In this paper, we present new scheme for image coding which efficiently use the relationship between the properties of spatial image and its wavelet transform. Firstly an original image is decomposed into several layers by the wavelet transform, and simultaneously decomposed into 2$\^$n/ ${\times}$ 2$\^$n/ blocks. Each block is classified into 3 regions according to their property, i.e., low activity region(LAR), midrange activity region(MAR), high activity region(HAR). Secondly we are applied texture modeling technique to LAR, MAR and HAR are encoded by Stack-Run coding technique. Finally our scheme Is superior to the Zerotree method in both reconstructed image Quality and transmitted bit rates.
Modeling techniques such as linear regression have been used to predict hurricane activity many months in advance of the start of the hurricane season with some success. In this paper, we construct feedforward neural networks to model Atlantic basin hurricane activity and compare the predictions of our neural network models to the predictions produced by statistical models found in the weather forecasting literature. We find that our neural network models produce reasonably accurate predictions that, for the most part, compare favorably to the predictions of statistical models.
A quantitative structure activity relationship (QSAR) study is performed for modeling and prediction of oral bioavailabilities of 216 diverse set of drugs. After calculation and screening of molecular descriptors, linear and nonlinear models were developed by using multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM) and random forest (RF) techniques. Comparison between statistical parameters of these models indicates the suitability of SVM over other models. The root mean square errors of SVM model were 5.933 and 4.934 for training and test sets, respectively. Robustness and reliability of the developed SVM model was evaluated by performing of leave many out cross validation test, which produces the statistic of $Q^2_{SVM}=0.603$ and SPRESS = 7.902. Moreover, the chemical applicability domains of model were determined via leverage approach. The results of this study revealed the applicability of QSAR approach by using SVM in prediction of oral bioavailability of drugs.
This study describes the synthesis, in vitro evaluation and molecular modeling study of novel compounds for the inhibition of TNF-$\alpha$production, Among these compounds, 2-[3-(cyclopentyloxy)-4-methoxyphenyl]-1-isoindolinone (9) was selected as a lead compound and its pyridine derivative 10 was more potent in activity and safer than rolipram.
MX and its analogs are synthesized and modeled by quantitative structure activity relationship (QSAR) study including comparative molecular field analysis (CoMFA). As a result, factors affecting this class of compounds have been found to be steric and electrostatic effects. Because hologram quantitative structure activity relationship (HQSAR) technique is based on the 2-dimensional descriptors, this is free of ambiguity of conformational selection and molecular alignment. In this study we tried to include all the data available from the literature, and modeled with the HQSAR technique. Among the parameters affecting fragmentation, connectivity was the most important one for the whole compounds, giving good statistics. Considering additional parameters such as bond specification only slightly improved the model. Therefore connectivity has been found to be the most appropriate to explain the mutagenicity for this class of compounds.
Objective: This study aimed to examine the mediation effects of parenting style and daily activity on the relationships between cumulative parental stress and cognitive and language development of children. Methods: The participants of this study were 1,154 mothers, their five-year-old children, and teachers enrolled in the population-based study of the Panel Study of Korea Children (PSKC) conducted by the Korea Institute of Childcare and Education from 2008 to 2013. In order to analyze the data, descriptive analysis, Pearson correlation analysis, and structural equation modeling were used. Results: The results revealed that warm parenting style as well as daily activity had dual mediating effects between cumulative parental stress and child development (cognitive and language development). However, warm parenting style did not have any direct effects on child development in this model. Conclusion/Implications: Given that actual mother-child daily activity had an important role in affecting child development, support programs for parenting should include activities that include specific materials and activities which parents can do with their children in everyday life.
Social media is an essential part of everyday life in modern society and plays an important role in communicating the ideal body image. With the increased prevalence and high popularity of social media, the problems associated with the addictive use of social media have become a social issue. Utilizing social comparison theory, this study examined (1) the effect of appearance related photo activities on body satisfaction through appearance comparison and (2) the moderating effect of Instagram addiction in relationships among appearance related photo activity, appearance comparison, and body satisfaction. We tested the proposed relationships between research variables using multi-group structural equation modeling analysis on a sample of 346 young female Instagram users. The sample was divided into two groups of high and low addicted Instagram users. The results of this study showed that the appearance related photo activity positively influenced appearance comparison for both high and low addiction groups. For the high addiction group, the effect of appearance comparison on body satisfaction was not statistically significant; however, this relationship was significant and negative for the low addiction group. A significant moderating effect of Instagram addiction was found in the relationship between appearance related photo activity and appearance comparison.
