Purpose: The traditional ethical study only suggests a blurred insight on the research using medical big data, especially in this rapid-changing and demanding environment which is called "4th Industry Revolution." Current institutional/ethical issues in big data research need to approach with the thoughtful insight of past ethical study reflecting the understanding of present conditions of this study. This study aims to examine the ethical issues that are emerging in recent health care big data research. So, this study aims to survey the public perceptions on of health care big data as part of the process of public discourse and the acceptance of the utility and provision of big data research as a subject of health care information. In addition, the emerging ethical challenges and how to comply with ethical principles in accordance with principles of the Belmont report will be discussed. Methods: Survey was conducted from June 3th August to 6th September 2020. The online survey was conducted through voluntary participation through Internet users. A total of 319 people who completed the survey (±5.49%P [95% confidence level] were analyzed. Results: In the area of the public's perspective, the survey showed that the medical information is useful for new medical development, but it is also necessary to obtain consents from subjects in order to use that medical information for various research purposes. In addition, many people were more concerned about the possibility of re-identifying personal information in medical big data. Therefore, they mentioned the necessity of transparency and privacy protection in the use of medical information. Conclusion: Big data on medical care is a core resource for the development of medicine directly related to human life, and it is necessary to open up medical data in order to realize the public good. But the ethical principles should not be overlooked. The right to self-determination must be guaranteed by means of clear, diverse consent or withdrawal of subjects, and processed in a lawful, fair and transparent manner in the processing of personal information. In addition, scientific and ethical validity of medical big data research is indispensable. Such ethical healthcare data is the only key that will lead to innovation in the future.
The world's long reliance on fossil fuels (e.g., oil, coal, and natural gas) is severely changing its environment and climate. Energy research has focused on developing hydrogen as the most promising energy carrier and a key technology for sustainable energy development. Hydrogen can be classified as gray, blue, green, and otherwise according to the raw materials and methods used for production and processing. For the development of hydrogen energy, geologists are attempting to identify the mechanism of abiotic hydrogen generation by serpentinization or hydrothermal alteration. Teams in the United States, France, and Australia have researched laboratory-scale hydrogen production through water-rock interactions under various conditions, whereas there has been almost no research on abiotic hydrogen in South Korea. This paper reviews the current state of international research on hydrothermal alteration and offers suggestions for future investigations of abiotic hydrogen production in South Korea.
As the number of people with chronic diseases increases due to an aging society, it is urgent to prevent and manage their diseases. Although biometric authentication methods and Telemedicine Systems have been introduced to solve these problems, it is difficult to solve the security problem of medical information and personal authentication. Since smart healthcare includes personal medical information of subjects, the security of personal information is the most important field. Therefore, in this paper, we tried to propose a Telemedicine System using a smart wearable device ECG in the form of a wristband and face personal authentication in a private blockchain environment. This system targets various medical personnel and patients with chronic diseases in all regions, and uses a private blockchain that can increase data integrity and transparency, ECG and face authentication that are difficult to forge and alter and have high personal identification to provide a system with high security and reliability. composed. Through this, it is intended to contribute to increasing the efficiency of chronic disease management by focusing on disease prevention and health management for patients with chronic diseases at home.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.3
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pp.141-148
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2023
Accurate overlay metrology is essential to achieve high yields of semiconductor products. Overlay metrology performance is greatly affected by overlay target design and measurement method. Therefore, in order to improve the performance of the overlay target, measurement methods applicable to various targets are required. In this study, we propose a new algorithm that can measure image-based overlay. The proposed measurement algorithm can estimate the sub-pixel position by using a motion vector. The motion vector may estimate the position of the sub-pixel unit by applying a quadratic equation model through polynomial expansion using pixels in the selected region. The measurement method using the motion vector can calculate the stacking error in all directions at once, unlike the existing correlation coefficient-based measurement method that calculates the stacking error on the X-axis and the Y-axis, respectively. Therefore, more accurate overlay measurement is possible by reflecting the relationship between the X-axis and the Y-axis. However, since the amount of computation is increased compared to the existing correlation coefficient-based algorithm, more computation time may be required. The purpose of this study is not to present an algorithm improved over the existing method, but to suggest a direction for a new measurement method. Through the experimental results, it was confirmed that measurement results similar to those of the existing method could be obtained.
The aim of this study was to investigate differences in the achievement standards from the 2015 to the 2022 revised national science curriculum and to present the implications for science teaching under the revised curriculum. Achievement standards relevant to primary science education were therefore extracted from the national curriculum documents; conceptual domains in the two curricula were analyzed for differences; various kinds of centrality were computed; and the Louvain algorithm was used to identify clusters. These methods revealed that, in the revised compared with the preceding curriculum, the total number of nodes and links had increased, while the number of achievement standards had decreased by 10 percent. In the revised curriculum, keywords relevant to procedural skills and behavior received more emphasis and were connected to collaborative learning and digital literacy. Observation, survey, and explanation remained important, but varied in application across the fields of science. Clustering revealed that the number of categories in each field of science remained mostly unchanged in the revised compared with the previous curriculum, but that each category highlighted different skills or behaviors. Based on those findings, some implications for science instruction in the classroom are discussed.
