The filamentous fungus Fusarium graminearum is an important cereal pathogen. Although quantitative realtime PCR (qRT-PCR) is commonly used to analyze the expression of important fungal genes, no detailed validation of reference genes for the normalization of qRT-PCR data has been performed in this fungus. Here, we evaluated 15 candidate genes as references, including those previously described as housekeeping genes and those selected from the whole transcriptome sequencing data. By a combination of three statistical algorithms (BestKeeper, geNorm, and NormFinder), the variation in the expression of these genes was assessed under different culture conditions that favored mycelial growth, sexual development, and trichothecene mycotoxin production. When favoring mycelial growth, GzFLO and GzUBH expression were most stable in complete medium. Both EF1A and GzRPS16 expression were relatively stable under all conditions on carrot agar, including mycelial growth and the subsequent perithecial induction stage. These two genes were also most stable during trichothecene production. For the combined data set, GzUBH and EF1A were selected as the most stable. Thus, these genes are suitable reference genes for accurate normalization of qRT-PCR data for gene expression analyses of F. graminearum and other related fungi.
This research will examine into the capabilities of KOMPSAI-1 EOC image application in the field of urban environment and at the same time, with that as its foundation, come to understand the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, change detection method is applied fur the systematic monitoring of land use changes, which utilizes multi-temporal EOC images. Lastly, by using the results of the application of land use changes, the existing land use map is updated. Consequently, the land-use change patterns are monitored, which utilize multi-temporal panchromatic EOC image data; and application potentials of ancillary data fur updating existing data can be presented. In this research, with the use of the land use change, monitoring of urban growth has been carried out, and the potential for the application of KOMPSAT-1 EOC images and the scope of application was examined. Henceforth, the future expansion of the scope of application of KOMPSAT-1 EOC image is anticipated.
In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
With a widespread of sensor-rich mobile devices, the analysis of human activities becomes more general and simpler than ever before. In this paper, we propose two deep neural networks that efficiently and accurately perform human activity recognition (HAR) using tri-axial accelerometers. In combination with powerful modern deep learning techniques like batch normalization and LSTM networks, our model outperforms baseline approaches and establishes state-of-the-art results on WISDM dataset.
This paper presents a computational method for deformation modes of a flexible body in multibody system from the experimental modal analysis and an efficient method for flexible multibody dynamic analysis by use of the modes. It is difficult to directly use experimental modal parameters in flexible multibody dynamic analysis. The major reasons are that there are many inconsistencies between experimental and analytical modal data and experimental noises are inherent in the experimental data. So two methods, such as, a method for ortho-normalization of experimental modes and the other one for mode expansion, are suggested to gain deformation modes of a flexible body from the experimental modal parameters. Using the virtual work principle, the equation of motion of a flexible body is derived. The effectiveness of the proposed method will be verified in the numerical example of cab vibration of a truck by comparing analysis and test results.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.7
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pp.271-276
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2014
Short message service(SMS) in a mobile communication environment is a very convenient method. However, it caused a serious side effect of generating spam messages for advertisement. Those who send spam messages distort or deform SMS sentences to avoid the messages being filtered by automatic filtering system. In order to increase the performance of spam filtering system, we need to recover the distorted sentences into normal sentences. This paper proposes a method of normalizing the various types of distorted sentence and extracting keywords through automatic word spacing and compound noun decomposition.
Bergenin is a C-glucoside of 4-O-methyl gallic acid that has been isolated from the cortex of Mallotus japonicus (Euphorbiaceae). Acetylbergenin was synthesized by acetylation from bergenin to increase lipophilic and physiological activities. The therapeutic effects of bergenin and acetylbergenin were evaluated against carbon tetrachloride ($CCl_4$)-induced hepatotoxicity in rats. Bergenin and acetylbergenin were administered orally once daily for successive 5 days, after the intraperitoneal injection of a mixture 0.5 m1/kg of $CCl_4$ in olive oil (1:1). The substantially elevated serum enzymatic activities of alanine/aspartate aminotransferase, sorbitol dehydrogenase and ${\gamma}$-glutamyltransferase induced by $CCl_4$ were restored towards normalization by posttreatment with bergenin and acetylbergenin. Bergenin and acetylbergenin also significantly prevented the elevation of hepatic malondialdehyde formation and depletion of glutathione content induced by $CCl_4$ in a dose dependent fashion. In addition, the decreased activities of glutathione S-transferase and glutathione reductase were restored towards normalization. These results suggest that therapeutic effects of bergenin and acetylbergenin may be related complex mechanisms that involve prevention of lipid peroxidation and preservation of hepatic GSH. The results of this study clearly indicate that bergenin and acetylbergenin have potent hepatothrapeutic action against $CCl_4$-induced hepatotoxicity in rats. In addition, acetylbergenin 50 mgHg showed almost the same levels of hepatoprotective activity as those of bergenin 100 mgAg, indicating the fact that lipophilic acetylbergenin is more effective in the hepatoprotective action against $CCl_4$ than bergenin.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4412-4428
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2018
The purpose of this work is to solve the problem of representing an entire video using Convolutional Neural Network (CNN) features for human action recognition. Recently, due to insufficient GPU memory, it has been difficult to take the whole video as the input of the CNN for end-to-end learning. A typical method is to use sampled video frames as inputs and corresponding labels as supervision. One major issue of this popular approach is that the local samples may not contain the information indicated by the global labels and sufficient motion information. To address this issue, we propose a binary hashing method to enhance the local feature extractors. First, we extract the local features and aggregate them into global features using maximum/minimum pooling. Second, we use the binary hashing method to capture the motion features. Finally, we concatenate the hashing features with global features using different normalization methods to train the classifier. Experimental results on the JHMDB and MPII-Cooking datasets show that, for these new local features, binary hashing mapping on the sparsely sampled features led to significant performance improvements.
Park, Eun Sook;Lee, Kee Hyoung;Oh, Won Oak;Im, Yeo jin;Cho, Eun ji
Child Health Nursing Research
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v.21
no.3
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pp.272-284
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2015
Purpose: The purpose of the study was to describe the parenting experience of parents of children with chronic illness in Korea. Methods: A conventional contents analysis was used for the study. Twelve mothers of chronically ill children participated in the study. Qualitative data were analyzed using the Morse and Field method. Results: Four categories, 10 subcategories and 42 codes emerged from the data on the parenting experience of parents of children with chronic illness. The four categories were 'Sacrifice and full-engagement within self-mortification', 'Re-normalization of collapsed daily life', 'Paving a new way for independence' and 'Growing together of myself and the family'. Conclusion: Parents of children with chronic illness experienced not only negative aspects such as a confusion but also re-normalization and growing together. Based on the results, health professionals need to develop effective nursing interventions toward positive parenting for these parents and their children with chronic illnesses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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