• Journal of Life Science
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• v.28 no.4
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• pp.435-443
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• 2018

AMP-activated protein kinase (AMPK) functions as a metabolic master through regulating and restoring cellular energy balance. In skeletal muscle, AMPK increases myofibril protein degradation through the expression of muscle-specific ubiquitin ligases. Mori Folium, the leaf of Morus alba, is a traditional medicinal herb with various pharmacological functions; however, the effects associated with muscle atrophy have not been fully identified. In this study, we confirmed the effects of AMPK activation by examining the effects of 5-aminoimidazole-4-carboxamide ribonucleotide (AICAR), an activator of AMPK, on the induction of atrophy and expression of atrophy-related genes in C2C12 myotubes. We also investigated the effects of the ethanol extract of Mori Folium (EEMF) on the recovery of AICAR-induced muscle atrophy in C2C12 myotubes. It was found that exposure to AICAR resulted in the stimulation of Forkhead box O3a (FOXO3a); an up-regulation of muscle-specific ubiquitin ligases such as Muscle Atrophy F-box (MAFbx)/atrogin-1 and muscle RING finger-1 (MuRF1), and a down-regulation of muscle-specific transcription factors, such as MyoD and myogenin; with the activation of AMPK. In addition, AICAR without cytotoxicity indicated a decrease in diameter of C2C12 myotubes. However, treatment with EEMF significantly suppressed AICAR-induced muscle atrophy of C2C12 myotubes in a dose-dependent manner as confirmed by a decrease in myotube diameter, which is associated with a reversed stimulation of FOXO3a by the inhibition of AMPK activation. These results indicate that the activation of AMPK by AICAR induces muscle atrophy, and EEMF has preeminent effects on the inhibition of AICAR-induced muscle atrophy through the AMPK signaling pathway.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.31-38
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• 2014

This paper reveals continuity of related events which are occurred and changing from moment to moment accident/events collected from various social media channels. Among them, we especially define the events which have big social influence as "issue event" and investigate the type and characteristics of continuous issue event for each domain. We also introduce a automatic issue detection system in social media text. Based on the extracted issue event results in a particular domain, we analyse the continuity of those events by illustrating in time and place-axis. Furthermore, we identify the relationship between social media in terms of issue events propagation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.2
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• pp.96-103
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• 2003

This paper describes a method for sinusoidal modeling of audio signals using perceptually weighted matching pursuit. Matching pursuits extracts iteratively the greatest energy signals from the input signals until the residual between the original and the reconstructed signal is zero. In this paper, perceptual matching pursuits using psychoacoustic model to matching pursuit extracts greatest perceived energy iteratively. To evaluate the performance of the perceptual matching pursuits it is compared with the sinusoidal matching pursuits which is not included perceptual weighting. For various audio signals the result of simulation shows that the perceptual matching pursuit is superior to the sinusoidal matching pursuits, especially for a high change rate in time domain it can synthesized original signal.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.920-926
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• 2007

새로운 매체와 접촉 시 발생하는 거부감을 최소화 하고 별도의 학습 없이 사용 가능한 직관적 명령 전달 방식의 매개 인터페이스를 제안한다. 제안하는 매개 인터페이스는 3차원 공간에서 사용가능한 가상 마우스와 TV 리모트 컨트롤러의 기능적 결합을 목표로 하고 실버세대들에게 익숙한 매체인 펜을 형태로 삼아 개념적으로 설계되었다. 구체적인 구현은 가속도계의 신호를 분석하거나 펜촉에 레이저 포인터를 추가하여 레이저 포인터의 좌표 변화를 웹캠으로 추적, 인식하는 방법으로 구분하였고 본 논문에서는 가속도계의 경우를 소개한다. 가속도계 신호분석을 통해 마우스의 기능을 모사하고 동작을 감지하는데 발생하는 문제점과 이를 해결하기 위한 기존 연구를 분석하고 동작 중에 중력방향의 수직축이 바뀌면서 발생하는 가속도계 신호의 오류를 보상하기 위해 제안된 Zero Velocity Compensation 방법을 소개한다. ZVC의 결과에 필수적인 저주파의 시계열 신호 실시간 끝점 추출과 동시에 패턴인식을 위한 특징추출 기능을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하며 기존의 방법과 실험적으로 성능을 비교한다. 또한 입력된 가속도계 신호를 학습된 인식기를 통해 인식하는 기존의 연구에서 더 나아가, 마우스의 좌표변화를 짧은 시간동안 가속도 신호의 실시간 분석을 통해 모사하기 위해 변형시킨 알고리즘을 소개한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.37 no.3
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• pp.39-47
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• 2000

In this paper, we propose a new method of finding the true length of the line and long axis of the ellipse at the $\theta$=$\theta$o＋ 90$^{\circ}$ and short axis of the ellipse at the $\theta$ = $\theta$o from the Hough transform (HT) results. Through the simulations, we showed that the true length of the line and ellipse could be obtained with 98 % accuracy by using the distance from the maximum envelope to the minimum envelope. To compare the simulation results with the experimental results, we performed optical experiments by using a HT CGH filter. Through the experiments, we showed that our results were very similar to those of the simulation.