Cha, Ji Hyun;Woo, Young Min;Jo, Eun Sol;Cha, Jae Young;Lee, Sang Hyeon;Lee, Keun Woo;Kim, Andre
Journal of Life Science
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v.32
no.3
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pp.232-240
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2022
Various methods are known for preparing liposomes, the simplest being the Bangham method which has been widely used. Although it is possible to produce liposomes effectively on a small experimental level with this approach, large-scale production cannot be easily performed due to difficulties in removing the organic solvent and the size of the reactor required to form the lipid film. On the other hand, emulsion can mass produce tons of liposomes with uniform particles but has the disadvantage of a significantly low capture rate. This study therefore developed an optimal liposome processing method using heat with improved capture rate and stability, and bio-absorption experiments were performed by oral administration to SD rat alongside capture rate, particle size, and zeta potential. Through the heating method, a small and uniform liposome of about 214 nm was formed and the capture rate was 38.67%, confirming that the liposome prepared by heating has a higher capture rate than the 26.46% achieved through emulsion. Comparing blood concentrations, it showed a 1.5 to 2 fold increase in all groups, gradually decreasing until 4-12 hr. The highest blood concentration of ascorbic acid powder was about 12.017 ㎍/ml, the emulsion liposome 13.871 ㎍/ml, and the heating liposome 16.322 ㎍/ml, thereby showing an improved absorption rate.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.383-391
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2017
In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.5
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pp.217-228
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2023
Video instance segmentation is an intelligent visual task with high complexity because it not only requires object instance segmentation for each image frame constituting a video, but also requires accurate tracking of instances throughout the frame sequence of the video. In special, human instance segmentation in drama videos has an unique characteristic that requires accurate tracking of several main characters interacting in various places and times. Also, it is also characterized by a kind of the class imbalance problem because there is a significant difference between the frequency of main characters and that of supporting or auxiliary characters in drama videos. In this paper, we introduce a new human instance datatset called MHIS, which is built upon drama videos, Miseang, and then propose a novel video data augmentation method, CDVA, in order to overcome the data imbalance problem between character classes. Different from the previous video data augmentation methods, the proposed CDVA generates more realistic augmented videos by deciding the optimal location within the background clip for a target human instance to be inserted with taking rich spatio-temporal context embedded in videos into account. Therefore, the proposed augmentation method, CDVA, can improve the performance of a deep neural network model for video instance segmentation. Conducting both quantitative and qualitative experiments using the MHIS dataset, we prove the usefulness and effectiveness of the proposed video data augmentation method.
YeEun Hong;GwangYeel Seo;Byunghyun Kim;Kyuseok Kim;Haejeong Nam;YoonBum Kim
The Journal of Korean Medicine Ophthalmology and Otolaryngology and Dermatology
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v.36
no.4
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pp.30-50
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2023
Objectives : To investigate the active compounds and therapeutic mechanisms of Atractylodes Lancea(Thunb.) D.C. and Magnolia Officinalis Rehder et Wilson in the treatment of dermatitis accompanied by pruritus, as well as their potential to complement or replace standard drugs. Methods : We conducted the network pharmacological analysis. We selected effective ingredients among the active compounds of research target herbs. Then we explore pathway/terms of the common target proteins among research target herbs, fexofenadine and disease. Results : We selected 9 active compounds are selected from Atractylodes lancea and identified 231 target proteins. Among them, 74 proteins are associated with inflammatory skin diseases that cause pruritus. These proteins are involved in various pathways including, 'Nitric-oxide synthase regulator activity', 'Hydroperoxy icosatetraenoate dehydratase activity, Aromatase activity', 'RNA-directed DNA polymerase activity', 'Arachidonic acid metabolism', 'Peptide hormone processing', 'Chemokine binding' and 'Sterol biosynthetic process'. Additionally, coregenes are involved in 'IL-17 signaling pathway'. Similarly, we selected 2 active compounds from Magnolia officinalis and identified 133 target proteins. Among them, 33 proteins are related to inflammatory skin diseases that cause pruritus. These proteins are primarily involved in 'Vascular associated smooth muscle cell proliferation' and 'Arachidonic acid metabolism'. There is no significant difference between the pathways in which coregenes are involved. Conclusions : It is expected that Atractylodes Lancea will be able to show direct or indirect anti-pruritus and anti-inflammatory effects on skin inflammation accompanied pruritus through suppressing inflammation and protecting skin barrier. Meanwhile, it is expected that Magnolia Officinalis will only be able to show indirect anti-inflammation effects. Therefore, Atractylodes Lancea and fexofenadine are believed to complement each other, whereas Magnolia Officialinalis is expected to provide supplementary support on skin disease.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.113-123
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2023
This paper introduces the Cherry system, a user-independent blockchain donation system. This is a procedure that is delivered to the beneficiary's bank account through a virtual account when a donor makes a donation, so there is no difference from the existing donation delivery method from the user's point of view However, within the blockchain, Cherry Points, a virtual currency based on the user ID, are issued and delivered to the beneficiary, while all transactions and the beneficiary's usage history are managed on the blockchain. By adopting this method, there was an improvement in blockchain performance, with transaction processing exceeding 1,000 TPS in typical transaction condition and service completion within 21.3 seconds. By applying the automatic influence control algorithm to this system, the influence according to stake, which is an individual donation, is greatly reduced to 0.3 after 2 months, thereby concentrating influence could be controlled automatically. In addition, it was designed to enable micro tracking by adding a tracking function by timestamp to the donation ledger for each individual ID, which greatly improved the transparency in the use of donations. From a service perspective, existing blockchain donation systems were handled as limited donation delivery methods. Since it is a direct service in a user-independent method, convenience has been greatly improved by delivering donations in various forms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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