Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.3
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pp.372-379
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2011
Estimating underwater target state variables(position, velocity, course, etc) is necessary to counteract threatening targets. In passive sonar systems, conventional target motion analysis(TMA) techniques using bearing and frequency measurements of an underwater target are widely introduced. However, it is not clear how conventional TMA techniques can be used if some of frequency measurements are unavailable during parts of the scenario, partially unavailable frequency measurements are common in the ocean with complicated acoustic conditions where frequency measurements often come and go. This paper proposes a new TMA algorithm, which is robust to partially unavailable frequency measurements, using the frequency measurements fusion method.
Acetaminophen, a widely used analgesic, can be formed by N-acetylation and p-hydroxylation of aniline. Interspecific protoplast fusion technique was used to get acetaminophen directly from aniline and to increase the productivity of acetaminophen. Three auxotrophic mutants were obtained from S. griseus(ATCC 13273) and S. hygroscopicus(KCTC 1089) by N-methyl-N'-nitro-N-nitrosoguanidine(NTG) treatment. Regeneration frequencies of S. griseus$(his^-)$, S. griseus$(lys^-)$, S. hygroscopicus$(arg^-)$ were 42%, 45%, and 31%, respectively. Fusion of protoplasts carrying different auxotrophic markers was achieved by treatment with polyethylene glycol. When protoplasts were treated with 50% polyethylene glycol for 3 minutes, the fusion frequency between S. griseus$(his^-)$ and S. hygroscopicus$(arg^-)$ was $3.8{\times}10^{-5}$. The fusion frequency between S. griseus$(lys^-)$ and S. hygroscopicus$(arg^-)$ was $5.6{\times}10^{-4}$. When we checked the production of acetaminophen, thirty-four out of the fifty-six fusants produced larger amounts of acetaminophen than the parent strains did. Nine fusants produced twice more and twenty-five fusants produced one to two times more of acetaminophen than their parents.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.2
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pp.177-187
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2010
A MTG (Multimode Tracking and Guidance) system is employed to compensate for the limitations of individual seekers such as RF (Radio frequency) or IIR (Imaging Infra-red) and to improve the overall tracking and guidance performance in jamming, clutter, and adverse weather environments. In the MTG system, tracking filter, data association, and data fusion methods are important elements to maximize the effectiveness of precision homing missile guidance. This paper proposes the formulation of a Kalman filter for the estimation of line-of-sight rate from seeker measurements in missiles guided by proportional navigation. Also, we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) and data fusion methods of the MTG system for target tracking in the adverse environments. Mont-Carlo simulation is employed to evaluate the overall tracking performance and guidance accuracy.
Efficient multi-resolution image fusion aims to take advantage of the high spectral resolution of Landsat TM images and high spatial resolution of SPOT panchromatic images simultaneously. This paper presents a multi-resolution data fusion scheme, based on multirate image representation. Motivated by analytical results obtained from high-resolution multispectral image data analysis: the energy packing the spectral features are distributed in the lower frequency bands, and the spatial features, edges, are distributed in the higher frequency bands. This allows to spatially enhancing the multispectral images, by adding the high-resolution spatial features to them, by a multirate filtering procedure. The proposed method is compared with some conventional methods. Results show it preserves more spectral features with less spatial distortion.
