Objective: This study aimed to explore the brain connectivity between brain and biomechanical variables by exploring motion recognition through FFT (fast fourier transform) analysis and AI (artificial intelligence) focusing on quiet standing movement patterns. Method: Participants included 12 young adult males, comprising university students (n=6) and elite gymnasts (n=6). The first experiment involved FFT of biomechanical signals (fCoP, fAJtorque and fEEG), and the second experiment explored the optimization of AI-based GRU (gated recurrent unit) using fEEG data. Results: Significant differences (p<.05) were observed in frequency bands and maximum power based on group and posture types in the first experiment. The second study improved motion prediction accuracy through GRU performance metrics derived from brain signals. Conclusion: This study delved into the movement pattern of upright standing posture through the analysis of bio-signals linking the cerebral cortex to motor performance, culminating in the attainment of motion recognition prediction performance.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.29
no.2
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pp.116-122
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2003
Pleomorphic adenoma is the most common salivary neoplasm mainly occurring in the major salivary glands - especially in parotid gland, which is characterized by variable histopathologic appearances and high recurrence rate with malignant transformation according to surgical situations. And this benign mixed tumor occurring in minor salivary glands is believed to shows same clinicopathologic appearances and relatively low recurrent rate compared with the case in major salivary glands. But there are few comparative studies of large series of pleomorphic adenoma occurring in minor salivary glands which includes different histopathologic appearance, clinical characteristics, treatment methods, recurrence rate, and malignant transformation. We retrospectively studied the 54 patients who were pathologically confirmed with pleomorphic adenoma occurring in minor salivary glands, and analyzed the clinico-histopathological appearance, surgical methods, recurrent cases. The results obtained are as follows. 1. The incidence of the tumor was most frequent in 4th & 5th decade, and in female. 2. Palate(90%) including hard & soft palate was the most frequent site for pleomorphic adenoma in minor salivary glands. 3. The exact duration could not be known due to asymptomatic slow growth patterns of the tumor. 4. The mean tumor size was 2.3cm. 5. 28 (52%) pleomorphic adenomas were classified as Cellular type (cell-rich), 17 (31%) specimen as Intermediate type(equal cell to stroma ratio), and 9 (17%) as Myxoid type(stroma-rich). 6. Surgically 51 cases (94%) were showed well-encapsulated tumors, but histopathologically only 34 specimen (63%) were wellencapsulated. Therefore pleomorphic adenomas in minor salivary glands also have to be excised more widely, not enucleated. And in case of suspicious malignancy or large tumor, preoperative incisional biopsy can be applied in the center of the tumor for prevention of rupture of tumor cell, and total excision with use of frozen biopsy for detection of malignancy and confirming the excision margin, and closed follow-up according to final histopathologic results is recommended.
The main purpose of this study is to analyze job sequences according to poverty profiles that the working poor have had. For the stated purpose, this study examines characteristics and patterns of job sequences by diving the subgroups, using the 10 year data of KLIPS and the sequence analysis. Major findings are as follows. The working-transient poor have different characteristics, such as longer working term, less job change, less number of gap and length, and relatively higher monthly income, from the working-recurrent poor and the working-persistent poor. However, there are no different characteristics between the working-recurrent poor and working-persistent poor, except for monthly income. Job sequences are divided into 5 clusters and job sequences types according to the working poor subgroups are quite different. Such analysis results would contribute to planning poverty policies based on job sequences differently seen in subgroups and finding specific policy alternatives to relieve the working poor.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.246-246
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2023
Multi-purpose dams are operated accounting for both physical and socioeconomic factors. This study aims to evaluate the utility of a deep learning algorithm-based model for three multi-purpose dam operation (Seomjin River dam, Juam dam, and Juam Control dam) in Seomjin River. In this study, the Gated Recurrent Unit (GRU) algorithm is applied to predict hourly water level of the dam reservoirs over 2002-2021. The hyper-parameters are optimized by the Bayesian optimization algorithm to enhance the prediction skill of the GRU model. The GRU models are set by the following cases: single dam input - single dam output (S-S), multi-dam input - single dam output (M-S), and multi-dam input - multi-dam output (M-M). Results show that the S-S cases with the local dam information have the highest accuracy above 0.8 of NSE. Results from the M-S and M-M model cases confirm that upstream dam information can bring important information for downstream dam operation prediction. The S-S models are simulated with altered outflows (-40% to +40%) to generate the simulated water level of the dam reservoir as alternative dam operational scenarios. The alternative S-S model simulations show physically inconsistent results, indicating that our deep learning algorithm-based model is not explainable for multi-purpose dam operation patterns. To better understand this limitation, we further analyze the relationship between observed water level and outflow of each dam. Results show that complexity in outflow-water level relationship causes the limited predictability of the GRU algorithm-based model. This study highlights the importance of socioeconomic factors from hidden multi-purpose dam operation processes on not only physical processes-based modeling but also aritificial intelligence modeling.
