Ha, Ji-Hye;Kim, Young;Jeong, Seung-Seop;Jeong, Myoung-Hoon;Jeong, Heon-Sang;Jeong, Jae-Hyun;Yu, Kwang-Wan;Lee, Hyeon-Yong
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.17
no.6
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pp.397-406
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2009
The low quality fresh ginseng was extracted by water at $80^{\circ}C$ and 240 bar for 20 min (HPE, High pressure extraction process). The cytotoxicity on human normal kidney cell (HEK293) and human normal lung cell (HEL299) of the extracts from HPE showed 28.43% and 21.78% lower than that from conventional water extraction at $100^{\circ}C$ in adding the maximum concentration of $1.0\;mg/m{\ell}$. The human breast carcinoma cell and lung adenocarcinoma cell growth were inhibited up to about 86%, in adding $1.0\;mg/m{\ell}$ of extracts from HPE. This values were 9-12% higher than those from conventional water extraction. On in vivo experiment using ICR mice, the variation of body weight of mice group treated fresh ginseng extracts from HPE of 100 mg/kg/day concentration was very lower than control and other group. The extracts from HPE was showed longer survival times as 35.65% than that of the control group, and showed the highest tumor inhibition activities compared with other group, which were 70.64% on Sarcoma-180 solid tumor cells. On the high performance liquid chromatogram (HPLC), amount of ginsenoside-$Rg_2$, $Rg_3$, $Rh_1$ and $Rh_2$ on fresh ginseng were increased up to 43-183% by HPE, compared with conventional water extracts. These data indicate that HPE definitely plays an important role in effectively extracting ginsenoside, which could result in improving anticancer activities. It can be concluded that low quality fresh ginseng associated with this process has more biologically compound and better anticancer activities than that from normal extraction process.
Human posture recognition has attracted tremendous attention in ubiquitous environment, performing arts and robot control so that, recently, many researchers in pattern recognition and computer vision are working to make efficient posture recognition system. However the most of existing studies is very sensitive to human variations such as the rotation or the translation of body. This is why the feature, which is extracted from the feature extraction part as the first step of general posture recognition system, is influenced by these variations. To alleviate these human variations and improve the posture recognition result, this paper presents 3D Star Skeleton and Principle Component Analysis (PCA) based feature extraction methods in the multi-view environment. The proposed system use the 8 projection maps, a kind of depth map, as an input data. And the projection maps are extracted from the visual hull generation process. Though these data, the system constructs 3D Star Skeleton and extracts the rotation invariant feature using PCA. In experimental result, we extract the feature from the 3D Star Skeleton and recognize the human posture using the feature. Finally we prove that the proposed method is robust to human variations.
Oriental mineral medicines are single or mixture of more than one mineral species or rock/fossil which are used to treat disease. Mineral medicines remove harmful or useless substances to decrease toxicity and secondary effects, and cause the manufacture of medical compounds with increased efficacy. The extraction test is an accepted in vitro system to predict the bioaccessibility of major and minor elements from mineral medicine. It incorporates gastrointerstinal tract parameters representative of a human body that including stomach and small intestinal pH which are the same as digestion condition. The bioaccessibility of a mineral medicine is the fraction that is soluble in the gastrointestinal environment and is available for absorption. Reaction path modeling in the human body can predict digestion with gastric fluid as well as absorption in the small intestine, existence in body fluids and reaction progress of the exhaust process according to pH conditions in body. Also reaction path modeling can predict bioavailability, which is equal to existence rate in the body and the form and amount of a medicine in the body after intake. The study results from predicating the existence form mineral medicines in the body, and proving the effective ingredient using bioaccessibitily and human risk assessment, suggest these that should be necessary data for new medicine development.
The functional diagnosis instrument should be preceded first to both the accurate selection of exact acupoint and discrimination. so the measuring and stimulating method are improved to SPAC pattern to evaluate impedance existed in the body. As a result, the resistance factor between skin and probe, the dipolization of cell was reduced so that the judgement of acupoint is advanced. After extraction of optimization parameter of SPAC pattern which the high discrimination efficiency and the lowest affection on the human body is controlled by using microprocessor to enhance conviction. The discrimination efficiency was confirmed by meridian visualization system. Also mechanism of probe was improved to increase efficiency of image recognition processing. The image of discriminated acupoint with probe is obtained by using a camera, the location on the tip of probe is recognized and processed. And then these are converted to virtual color by proportional to measuring current level of scan point on skin.
