected to be checked and accepted in the year 2025. In order to make the students in University of Chinese Academy of Sciences (UCAS) better understand the main characteristic and the operation condition in the subcritical nuclear facility, the training platform for CiADS has been developed based on the Cave Automatic Virtual Environment (CAVE) in the Institute of Modern Physics Chinese Academy of Sciences (IMPCAS). The CAVE platform is a kind of non-head mounted virtual reality display system, which can provide the immersive experience and the alternative training platform to substitute the dangerous operation experiments with strong radioactivity. In this paper, the CAVE platform for the training scenarios in CiADS system has been presented with real-time simulation feature, where the required devices to generate the auditory and visual senses with the interactive mode have been detailed. Moreover, the three dimensional modeling database has been created for the different operation conditions, which can bring more freedom for the teachers to generate the appropriate training courses for the students. All the user-friendly features will offer a deep realistic impression to the students for the purpose of getting the required knowledge and experience without the large costs in the traditional experimental nuclear reactor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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