We investigated technological trends in an electrocardiogram (ECG)-based biometric cryptosystem that uses physiological features of ECG signals to provide personally identifiable cryptographic key generation and authentication services. The following technical details of the cryptosystem were investigated and analyzed: preprocessing of ECG signals, extraction of personally identifiable features, generation of quantified encryption keys from ECG signals, reproduction of ECG encryption keys under time-varying noise, and new security applications based on ECG signals. The cryptosystem can be used as a security technology to protect users from hacking, information leakage, and malfunctioning attacks in wearable/implantable medical devices, wireless body area networks, and mobile healthcare services.
The value of living a long and healthy life without suffering has increased owing to aging populations, transition to welfare societies, and global interest in health deriving from the novel coronavirus disease pandemic. New drug development has gained attention as both a tool to improve the quality of life and high-value market, with blockbuster drugs potentially generating over 10 billion dollars in annual revenue. However, for newly discovered substances to be used as drugs, various properties must be verified over a long period in a time-consuming and costly process. Recently, the development of artificial intelligence technologies, such as deep and reinforcement learning, has led to significant changes in drug development by enabling the effective identification of drug candidates that satisfy desired properties. We explore and discuss trends in artificial intelligence for de novo drug design.
Recently, artificial intelligence has been in the spotlight across various fields. Artificial intelligence uses massive amounts of data to train machine learning models and performs various tasks using the trained models. For model training, large, high-quality data sets are essential, and database systems have provided such data. Driven by advances in artificial intelligence, attempts are being made to improve various components of database systems using artificial intelligence. Replacing traditional complex algorithm-based database components with their artificial-intelligence-based counterparts can lead to substantial savings of resources and computation time, thereby improving the system performance and efficiency. We analyze trends in the application of artificial intelligence to database systems.
Wearable metaverse devices have sparked enthusiasm as innovative virtual computing user interfaces by addressing a major source of user discomfort, namely, motion-to-photon latency. This kind of latency occurs between the user motion and screen update. To enhance the realism and immersion of experiences using metaverse devices, the vergence-accommodation conflict in stereoscopic image representation must be resolved. Ongoing research aims to address current challenges by adopting vari-focal, multifocal, and light field display technologies for stereoscopic imaging. We explore current trends in research with emphasis on multifocal stereoscopic imaging. Successful metaverse visualization services require the integration of stereoscopic image rendering modules and content encoding/decoding technologies tailored to these services. Additionally, real-time video processing is essential for these modules to correctly and timely process such content and implement metaverse visualization services.
Building energy management plays a crucial role in improving energy efficiency and optimizing energy usage. To achieve this, it is important to monitor and analyze energy-related data from buildings in real time using sensors to understand energy consumption patterns and establish optimal operational strategies. Because of the uncertainties in building energy-related data, there are challenges in analyzing these data and formulating operational strategies based on them. Artificial intelligence (AI) technology can help overcome these challenges. This paper investigates past and current research trends in AI technology and examines its future prospects for building energy management. By performing prediction and analysis based on energy consumption or supply data, the future energy demands of buildings can be forecasted and energy consumption can be optimized. Additionally, data related to the surrounding environment, occupancy, and other building energy-related factors can be collected and analyzed using sensors to establish operational strategies aimed at further reducing energy consumption and increasing efficiency. These technologies will contribute to cost savings and help minimize environmental impacts for building owners and operators, ultimately facilitating sustainable building operations.
Objectives: The aim of this study is to examine the possible changes over the past ten years in the estimated daily dietary lead intake (Pb-D) stemming from the variation of daily intake amounts for each food group. The following factors were considered; 1. time trends in Pb-D as the estimated values, 2. the time trend in Pb-D by food groups 3. the most influential food groups for dietary Pb intake. Methods: Estimated Pb-D was drawn from food consumption according to food groups reported in the Korean National Health and Nutrition Survey and the lead contents of each food group as reported in 23 prior publications. Results: The estimated Pb-D in a 2009 survey was 40.8 ${\mu}g/day$, of which 22.5 ${\mu}g/day$ (55.1%) was of plant origin and 18.3 ${\mu}g/day$ (44.9%) was of animal origin. Meats and poultry, fish and shellfish among foods of animal origin and beverages of plant origin had the largest contribution in Pb-D among the food groups. Conclusion: Over past ten years, daily lead intakes have slightly increased among men. Otherwise, no clear variation is apparent among women.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.176-182
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2018
In order to understand and track the trends of construction safety accident, this study shows the topic trends in the construction safety accident with LDA(Latent Dirichlet Allocation)-based topic modeling method for data analytics. Especially, it performs to figure out the main issue of construction safety accident with unstructured data analysis based on the topic modeling rather than a variety of structured data analysis for preventing to safety accident in construction industry. To apply this methodology, I randomly collected to 540 news article data about construction accident from January 2017 to February 2018. Based on the unstructured data with the LDA-based topic modeling, I found the 10 topics and identified key issues through 10 keyword in each 10 topics. I forecasted the topic issue related to construction safety accident based on analysis of time-series trends about the news data from January 2017 to February 2018. With this method, this research gives a hint about ways of using unstructured news article data to anticipate safety policy and research field and to respond to construction accident safety issues in the future.