계절 변화를 이해하기 위해서는 3차원 공간 속에서 천체들의 관계를 이해하는 것이 필요하며 이를 위해 학생들이 직접 3차원 모델을 구성하여 사용하고, 평가 및 수정하는 모델링 활동이 중요하다. 이 연구에서는 초등학생이 지구본과 전구를 사용하여 계절 변화 원인으로서 지구의 운동을 3차원 공간에서 모델링하는 과정을 분석하였다. 초등학교 6학년 17명이 참여하였으며 모델링 수업은 계절 변화와 관련된 현상과 개념을 탐색한 뒤 현상의 원인이 되는 지구의 운동을 지구본과 전구를 사용하여 학생들이 직접 모델을 구성하고 이를 활용하여 계절 변화를 설명하는 과정으로 진행되었다. 학생들의 모델링 과정을 녹화한 비디오 자료, 학생들의 활동지, 사후 면담 전사본을 연구 자료로 사용하였고, 삼각 검증을 통해 자료의 신빙성을 확보하였다. 모델링 수준 분석 틀은 선행 연구를 기초로 구성하였으며 모델에 대한 이해와 모델링 실행뿐만 아니라 지구의 운동 관련 개념을 고려하여 구성하였다. 최종 확정된 분석틀에서는 3차원 모델링 수준을 1수준부터 3수준까지 구분하였고 각 수준에서 나타날 수 있는 학생의 수행을 구체화하였다. 연구 결과, 계절 변화를 설명하기 위한 초등학생의 지구본 활용 모델링 수준은 크게 두 가지로 나타났다. 지구의 자전 및 자전축의 기울기, 지구의 공전을 고려하였으나 경험적 증거를 활용하지 못하는 수준(2수준)과 지구의 자전 및 자전축의 기울기, 공전을 고려하고 경험적 증거를 활용하는 수준(3수준)으로 나타났다. 그러나 학생들이 경험적 증거를 활용하여 모델링을 하는 경우도 과학적 모델 구성으로 이어지지 못하였는데, 이 연구에서는 그 원인을 모델링 시 사용하는 도구의 특징과 관련지어 탐색하였다.
전 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 교통수요모형은 전통적 4단계 교통수요모델이다. 하지만, 기존 분석방법은 시공간적으로 다양한 분석에 제약을 가지고 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 활동기반 모형 및 시스템이 활발히 연구 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 ABATA(Activity-Based Traveler Analyzer) 기술개발을 소개한다. 이 시스템은 시간별 총인구 추정, 활동 프로파일 생성, 시간별 활동 인구 추정, 공간 활동 인구 추정 및 출발지·목적지 추정 등의 구성요소를 포함한다. 제안된 시스템을 실증하기 위해 사례연구로 세종시 5-1 블록스마트시티를 대상으로 토지이용변화에 따른 배기가스 배출영향을 평가하였다. 그 결과 업무시설 분산계획 시나리오의 토지이용이 업무시설 집중계획 시나리오보다 이동 거리가 길어 배출량이 더 많이 발생하는 것으로 나타났다. 제안된 ABATA 시스템은 활동 인구 및 통행 수요에 대한 인구, 활동 일정 및 미래 토지이용의 변화 영향을 시뮬레이션하기 위한 유용한 도구를 제공할 것으로 기대된다.
The NF-${\kappa}B$ system of transcription factors plays a crucial role in inflammatory diseases, making it an important drug target. We combined quantitative structure activity relationships for predicting the activity of new compounds and quantitative dynamic models for the NF-${\kappa}B$ network with intracellular concentration models. GFA-MLR QSAR analysis was employed to determine the optimal QSAR equation. To validate the predictability of the $IKK{\beta}$ QSAR model for an external set of inhibitors, a set of ordinary differential equations and mass action kinetics were used for modeling the NF-${\kappa}B$ dynamic system. The reaction parameters were obtained from previously reported research. In the IKKb QSAR model, good cross-validated $q^2$ (0.782) and conventional $r^2$ (0.808) values demonstrated the correlation between the descriptors and each of their activities and reliably predicted the $IKK{\beta}$ activities. Using a developed simulation model of the NF-${\kappa}B$ signaling pathway, we demonstrated differences in $I{\kappa}B$ mRNA expression between normal and different inhibitory states. When the inhibition efficiency increased, inhibitor 1 (PS-1145) led to long-term oscillations. The combined computational modeling and NF-${\kappa}B$ dynamic simulations can be used to understand the inhibition mechanisms and thereby result in the design of mechanism-based inhibitors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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