Lee, Min Jung;Choi, Jong Hee;Oh, Jinhee;Lee, Young Hyun;In, Jun-Gyo;Chang, Byung-Joon;Nah, Seung-Yeol;Cho, Ik-Hyun
Journal of Ginseng Research
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v.45
no.3
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pp.433-441
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2021
Background: Multiple sclerosis (MS) and its animal model, the experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), are primarily characterized as dysfunction of the blood-brain barrier (BBB). Ginsenoside-Rg3-enriched Korean Red Ginseng extract (Rg3-KRGE) is known to exert neuroprotective, anti-inflammatory, and anti-oxidative effects on neurological disorders. However, effects of Rg3-KRGE in EAE remain unclear. Methods: Here, we investigated whether Rg3-KRGE may improve the symptoms and pathological features of myelin oligodendroglial glycoprotein (MOG)35-55 peptide - induced chronic EAE mice through improving the integrity of the BBB. Results: Rg3-KRGE decreased EAE score and spinal demyelination. Rg3-KRGE inhibited Evan's blue dye leakage in spinal cord, suppressed increases of adhesion molecule platelet endothelial cell adhesion molecule-1, extracellular matrix proteins fibronection, and matrix metallopeptidase-9, and prevented decreases of tight junction proteins zonula occludens-1, claudin-3, and claudin-5 in spinal cord following EAE induction. Rg3-KRGE repressed increases of proinflammatory transcripts cyclooxygenase-2, inducible nitric oxide synthase, interleukin (IL)-1 beta, IL-6, and tumor necrosis factor-alpha, but enhanced expression levels of anti-inflammatory transcripts arginase-1 and IL-10 in the spinal cord following EAE induction. Rg3-KRGE inhibited the expression of oxidative stress markers (MitoSOX and 4-hydroxynonenal), the enhancement of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH) oxidase 2 (NOX2) and NOX4, and NADPH activity in the spinal cord of chronic EAE mice. Furthermore, apocynin, a NOX inhibitor, mimicked beneficial effects of Rg3-KRGE in chronic EAE mice. Conclusion: Our findings suggest that Rg3-KRGE might alleviate behavioral symptoms and pathological features of MS by improving BBB integrity through modulation of NOX2/4 expression.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.556-561
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2020
The aging and declining agricultural population in the modern society requires improvement of the agricultural environment and is one of the representative problems. And since most of the work systems always require a transport work, the ratio of labor consumed in the transport work is very high. Accordingly, many types of transport vehicles are being developed and sold, and in the early days, most of them are powered transport vehicles using fossil fuels. However, it is paying attention to next-generation eco-friendly energy such as hydrogen, fuel cells, solar power, and bio due to the strengthening of international environmental regulations such as global warming and the Convention on Climate Change and the depletion of fossil fuels. Therefore, in this study, the ultimate goal is to develop an eco-friendly, easy-to-operate, safe agricultural electric vehicle that replaces fossil fuels. It was designed with a focus on controlling a wide range of vehicle speeds and securing stability of electric agricultural vehicles. Considering the performance and design, it is composed of a frame, a driving part, a steering part, and a controller system, and we are going to review and manufacture each part. It is believed that the manufactured electric vehicle for agriculture can be easily and conveniently operated in an agricultural society where young manpower is scarce, and can be helpful to the agricultural society through high efficiency.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.446-452
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2021
As a higher standard for food consumption is required, the consumption of chicken meat that can satisfy the subdivided food preferences is increasing. In March 2003, the quality criteria for chicken carcasses notified by the Livestock Quality Assessment Service suggested quality grades according to fecal contamination and the size and weight of blood and bruises. On the other hand, it is too difficult for human inspection to qualify mass products, which is key to maintaining consistency for grading thousands of chicken carcasses. This paper proposed the computer vision algorithm as a non-destructive inspection, which can identify chicken carcass parts according to the detailed standards. To inspect the chicken carcasses conveyed at high speed, the image calibration was involved in providing robustness to the side effect of external lighting interference. The separation between chicken and background was achieved by a series of image processing, such as binarization based on Expectation Maximization, Erosion, and Labeling. In terms of shape analysis of chicken carcasses, the features are presented to reveal geometric information. After applying the algorithm to 78 chicken carcass samples, the algorithm was effective in segmenting chicken carcass against a background and analyzing its geometric features.
Cardiomegaly is one of the most common diseases seen on chest X-rays, but if it is not detected early, it can cause serious complications. In view of this, in recent years, many researches on image analysis in which deep learning algorithms using artificial intelligence are applied to medical care have been conducted with the development of various science and technology fields. In this paper, we would like to evaluate whether the Inception V3 deep learning model is a useful model for the classification of Cardiomegaly using chest X-ray images. For the images used, a total of 1026 chest X-ray images of patients diagnosed with normal heart and those diagnosed with Cardiomegaly in Kyungpook National University Hospital were used. As a result of the experiment, the classification accuracy and loss of the Inception V3 deep learning model according to the presence or absence of Cardiomegaly were 96.0% and 0.22%, respectively. From the research results, it was found that the Inception V3 deep learning model is an excellent deep learning model for feature extraction and classification of chest image data. The Inception V3 deep learning model is considered to be a useful deep learning model for classification of chest diseases, and if such excellent research results are obtained by conducting research using a little more variety of medical image data, I think it will be great help for doctor's diagnosis in future.
