Land-use in Cheongju region is changing rapidly because of the increased interactions of human activities with the environment as population increases. We used multi-temporal Landsat images (1991 and 2000) and DEM data in a post-classification analysis with GIS to map land-use distribution and to analyse factors influencing the land-use changes for Cheongju City. Land-use statistics revealed that substantial land-use changes have taken place and that the built-up areas have expanded by about $17.57km^2(11.47%)$ over the study period (1991-2000). Agricultural lands and forests have decreased substantially while urban and barren lands have been on the increase. Rapid economic developments together with the increasing population were noted to be the major factors influencing rapid land use changes. Urban expansion has replaced urban and barren lands, thereby affecting habitat quality and leading to serious environmental degradation.
In this paper, a nonlinear anisotropic filtering method without the loss of important information happened due to the repeated filtering in magnetic resonance images is proposed. First of all original images are divided into four regions, e.g., SPR(Strong Plain Region), EPR(Easy Plain Region), SER(Strong Edge Region), and EER(Easy Edge Region). An optimal template among multiple templates is selected, then the nonlinear anisotropic filtering based on the template is applied in pixel by pixel basis. In the proposed algorithm, filtering strength of EER containing important information is adjusted very weak and filtering strength for remaining regions is also adjusted according to the degree of the importance. In spite of repeated filtering, resulting images by the proposed method could still preserve anatomy information of original images without any degradation. Compared to the existing nonlinear anisotropic filtering, the proposed filtering method with multiple templates provides higher reliability for filtered images.
Fractal mathematics is being highlighted as a research method for classification of image. But the application of Fractal dimension(FD) has been required the complicated calculation method because of its complex repetition progressing. In this paper, it has been applied the new approach method to express FD for aging level calculation and investigated the relative degradation processing in outdoor EPDM insulator. As a result after testing, new proposed method has a capability to estimate in case of the field operated EPDM and accelerating test. Therefore, we find the differency of operated EPDM according to field condition.
Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.
Electrical treeing occurrence is caused by some defect in solid insulator. Those are accompany the PD(partial discharge) occurrence. And lifetime of the insulator is affected by PD. So, detection of electrical treeing is important thing as this view. Especially, detection of the end treeing is more important and have meaning for industrial engineering because concerned with maintenance and replacement of equipment. In this paper, evaluation of treeing process were studied and PCA(principle component analysis)-LDA(linear discriminant analysis) as classification method were used. The result is present the good recognition.
Sarcopenia is the degenerative loss of muscle mass and function with aging. Recently sarcopenia was recognized as a clinical disease by the International Classification of Disease, 10th revision, Clinical Modification. An imbalance between protein synthesis and degradation causes a gradual loss of muscle mass, resulting in a decline of muscle function as a progress of sarcopenia. Many mechanisms involved in the onset of sarcopenia include age-related factors as well as activity-, disease-, and nutrition-related factors. The stage of sarcopenia reflecting the severity of conditions assists clinical management of sarcopenia. It is important that systemic descriptions of the disease conditions include age, sex, and other environmental risk factors as well as levels of physical function. To develop a new therapeutic intervention needed is the detailed understanding of molecular and cellular mechanisms by which apoptosis, autophagy, atrophy, and hypertrophy occur in the muscle stem cells, myotubes, and/or neuromuscular junction. The new strategy to managing sarcopenia will be signal-modulating small molecules, natural compounds, repurposing of old drugs, and muscle-specific microRNAs.
In a CNN for image classification, a SoftMax layer is usually placed at the end. The exponentinal and logarithmic operations in the SoftMax layer are not adequate to be implemented in an accelerator circuit. The operations are usually implemented with look-up tables, and the exponential operation can be implemented in an iterative method. This paper proposes a successive approximation method to calculate a logarithm to remove a very large look-up table. By substituing the large table with two very small tables, the circuit can be reduced much. The experimental results show that the 85% area reduction can be reached with a small error degradation.