The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
Park, Joo-Hee;Kwon, Dae-JinK;Lee, Beom-Ki;Hwang, In-Sun;Park, Choon-Keun;Yang, Boo-Keun;Cheong, Hee-Tae
Reproductive and Developmental Biology
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v.33
no.1
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pp.13-18
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2009
The aim of this study was to examine the microtubule distributions of somatic cell nuclear transfer (SCNT) and parthenogenetic porcine embryos. Porcine SCNT embryos were produced by fusion of serum-starved fetal fibroblast cells with enucleated oocytes. Reconstituted and mature oocytes were activated by electric pulses combined with 6-dimethlyaminopurine treatment. SCNT and parthenogenetic embryos were cultured in vitro for 6 days. Microtubule assembly of embryos was examined by confocal microscopy 1 hr and 20 hr after fusion or activation, respectively. The proportions of embryos developed to the blastocyst stage were 25.7% and 30.4% in SCNT and parthenogenetic embryos, respectively. The frequency of embryos showing $\beta$-tubulins was 81.8% in parthenogenetic embryos, whereas 31.3% in SCNT embryos 1 hr after activation or fusion. The frequency of the embryos underwent normal mitotic phase was low in SCNT embryos (40.6%) compared to that of parthenogenetic ones (59.7%) 20 hr after fusion or activation (p<0.05). The rate of SCNT embryos with an abnormal mitosis pattern is about twice compared to that of parthenogenetic ones. The spindle assembly and its distribution of SCNT embryos in the first mitotic phase were not different from those of parthenogenetic ones. The result shows that although microtubule distribution of porcine SCNT embryos shortly after fusion is different from parthenogenetic embryos, and the frequency of abnormal mitosis 20 hr after fusion or activation is slightly increased in SCNT embryos, microtubule distributions at the first mitotic phase are similar in both SCNT and parthenogenetic embryos.
Protoplast fusion between isoleucine-, argihine- and thymidine-requiring auxotroph $(Ile^{-}, Arg^{-}, Thy^{-})$ of Lentinula edodes and arginine-requiring auxotroph $(Arg^-)$ of Coriolus versicolor has been achieved using 30% polyethylene glycol (M.W.4000) in 10 mM $CaCl_2$-glycine solution (pH 8.0). Fusion hybrids were selected in the 0.6 M sucrose supplemented minimal media on the basis of nutritional complementation with fusion frequency of $7.4{\times}10{-6}$ The hybrids included both parental and non-parental types in colony morphology, growth rate and isozyme patterns. We succeeded inter-order protoplast fusion between the auxotrophs of Lentinula edodes and Coriolus versicolor overcoming the natural barriers of incompatibility. We examined the characteristics of the hybrids and clarified the fusion rocess using electron microscopy.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.18
no.3
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pp.206-211
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2018
In this paper, we proposed a two-level feature vector fusion technique to improve the performance of target classification. The proposed method combines feature vectors of the early-time region and late-time region in the first-level fusion. In the second-level fusion, we combine the monostatic and bistatic features obtained in the first level. The radar cross section (RCS) of the 3D full-scale model is obtained using the electromagnetic analysis tool FEKO, and then, the feature vector of the target is extracted from it. The feature vector based on the waveform structure is used as the feature vector of the early-time region, while the resonance frequency extracted using the evolutionary programming-based CLEAN algorithm is used as the feature vector of the late-time region. The study results show that the two-level fusion method is better than the one-level fusion method.
In this paper, a novel hybrid method for multi-focus image fusion is proposed. The method combines the advantages of wavelet transform-based methods and focus-measure-based methods to achieve an improved fusion result. The input images are first decomposed into different frequency sub-bands using the discrete wavelet transform (DWT). The focus measure of each sub-band is then calculated using the Laplacian of Gaussian (LoG) operator, and the sub-band with the highest focus measure is selected as the focused sub-band. The focused sub-band is sharpened using an unsharp masking filter to preserve the details in the focused part of the image.Finally, the sharpened focused sub-bands from all input images are fused using the maximum intensity fusion method to preserve the important information from all focus images. The proposed method has been evaluated using standard multi focus image fusion datasets and has shown promising results compared to existing methods.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.4
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pp.581-587
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2011
A wireless sensor network needs to consist of multi-sensors in order to infer a high level of information on circumstances. Data fusion, in turn, is required to utilize the data collected from multi-sensors for the inference of information on circumstances. The current paper, based on Dempster-Shafter's evidence theory, proposes data fusion in a wireless sensor network with different weights assigned to different sensors. The frequency of events per sensor is the crucial element in calculating different weights of the data of circumstances that each sensor collects. Data fusion utilizing these different weights turns out to show remarkable difference in reliability, which makes it much easier to infer information on circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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