Purpose: Gastric cancer treated with curative resection exhibits several recurrence patterns. The peritoneum is the most common site of recurrence. Some reports have indicated different prognostic influences according to the recurrence sites in other cancers, such as esophageal and colorectal cancers. This study investigated whether the recurrence sites influenced the prognosis of patients with recurrent gastric cancer. Materials and Methods: The data of 115 patients who experienced tumor recurrence after curative gastrectomy were retrospectively reviewed. The sites of recurrence were divided into 4 groups: lymph node (LN), peritoneum, other single organs, and multiple lesions. Clinicopathological features were compared between the sites of recurrence. Prognosis after resection and recurrence were also compared. Results: The peritoneum was the primary site of recurrence in 38 patients (33%). The tumor differentiation and pathological stages were significantly different. Survival after surgery did not show a statistically significant difference (hazard ratio [HR] of LN: 1, peritoneum: 1.083, other single organs: 1.025, and multiple lesions: 1.058; P=1.00). Survival after recurrence was significantly different (HR of LN, 1; peritoneum, 2.164; other single organs, 1.092; multiple lesions, 1.554; P=0.01), and patients with peritoneal and multiple lesion recurrences had worse prognosis. Furthermore, peritoneal recurrence seemed to occur later than that at other sites; the median times to recurrence in LN, peritoneal, other single-organ, and multiple lesions were 265, 722, 372, and 325 days, respectively. Conclusions: The sites of gastric cancer recurrence may have different prognostic effects. Peritoneal recurrence may be less sensitive to chemotherapy and occur during the late phase of recurrence.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.355-364
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2023
As advanced cyber threats continue to increase in recent years, it is difficult to detect new types of cyber attacks with existing pattern or signature-based intrusion detection method. Therefore, research on anomaly detection methods using data learning-based artificial intelligence technology is increasing. In addition, supervised learning-based anomaly detection methods are difficult to use in real environments because they require sufficient labeled data for learning. Research on an unsupervised learning-based method that learns from normal data and detects an anomaly by finding a pattern in the data itself has been actively conducted. Therefore, this study aims to extract a latent vector that preserves useful sequence information from sequence log data and develop an anomaly detection learning model using the extracted latent vector. Word2Vec was used to create a dense vector representation corresponding to the characteristics of each sequence, and an unsupervised autoencoder was developed to extract latent vectors from sequence data expressed as dense vectors. The developed autoencoder model is a recurrent neural network GRU (Gated Recurrent Unit) based denoising autoencoder suitable for sequence data, a one-dimensional convolutional neural network-based autoencoder to solve the limited short-term memory problem that GRU can have, and an autoencoder combining GRU and one-dimensional convolution was used. The data used in the experiment is time-series-based NGIDS (Next Generation IDS Dataset) data, and as a result of the experiment, an autoencoder that combines GRU and one-dimensional convolution is better than a model using a GRU-based autoencoder or a one-dimensional convolution-based autoencoder. It was efficient in terms of learning time for extracting useful latent patterns from training data, and showed stable performance with smaller fluctuations in anomaly detection performance.
Background: The patterns of gastric cancer recurrence vary across societies. We designed the current study in an attempt to evaluate and reveal the outbreak of the recurrence patterns of gastric cancer and also prediction of time to recurrence and its effected factors in Iran. Materials and Methods: This research was performed from March 2003 to February 2007. Demographic characteristics, clinical and pathological diagnosis and classification including pathologic stage, tumor grade, tumor site and tumor size in of patients with GC recurrent were collected from patients' data files. To evaluate of factors affected on the relapse of the GC patients, gender, age at diagnosis, treatment type and Hgb were included in the research. Data were analyzed using Kaplan-Meier and logistic regression models. Results: After treatment, 82 patients suffered recurrence, 42, 33 and 17 by the ends of first, second and third years. The mean ( SD) and median ( IQR) time to recurrence in patients with GC were 25.5 (20.6-30.1) and 21.5 (15.6-27.1) months, respectively. The results of multivariate analysis logistic regression showed that only pathologic stage, tumor grade and tumor site significantly affected the recurrence. Conclusions: We found that pathologic stage, tumor grade and tumor site significantly affect on the recurrence of GC which has a high positive prognostic value and might be functional for better follow-up and selecting the patients at risk. We also showed time to recurrence to be an important factor for follow-up of patients.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.123-138
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2023
The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.9
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pp.457-464
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2017
Indoor air quality analysis is conducted to understand abnormal atmospheric phenomena and the external factor affecting indoor air quality. By recording indoor air quality measurements periodically, we are able to observe patterns in air quality. However, it difficult to predict the number of potential parameters, set parameters for a given observation and find the coefficients. Moreover, the results are time-dependent. Thus to address these issues, we introduce a microchip capable of periodically recording indoor air quality and a model that estimates atmospheric changes based on time series data.
Kim, Su-Jong;Kim, Tae-Hun;Bang, Seung-Hwan;Woo, Jeong-Soo
Korean Journal of Head & Neck Oncology
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v.33
no.1
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pp.31-34
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2017
First branchial cleft anomaly is a very rare disease and exhibits various clinical presentations. Therefore, the diagnosis of first branchial cleft anomaly may be difficult; the condition is often misdiagnosed and mismanaged. Accurate diagnosis is very important, because if not diagnosed correctly, patients with first branchial cleft anomaly would be treated with local incision and drainage repeatedly. We report two cases of first branchial cleft anomaly. The first patient visited for recurrent swell and discharge in the infra-auricular area with a history of previous incision and drainage. The other patient showed a cystic mass in the infra-auricular area and all of them were misdiagnosed initially by their treating specialists elsewhere. The objective of this study is to share our experiences of first branchial cleft anomaly, and emphasize its various clinical patterns and the significance of accurate diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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