형태 인식에서 유익한 특징정보의 선정 및 추출이 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 유익한 특징정보의 선정과 신경망의 학습을 동시에 수행할 수 있는 알고리 즘을 기술한다. 알고리즘은 근본적으로 반복적으로 수행되는 세 단계로 구성되어 있는데, 이들은 학습, 연결자 제거, 그리고 입력 신경세포 제거이다. 초기 학습을 실행한후, 먼저 적은 절대값을 갖는 연결자들이 제거 된다. 그런 후, 내부 계층 신경 세포들과 은 숫자의 결자들을 갖는 입력 신경세포들이 제거된다. 이 과정은 제거된 입력 신경세포들에 상응하는 특징정보들을 제외시키는 것과 동일하다. 만약, 에러값이 증가 하면, 연결자 제거 및 입력 신경세포 제거 과정의 반복으로 구성된 신경망의 재학습을 실행한다. 그 결과, 알고리즘은 다른 공간계로의 변환없이 특징정보 추출 공간내에서 중요한 특징들을 선정하게 된다. 또한, 즉징정보 선정인 형태 분류 관점에서의 성능과 긴밀하게 연결되어 수행되므로, 선정 된 특징정보들은 형태 분류에 가장 좋은 정보를 제공한다. 이 알고리즘은 불필요 또는 그다지 중요하지 않은 정보의 추출로 인한 경제 적 손실을 피할수 있게 한다. 더구나, 마지막에 얻어진 신경망은 인식 성능에 저해 요인이 될 수있는 불필요한 파라미터들, 즉 가중 연결자 및 바이어스를 포함하지 않는다. 응용결과,, 본 알고리즘은 가장 좋은 정보를 갖는 특징들만을 남기며, 성능 저하를 일으 키지 않으면서도 특징 벡터의 차원을 현저하게 줄였다.
The discovery of microRNA (miRNA) is one of the major scientific breakthroughs in recent years and has revolutionized current cell biology and medical science. miRNAs are small (19~25nt) noncoding RNA molecules that post-transcriptionally regulate gene expression by targeting the 3' untranslated region (3'UTR) of specific messenger RNAs (mRNAs) for degradation of translation repression. Genetic ablation of the miRNA machinery, as well as loss or degradation of certain individual miRNAs, severely compromises immune development and response, and can lead to immune disorders. Several sophisticated regulatory mechanisms are used to maintain immune homeostasis. Regulatory T (Treg) cells are essential for maintaining peripheral tolerance, preventing autoimmune diseases and limiting chronic inflammatory diseases. Recent publications have provided compelling evidence that miRNAs are highly expressed in Treg cells, that the expression of Foxp3 is controlled by miRNAs and that a range of miRNAs are involved in the regulation of immunity. A large number of studies have reported links between alterations of miRNA homeostasis and pathological conditions such as cancer, cardiovascular disease and diabetes, as well as psychiatric and neurological diseases. Although it is still unclear how miRNA controls Treg cell development and function, recent studies certainly indicate that this topic will be the subject of further research. The specific circulating miRNA species may also be useful for the diagnosis, classification, prognosis of diseases and prediction of the therapeutic response. An explosive literature has focussed on the role of miRNA. In this review, I briefly summarize the current studies about the role of miRNAs in Treg cells and in the regulation of the innate and adaptive immune response. I also review the explosive current studies about clinical application of miRNA.
IT 기술의 발전으로 인해 데이터 처리 시스템은 많은 양의 데이터를 처리 및 가공해야 한다. 하지만, 기존에 사용되던 온디스크(On-Disk) 시스템으로는 급증하는 데이터를 빠르게 처리하는 데 한계점을 가졌다. 이로 인해 많은 분야에서 하드디스크에 데이터를 저장하는 것이 아닌 속도가 빠른 메모리에 데이터를 저장 및 관리하는 인메모리(In-Memory) 시스템이 도입되고 있다. 하지만, 메모리에 데이터를 관리하는 것은 메모리의 특성 중 하나인 휘발성으로 인해 데이터 손실이라는 위험을 갖기 때문에 항상 결함 허용 기법이 뒤따라야 한다. 결함 허용 기법은 인메모리 시스템의 처리 속도를 낮추는 성능 저하 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 인메모리 시스템의 데이터 사용 특성을 고려하여 핫콜드 데이터로 분류하고, 데이터 영속성 보장을 위한 복합 백업 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영속성을 높이고, 성능 저하 원인을 보완한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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