So, Jea-Yun;Kim, Jin-Gyu;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.07a
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pp.321-322
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2007
본 논문에서는 로봇과 인간의 인터액션을 위해 인간 몸의 실루엣 및 액티브 스켈레톤 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로 부터 얻어진 옷영역등의 정보에서 background subtraction를 이용한 adaptive fusion을 통해 추출된 인간 몸의 실루엣을 바탕으로 active contour와 가상 신체 모델인 skeleton model을 응용하여 작은 움직임에 보다 강한 active skeleton model을 이용하여 인간 몸의 특징 점 위치를 추출하는 방법을 한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5113-5119
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2010
Anthropometry has been broadly explored in various fields including automobile industry, home electronic appliances, medical appliances and sports goods with aiming at reaching satisfaction to consumer's need and efficiency. However, current technologies to measure a human body still have barriers in which the methods mostly seem to be contingent on expensive devices such as scanner and digital measuring instruments and to be directly touchable to the body when obtaining body size.. Therefore, in this paper, we present a general method to automatically extract size of body from a real body image acquired from a camera and to utilize it into recommend systems including clothing and bicycle fitting. At first, Haar-like features and AdaBoost algorithm are employed to detect body position. Then features of body can be recognized using AAM. Finally clothing and bicycle recommending modules have been implemented and experimented to validate the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1189-1204
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2018
Detecting and capturing 3D human structures from the intensity-based image sequences is an inherently arguable problem, which attracted attention of several researchers especially in real-time activity recognition (Real-AR). These Real-AR systems have been significantly enhanced by using depth intensity sensors that gives maximum information, in spite of the fact that conventional Real-AR systems are using RGB video sensors. This study proposed a depth-based routine-logging Real-AR system to identify the daily human activity routines and to make these surroundings an intelligent living space. Our real-time routine-logging Real-AR system is categorized into two categories. The data collection with the use of a depth camera, feature extraction based on joint information and training/recognition of each activity. In-addition, the recognition mechanism locates, and pinpoints the learned activities and induces routine-logs. The evaluation applied on the depth datasets (self-annotated and MSRAction3D datasets) demonstrated that proposed system can achieve better recognition rates and robust as compare to state-of-the-art methods. Our Real-AR should be feasibly accessible and permanently used in behavior monitoring applications, humanoid-robot systems and e-medical therapy systems.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.2
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pp.124-131
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2013
Extraction and representation of postures and/or gestures from human activities in videos have been a focus of research in this area of action recognition. With various applications cropping up from different fields, this paper seeks to improve the performance of these action recognition machines by proposing a shape-based silhouette-edge descriptor for the human body. Information entropy, a method to measure the randomness of a sequence of symbols, is used to aid the selection of vital key postures from video frames. Morphological operations are applied to extract and stack edges to uniquely represent different actions shape-wise. To classify an action from a new input video, a Hausdorff distance measure is applied between the gallery representations and the query images formed from the proposed procedure. The method is tested on known public databases for its validation. An effective method of human action annotation and description has been effectively achieved.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.1
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pp.81-96
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2012
The purpose of this study is to provide fundamental information for standardization of 3D body measurement. This research analyzes errors occurring in the process of extracting body size from 3D body scan data. First, as a result of analyzing basic state of the 3D body scanner's calibration, the point number of each section was almost the same, while the right and left as well as the front and back coordinates of the center of gravity are not, showing unstable data. Nevertheless, the latter does not influence on the size of cylinder such as width and circumference. Next, we analyzed point coordinates variations of scan data on a mannequin nude by life casting. The result was great deflection in case of complicated or horizontal sections including the reference point beyond proper distance from centers of four cameras. In case of the mannequin's size, accuracy proves comparatively high in that measurement errors in height, width, depth, and length dimension occurred all within allowable errors, only except chest depth, while there were a lot of measurement errors in a circumference dimension. Secondly, analysis of accuracy of automatic extraction identification program algorithm presented that a semi-automatic measurement program is better than an automatic measurement program. While both of them ate very acute in parts related to crotch, they are not in armpit related parts. Therefore, in extracting of human body size from 3D scan data, what really matters seems to parts related to armpits.
Secondary metabolites from the fruit body of Phellinus linteus were evaluated for their proliferative effect on human osteoblast-like cells. 3-[4,5-Dimethylthiazole-2-y1]-2,5-diphenyl-tetraxolium bromide (MTT) assay and alkaline phosphatase (ALP) activity assay were used to assess the effect those isolates on the human osteoblast-like cell line (Saos-2). Activity-guided fractionation led to the isolation of ALP-activating phenolic compounds through the extraction of P. linteus, solvent partitioning, and repeated silica gel and octadecyl silica gel (ODS) column chromatographic separations. From the result of spectroscopic data including nuclear magnetic resonance (NMR), mass spectrometry (MS), and infrared spectroscopy (IR), the chemical structures of the compounds were determined as 4-(4-hydroxyphenyl)-3-buten-2-one(1), 2-(3',4'-dihydroxyphenyl)-1,3-benzodioxole-5-aldehyde (2), 4-(3,4-dihydroxyphenyl)-3-buten-2-one (3), 3,4-dihydroxybenzaldehyde (4), and protocatechuic acid methyl ester (5), respectively. This study reports the first isolation of compounds 1-3 and 5 from P. linteus. In addition, all phenolic compounds stimulated proliferation of the osteoblast-like cells and increased their ALP activity in a dose-dependent manner ($10^{-8}$ to $10^{-1}\;mg/mL$). The present data demonstrate that phenolic compounds in P. linteus stimulated mineralization in bone formation caused by osteoporosis. The bone-formation effect of P. linteus seems to be mediated, at least partly, by the stimulating effect of the phenolic compounds on the growth of osteoblasts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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