Hawash, Yousry A.;Ismail, Khadiga A.;Abdel-Wahab, Maha M.;Khalifa, Mahmoud
Parasites, Hosts and Diseases
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제56권3호
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pp.229-236
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2018
Cutaneous leishmaniasis (CL) has been one of the most common parasitic diseases in Saudi Arabia. This study exhibits the clinical features, diagnosis, cytokine profile and treatment of CL patients in Al-Taif province. Ninety CL suspects at a tertiary care general hospital were enrolled in one-year study. Patients were interviewed, clinically-examined, and subjected to laboratory tests: skin scraping smear microscopy, OligoC-TesT commercial PCR (Coris BioConcept) and kinetoplast DNA (kDNA) PCR for Leishmania diagnosis. Interferon-gamma (RayBio; Human $IFN-{\gamma}$ ) and nitric oxide (NO) levels in patients' sera were evaluated before treatment with sodium stibogluconate (pentostam) with 20-day intramuscular drug regimen. Positive rates of microscopy, commercial PCR and kDNA PCR were 74.4%, 95.5% and 100%, respectively. Patients came to hospital mostly in winter (45.0%). CL was frequently exhibited in Saudi patients (78.8%), male gender (70.7%), age <20 years (50.0%), rural-dwellers (75.5%) and patients with travel history (86.6%). Lesion was mostly single ulcer (93.3%), occurred in the face (67.7%). Upon pentostam treatment, 85.1% of ulcers showed rapid healing signs. Levels of $IFN-{\gamma}$ and NO were significantly higher in the healing than the non-healing cases (P<0.001). The kDNA PCR proved more sensitive than microscopy and OligoC-TesT commercial PCR. Our results open perspectives for $IFN-{\gamma}$ use as a biomarker predicting treatment response.
Maity, Sayan;Abdel-Mottaleb, Mohamed;Asfour, Shihab S.
Journal of Information Processing Systems
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제16권1호
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pp.6-29
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2020
Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.
본 논문에서는 한국형 우주비행기(KSP)에 대한 새로운 재진입 유도를 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우주 왕복선 유도 개념과 유사하게 다양한 비행경로 제약조건과 경계조건을 만족시키는 기준 항력 프로파일을 미리 결정하고, 결정된 기준 항력 프로파일을 추종하는 방식으로 유도명령이 구현된다. 이를 위해 본 연구에서는 항력 동역학을 조사하였으며, 그 결과 항력과 비행경로각의 동역학적 응답 특성이 상당히 다르다는 사실이 밝혀졌다. 이 사실을 바탕으로 제안한 유도명령은 시간분리 기법과 궤환선형화 방법을 사용하여 결정된다. 제안한 유도기법의 주요 특징은 간단한 구조와 명확한 작동 메커니즘에 있다. 따라서 제안된 방법은 기존 방법에 비해 구현이 간단하다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 조사하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한다.
Gunnery 표적으로부터 발생하는 영상특징은 장비의 위치를 탐지하고 종류를 판별하는 주요 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 Gunnery 영상에서 표적 영역의 밝기값을 획득하여 특징을 추출하고 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 38~40개의 신호 기반 특징과 2개의 모델 기반 특징을 추출하여 분석하고 분류모델에 적용한다. 다중 클래스 분류를 위하여 트리(tree) 기반의 분류 모델을 설계하였으며, 시스템에서 요구하는 Gunnery의 종류와 특성에 따라 유사도를 정의하여 트리 구조를 설계하였다. 트리 구성 단계에서는 각 레벨마다 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 분류 하였으며 시스템에서 요구하는 분류 성능을 만족함을 확인하였다.
Through comparing the mean wind profiles observed overland during the passages of four typhoons, and the gradient wind speeds calculated based on the sea level pressure data provided by a numerical model, the present paper discusses, (a) whether the gradient balance is a valid assumption to estimate the wind speed in the height range of 1250 m ~ 1750 m, which is defined as the upper-level mean wind speed, in a tropical cyclone over land, and (b) if the super-gradient feature is systematically observed below the height of 1500 m in the tropical cyclone wind field over land. It has been found that, (i) the gradient balance is a valid assumption to estimate the mean upper-level wind speed in tropical cyclones in the radial range from the radius to the maximum wind (RMW) to three times the RMW, (ii) the super-gradient flow dominates the wind field in the tropical cyclone boundary layer inside the RMW and is frequently observed in the radial range from the RMW to twice the RMW, (iii) the gradient wind speed calculated based on the post-landfall sea level pressure data underestimates the overall wind strength at an island site inside the RMW, and (iv) the unsynchronized decay of the pressure and wind fields in the tropical cyclone might be the reason for the underestimation.