Kim, Yang-Hee;Chang, Ji-Hwe;Ha, Seo-Yeong;Park, Su-Jin;Park, Seon-Young;Jung, Tae-Hwan;Hwang, Hyo-Jeong;Shin, Kyung-Ok
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.54
no.3
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pp.264-271
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2022
In this study, the nutritional properties of sterilized and non-heat-pressed raw perilla oil (SRPO) were studied and its potential as a functional food was evaluated. The copper, cobalt, and calcium levels were high in sterilized and SRPO. The total polyphenol content and ABTS radical scavenging activity were the highest in SRPO, whereas nitrite scavenging activity was the highest in 45℃ cold pressed perilla oil (CPPO). The above results confirmed that sterilized and non-heat-pressed perilla oil had high mineral and total polyphenol contents, as well as ABTS radical scavenging activity and nitrite scavenging ability. The peroxide value of SRPO decreased as the storage period increased, and the acid value of low-temperature pressed perilla oil over 65℃ (LPPO) significantly increased. This work also provided an opportunity to develop a new method for manufacturing perilla oil, and it is hoped that these experiments will form a basis for the commercialization of perilla oil.
Interest in bio-signal monitoring of wearable devices is increasing significantly as the next generation needs to develop new devices to dominate the global market of the information and communication technology industry. Accordingly, this research developed a resistive textile strain sensor through a wetting process in a single-wall carbon nanotube dispersion solution using an E-Band with low hysteresis. To measure the resistance signal in the E-Band to which electrical conductivity is applied, a universal material tester, an Arduino, and LCR meters that are microcontroller units were used to measure the resistance change according to the tensile change. To effectively handle various noises generated due to the characteristics of the fabric textile strain sensor, the filter performance of the sensor was evaluated using the moving average filter, Savitsky-Golay filter, and intermediate filters of signal processing. As a result, the reliability of the filtering result of the moving average filter was at least 89.82% with a maximum of 97.87%, and moving average filtering was suitable as the noise filtering method of the textile strain sensor.
The interest in LID facilities is increasing worldwide for recovery of natural water cycle system to destroy by urbanization. However, problems are raised when installation of LID because comprehensive analysis about design capacity adequacy of LID facilities was not conducted completely. In this research, removal efficiency and design volume adequacy of LID facilities were analyzed based on rainfall monitoring data in four LID facilities(Vegetated Swale, Vegetative Filter Strip, Bio-Retention and Permeable Pavement). As a result, group of LID facility designed on WQV was shown higher flow(37%) and pollutants(TSS, BOD, TN and TP) removal efficiencies(20 ~ 37%) than group of LID facility designed on WQF. SA/CA graph was drawn for evaluation of design volume adequacy based on rainfall monitoring data. In this SA/CA graph, coefficient of determination show over 0.5 in all parameter, especially, Flow and TP were show over 0.95. And, 'SA/CA & L/CA' graph considering difference of structure mechanism in LID facility suggested in this research was confirmed that improved coefficient of determination in flow, TSS and TP than SA/CA graph. According to this research results, feasibility of applying 'SA/CA & L/CA' graph for evaluation of design volume adequacy in LID facility, and it is necessary to follow up research for generalization and normalization.
With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.
Understanding the functional traits of dominant species in urban ecosystems provides insight into species' trait adaptation and ecosystem function in response to fragmented and isolated urban vegetation and reduced biological interactions. This study compared means and variances of environmental factors (geographic, meteorological, and soil attributes) and 4 leaf traits (leaf area, specific leaf area, leaf dry mass content, and leaf shape index) and 7 reproductive traits (fruit width, fruit length, fruit shape, fruit dry weight, fruit dry matter content, seed weight, and seed ratio) measured of 40 Sorbus alnifolia individuals in four mountainous areas south of Seoul downtown, South Korea. We then performed the multivariate analysis of trait combinations. While the measured environmental factors indicated the individuality of the survey sites, the urban vegetation was drier and had a longer growth period. The leaves of S. alnifolia in the urban areas were smaller and heavier, and the fruits produced longer and lighter seeds, showing the traits affected by long urbanization. The study confirmed changes in the growth and reproduction mechanism of the S. alnifolia population under the urban environment, indicating reduced biological interaction due to vegetation fragmentation and isolation. This study provides limited but distinct ecological information about the function and persistence of key species in cities with a reduced scale of biological interactions and many negative environmental factors such as air pollution.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.24
no.1
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pp.5-13
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2022
Sunbigi tree(Vitex rotundifolia L.f.), which grows wild in the southern part of Korea and along the coast of the West Sea, has a lot of useful value in terms of resource utilization. Since ancient times, it has been used as folk medicine or herbal medicine in the private sector. Although the leaves and stems have a strong scent, the fruit also has a strong scent, so there are some studies on extracting essential oil from the fruit of Sunbigi tree and analyzing the ingredients, but there are few studies on the fragrance component by extracting hydrosol. The reason is that the fruits are hard and it is difficult to identify the active ingredients contained in the general extraction method. Therefore, in this study, the results of analyzing the components contained in the fragrance of hydrosol obtained by extracting hard fruits at high temperature by different extraction methods are as follows. 1. The extraction condition with the highest flavonoid content was 30.57 mg/g with ethanol, followed by hot water extract at 18.26 mg/g and water extract at 9.69 mg/g with the lowest. 2. As a result of distillation extraction from the fruit of Sunbigi tree, the fragrance of hydrosol is 3-Methyl-2-butenoic acid, cyclobutyl ester, Eucalyptol, L-alpha-Terpineol, 1H-Cycloprop[e]azulen-7-ol, decahydro-1 ,1,7-trimethyl-4-methylene-, [1ar-(1a.alpha.,4a.alpha.,7.beta.,7a.beta.,7b.alpha.)] were found to be many.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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