• Journal of IKEEE
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• v.7 no.1 s.12
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• pp.119-126
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• 2003

This paper presents a methodology for constructing a surgical simulation environment for the replacement of artificial knee join using CT image data. We provide a user interface of preoperative planning system for performing complex 3-D spatial manipulation and reasoning tasks. Simple manipulation of joystick and mouse has been proved to be both intuitive and accurate for the fitness and the wear expect of joint. The proposed methodology are useful for future virtual medical system where all the components of visualization, automated model generation, and surgical simulation are integrated.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.499-504
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• 2006

본 연구는 사회 트렌드 변화에 따른 적응 속도가 빠르고 소비 또한 타 계층에 비해서 매우 높은 지수로 구성된 20대 여성을 연구 대상으로 선정하여 이들의 다양한 감성 니즈를 파악하고 현 시점에서의 트렌드 분석을 통해 그들의 요구와 취향이 적절하게 반영된 휴대폰 GUI디자인을 대기화면을 중심으로 제시해보고자 한다. 연구방법은 사용자 감성 니즈 분석을 위해 FGI 기법을 사용하였고, 트렌드 분석을 위해서는 Town Watching과 잡지 및 웹사이트 분석을 통하여 감성형용사를 추출하였다. 추출된 형용사간의 상관치와 의미에 따라 상대축을 설정하여 공간을 설정하고 공간 위에 각 형용사와 이미지를 배열하여 감성형용사 공간을 설정하였다. 이러한 감성평가 결과에 FGI를 통해 구분한 사용자의 감성 니즈 분류를 기초로 하여 3가지의 감성테마로 분류를 하였다. 분류 기준은 사용자들이 원하는 휴대폰 이미지와 트랜드 분석을 하여 얻은 형용사를 비교하여 그룹핑하였다. 분류된 그룹에 해당하는 테마명을 지정해주었고 그에 맞는 휴대폰 GUI 디자인을 제안한다. 본 연구는 시장세분화 경향에 따라 특정 사용자 층에 대한 연구가 중요한 시점에서 20대 여성이라는 특정 사용자층에 대한 조사를 바탕으로 디자인을 이끌어내었다는데 의의가 있다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.2
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• pp.149-154
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• 1999

In anatomical aspects, magnetic resonance image offers more accurate information than other medical images such as X ray, ultrasonic and CT images. This paper introduces a method that segments and detects lesion for 2 dimensional axial MR brain images automatically. Image segmentation process consists of 2 stages. First stage extracts cerebrum region using thresholding and morphology. In the second stage, white matter, gray matter and cerebrospinal fluid in the cerebrum are extracted using FCM, We could improve processing time as removing uninterested region. Finally symmetry measure and anatomical Knowledge are used to detect lesion.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.4
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• pp.17-22
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• 2003

In this paper, we propose the new side-view face detection method in color images which contain faces over one. It uses color and the geometrical distance between nose and chin. We convert RGB to YCbCr color space. We extract candidate regions of face using skin color information from image. And then, the extracted regions are processed by morphological filter, and the processed regions are labeled. Also, we correct the gradient of inclined face image using projected character of nose. And we detect the inclined side-view faces that have right and left 45 tips by within via ordinate. And we get 92% detection rate in 100 test images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.447-450
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• 2019

본 논문은 한국어 문장의 감성 분류를 위해 문장의 형태소, 음절, 자소를 입력으로 하는 합성곱층과 DenseNet 을 적용한 Text Multi-channel DenseNet 모델을 제안한다. 맞춤법 오류, 음소나 음절의 축약과 탈락, 은어나 비속어의 남용, 의태어 사용 등 문법적 규칙에 어긋나는 다양한 표현으로 인해 단어 기반 CNN 으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN 이 많이 쓰이고 있으나, 본 논문에서 제안한 Text Multi-channel DenseNet 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하고, DenseNet 에 정보를 밀집 전달하여 문장의 감성 분류의 정확도를 개선하였다. 네이버 영화 리뷰 데이터를 대상으로 실험한 결과 제안 모델은 85.96%의 정확도를 보여 Multi-channel CNN 에 비해 1.45% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.