스마트 폰의 일반화로 인해 스마트폰 게임이 많이 출시되고 있지만, 주로 터치 기능을 이용하여 화면 상의 상호작용을 통한 게임이 주류를 이루고 있다. 한편 기존의 가속도센서, 방향센서 외에 자이로센서 등 단말기의 위치와 동작을 인식하는 기능은 나날이 발전하고 있다. 따라서 사용자의 동작을 단말을 통해 인식하여 사용자 단말을 게임도구로 사용하는 게임의 개발이 기술적으로 가능해지고 있으나, 아직 구체화된 사례는 발견되지 않고 있다. 본 논문에서는 단말기의 동작 인식과 단말기간 상호 통신을 결합한 새로운 형태의 게임의 기본 틀과 알고리즘을 제시하고, 그 구현 내용과 결과를 제시한다.
Breath analysis is rapidly evolving as a non-invasive disease recognition and diagnosis method. Metal oxide gas sensors are one of the most ideal platforms for realizing portable, hand-held breath analysis devices in the near future. This paper reviewed the recent developments in metal oxide gas sensors detecting exhaled biomarker gases such as nitric oxides, acetone, ammonia, hydrogen sulfide, and hydrocarbons. Emphasis was placed on strategies to tailor sensing materials/films capable of highly selective and sensitive detection of biomarker gases with negligible cross-response to ethanol, the major interfering breath gas. Specific examples were given to highlight the validity of the strategies, which include optimization of sensing temperature, doping additives, utilizing acid-base interaction, loading catalysts, and controlling gas reforming reaction. In addition, we briefly discussed the design and optimization method of gas sensor arrays for implementing the simultaneous assessment of multiple diseases. Breath analysis using high-performance metal oxide gas sensors/arrays will open new roads for point-of-care diagnosis of diseases such as asthma, diabetes, kidney dysfunction, halitosis, and lung cancer.
In this study, the breakup characteristics of mono disperse droplets were studied with various fuels, ethanol, diesel fuel, biodiesel fuel extracted from soybean oil, and pure water. In order to investigate the droplet behavior in air cross-flow conditions, the experimental equipment was composed of a droplet generator with an air nozzle, and a high-magnification photo detecting system. Droplets produced by the droplet generator were injected into the air stream flowing normal to a direction of liquid drop jet. Digital images of the droplet behavior in air flow field were recorded by controlling the air flow rate. From the inspections, droplet breakup mechanism is primarily classified into the two kinds of stage, first breakup stage and second breakup stage. At the first breakup stage, droplet deformation rate seems to be affected by the force induced by the surface tension and the viscosity. On the other hand, at the second breakup stage, droplet is broken up mainly induced by the surface tension, so the breakup transition can be divided by the regular Weber number.
In this report, we describe the use of gold nanoparticles (AuNPs) immobilized on pH. responsive, cross-linked poly(4-vinylpyridine) (P4VP) thin films, as a potential application for pH nanosensors. The methodology is based on the variation in surface plasmon resonance of immobilized AuNPs with changing the interparticle distances, caused by the swelling/deswelling of the pH responsive P4VP polymer films. The change in optical properties of the immobilized AuNPs in response to the pH of surrounding media was investigated by a simple yet powerful tool; UV-vis absorption spectroscopy. The swelling of the P4VP chains at pH 2 causes an increase in the interparticle distances of immobilized AUNPS ($\sim20nm$) and hence leads to a blue shift of 48 nm in their surface plasmon resonance band peak. On the other hand, when the surrounding media was altered from pH 2 to 10, a red shift of absorption maxima was observed. The changes were rapid, and the effect was reversible. This system could prove to be useful in fabricating nanosensors for detecting the pH or pH changes of surrounding aqueous medium.
Autonomous mobile robot has an ability to navigate using both map in known environment and sensors for detecting obstacles in unknown environment. In general, autonomous mobile robot navigates by global path planning on the basis of already made map and local path planning on the basis of various kinds of sensors to avoid abrupt obstacles. This paper provides a global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.
영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.
Armengol-Estape, Jordi;Soares, Felipe;Marimon, Montserrat;Krallinger, Martin
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.15.1-15.7
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2019
Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).
Human Coxsackievirus B5 (HuCoxV-B5) infection has been associated with various diseases such as myocarditis, aseptic meningitis, hand-foot-and mouth-disease, and insulin-dependent diabetes. HuCoxV-B5 is a virus transmitted through the fecal-oral route and is detected in clinics, aquatic environments, food, shellfish, etc. and is one of the more important viruses in public health because of its incidence rate reported worldwide. In this study, a combination of SYBR Green-based real-time PCR primers for molecular diagnosis including monitoring of HuCoxV-B5 was selected and the optimal reaction conditions were established. Compared with the previously reported TaqMan probe-based real-time PCR method, assessments including a sample applicability test were performed. Results showed that the real-time PCR method developed in this study was suitable for a molecular diagnostic technique for detecting HuCoxV-B5. This study is expected to contribute to efforts in responding to safety accidents in public health because the proposed method facilitates rapid diagnosis of clinical patients. It can also be used as a specific monitoring tool of HuCoxV-B5 in non-clinical areas such as aquatic environments among others.
Purpose: The study mainly investigates bankruptcy risk and income smoothing tendency of Non-Banking Financial Institutions (NBFIs) in Bangladesh. External parties of NBFIs take investment decisions based on financial reports. Stable and predictable income is one of their preference. On the other hand, poor income is one of the signs of NBFIs having bankruptcy risk. Hence the study tries to find whether the NBFIs having bankruptcy are involved in income smoothing or not. Research design, data and methodology: Data were collected from the annual report of twenty-two listed NBFIs in Bangladesh. Data from 2013 to 2017 were used. Altman's Z score and Eckel's model are used to detecting bankruptcy risk and income smoothing respectively. Results: Result implies that most of the NBFIs which have bankruptcy risk are not involved in income smoothing. Therefore, NBFIs which has bankruptcy risk are involved less with income smoothing. Conclusions: The present study revealed that most of the listed NBFIs in Bangladesh are facing bankruptcy risk. They didn't use any fraudulent technique to show smooth income. The findings will help the investor to take an investment decision on NBFIs in Bangladesh. It will convey signals to the stock market in Bangladesh.
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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