본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.
비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.
Mibyeong (sub-health) is a concept that represents the sub-health in traditional East Asian medicine. Assuming that the nose sizes and shapes are related to respiratory function, in this study, we hypothesized that the nose size and shape features are related to the self-rated health (SRH) level and self-rated Mibyeong severity, and aimed to assess this relationship using a fully automated image analysis system. The nose size features were evaluated from the frontal and profile face images of 810 participants. The nose size features consisted of five length features, one area feature, and one volume feature. The level of SRH and the Mibyeong severity were determined using a questionnaire. The normalized nasal height was negatively associated with the self-rated health score (SRHS) (partial ρ = -0.125, p = 3.53E-04) and the Mibyeong score (MBS) (partial ρ = -.172, p = 9.38E-07), even after adjustment for sex, age, and body mass index. The normalized nasal volume (ρ = -.105, p = 0.003), the normalized nasal tip protrusion length (ρ = -.087, p = 0.014), and the normalized nares width (ρ = -.086, p = .015) showed significant correlation with the SRHS. The normalized nasal area (ρ = -.118, p = 0.001), the normalized nasal volume (ρ = -.107, p = .002) showed significant correlation with the MBS. The wider, longer, and larger the nose, the lower the SRHS and MBS, indicating that health status can be estimated based on the size and shape features of the nose.
Le, Ve Van;Ko, So-Ra;Lee, Sang-Ah;Kang, Mingyeong;Oh, Hee-Mock;Ahn, Chi-Yong
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제32권5호
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pp.575-581
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2022
A Gram-stain-negative, white-coloured, and rod-shaped bacterium, strain DR4-4T, was isolated from Daechung Reservoir, Republic of Korea, during Microcystis bloom. Strain DR4-4T was most closely related to Caenimonas terrae SGM1-15T and Caenimonas koreensis EMB320T with 98.1% 16S rRNA gene sequence similarities. The average nucleotide identity (ANI) and digital DNA-DNA hybridization (dDDH) values between strain DR4-4T and closely related type strains were below 79.46% and 22.30%, respectively. The genomic DNA G+C content was 67.5%. The major cellular fatty acids (≥10% of the total) were identified as C16:0, cyclo C17:0, summed feature 3 (C16:1ω7c and/or C16:1ω6c), and summed feature 8 (C18:1ω7c and/or C18:1ω6c). Strain DR4-4T possessed phosphatidylethanolamine, diphosphatidylglycerol, and phosphatidylglycerol as the main polar lipids and Q-8 as the respiratory quinone. The polyamine profile was composed of putrescine, cadaverine, and spermidine. The results of polyphasic characterization indicated that the isolated strain DR4-4T represents a novel species within the genus Caenimonas, for which the name Caenimonas aquaedulcis sp. nov. is proposed. The type strain is DR4-4T (=KCTC 82470T =JCM 34453T).
분해능이 ${\Delta}{\lambda}{\sim}-0.1{\AA}$인 고분산 분광기를 사용하여 공생별 Z Andromedae (And)의 분광자료를 연구하였다. 분광 관측은 (1) 2001년 8월 30일(위상 ${\Phi}$=0.77)과 2002년 8월 12일(위상 ${\Phi}$ =0.22)에 Lick 천문대의 Hamilton Echelle Spectrograph (HES)를 사용하여, 1800초와 3600초 노출의 고분산 자료를 얻었으며, (2) 2009년 10월 21일(위상 ${\Phi}$=0.70)에는 보현산 천문대의 Bohyunsan Echelle Spectrograph (BOES)를 사용하여 1200초 노출 시간의 고분산 자료를 얻었다. 약 $3600{\AA}-9500{\AA}$파장대의 HES와 BOES 관측 자료로 부터 HI, HeI, HeII에 대한 방출선을 선택하여 분석하였다. 이 선들의 선 윤곽 분석 작업을 통해 2개 또는 3개로 분리시키고, 위상별로 각 성분이 어떤 지역에서 형성되고, 백색왜성과 적색거성의 궤도 운동과 어떠한 관련이 있는지를 조사하였다. 라만 산란(Raman scattering)된 $H{\alpha}$선 선폭 및 HI, HeI, HeII의 위상별 변화를 보이는 방출선의 특성으로부터, 방출선들은 백색왜성 주위를 감싸는 강착원반과 이 원반 안의 두 라그랑지안(Lagrangian) 포인트 $L_1$과 $L_2$지역에서 주로 생성된 것으로 결론지었다. Z And는 활동성이 2009년과 2001년에 가장 활발했고, 2002년의 선 윤곽은 매우 복잡한 양상을 보임에도 불구하고, 활동성은 비교적 조용하였음을 암시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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