Background: Liver cancer is one of the most common causes of death in the world. In Korea, hepatitis B virus (HBV) is a major risk factor for liver cancer but infection rates have been declining since the implementation of the national vaccination program. In this study, we examined the secular trends in liver cancer mortality to distinguish the effects of age, time period, and birth cohort. Materials and Methods: Data for the annual number of liver cancer deaths in Korean adults (30 years and older) were obtained from the Korean Statistical Information Service for the period from 1984-2013. Joinpoint regression analysis was used to study the shapes of and to detect the changes in mortality trends. Also, an age-period-cohort model was designed to study the effect of each age, period, and birth cohort on liver cancer mortality. Results: For both men and women, the age-standardized mortality rate for liver cancer increased from 1984 to 1993 and decreased thereafter. The highest liver cancer mortality rate has shifted to an older age group in recent years. Within the same birth cohort group, the mortality rate of older age groups has been higher than in the younger age groups. Age-period-cohort analysis showed an association with a high mortality rate in the older age group and in recent years, whereas a decreasing mortality rate were observed in the younger birth cohort. Conclusions: This study confirmed a decreasing trend in liver cancer mortality among Korean men and women after 1993. The trends in mortality rate may be mainly attributed to cohort effects.
Objectives : This study describes trends in the socioeconomic disparities in breast cancer screening among US women aged 40 or over, from 2000 to 2005. We assessed 1) the disparities in each socioeconomic dimension; 2) the changes in screening mammography rates over time according to income, education, and race; and 3) the sizes and trends of the disparities over time. Methods : Using data from the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) from 2000 to 2005, we calculated the age-adjusted screening rate according to relative household income, education level, health insurance, and race. Odds ratios and the relative inequality index (RII) were also calculated, controlling for age. Results : Women in their 40s and those with lower relative incomes were less likely to undergo screening mammography. The disparity based on relative income was greater than that based on education or race (the RII among low-income women across the survey years was 3.00 to 3.48). The overall participation rate and absolute differences among socioeconomic groups changed little or decreased slightly across the survey years. However, the degree of each socioeconomic disparity and the relative inequality among socioeconomic positions remained quite consistent. Conclusions : These findings suggest that the trend of the disparity in breast cancer screening varied by socioeconomic dimension. Continued differences in breast cancer screening rates related to income level should be considered in future efforts to decrease the disparities in breast cancer among socioeconomic groups. More focused interventions, as well as the monitoring of trends in cancer screening participation by income and education, are needed in different social settings.
The public's concern on ambient $PM_{2.5}$ has been increasing in Korea. We have estimated (1) the annual and monthly mean $PM_{2.5}$ concentrations, (2) the frequency by the $PM_{2.5}$ concentration interval, and (3) the high concentration occurrence duration time between 2015 and 2018 at 16 administration regions. We found that there have been differences in all three above parameters' trends among the studied 16 regions in Korea. Still, Jeonbuk showed the highest rank in all three parameters' trends. In Jeonbuk, the average $PM_{2.5}$ concentration and the sum of the frequency fraction when the $PM_{2.5}$ concentration being over $75{\mu}g/m^3$ between 2016 and 2018 was $28.4{\mu}g/m^3$ and 9.0%, respectively. And the days when the $PM_{2.5}$ concentration is over $50{\mu}g/m^3$ between 2015 and 2018 were 149. Chungbuk was the only region with the increasing trend of $PM_{2.5}$ concentration between 2016 and 2018. And in Seoul and Gyeonggi, the average $PM_{2.5}$ concentrations decreased whereas the high concentration frequency fraction increased between 2016 and 2018. Also, it is found that there have been differences in the trends of the frequency by the $PM_{2.5}$ concentration interval and the high concentration occurrence duration time between $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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