The incidence of both obesity and Type 2 Diabetes Mellitus( DM) is increasing proportionately so that causes of deaths from these has overtaken from that of malnourishment. Hence it has been recommended to treat the 2 in parallel considering the role of diabesity on health. Important causes of T2DM are insulin resistance (IR) and /or inadequate insulin secretion. Protein tyrosine phosphatase 1B(PTPIB) has a negative impact in insulin signaling pathways and hence plays crucial role inT2DM,since its overexpression might induce IR. Thus PTPIB is considered a therapeutic target for both obesity and T2DM, there has been a search for novel ,promising natural inhibitors. We conducted a pubmed search for articles related to PTPIB inhibitors from natural causes be it marine sources or other natural sources. Out of 988 articles we selected 100 articles for review. Thus various bioactive molecules isolated from marine organisms that can acts as PTPIB Inhibitors and thus possess antidiabetic activity both in vitro/ in vivo studies ,besides products from fruits like Chinese raspberry or curcumin used as routine spices are described with their chemical classes, structure-activity relationships and potency as assessed by IC 50 values are discussed. More work is required to make this a reality.
본 논문에서는 기후변화에 능동적으로 대처하여 빨래 감을 자동으로 제어하는 베란다용 스마트 빨래 건조 시스템을 처음으로 개발하고 소개하고자 한다. 개발된 스마트 빨래 건조 시스템은 앱을 통해 빨랫감 위치 정보를 받은 후, 위치 정보에 따른 온도, 습도 등의 기상청 데이터를 통해 기후 변화를 실시간으로 감지하여 비가 오는 상황이 발생할 경우 건조대 위에 빨래 감을 자동으로 제어한다. 아두이노 습도 센서와 기상청 Open-API 를 통해 기상 정보를 취득하고 이는 라즈베리파이가 스위치 봇을 제어하는데 이용된다. 사용자 인터페이스는 Blynk를 사용하였으며, 스위치 봇은 빨랫감을 제어한다. 제안 시스템은 기상 악화를 감지하고 원격지에 있는 빨래감을 자동으로 제어하여 비 피해를 예방해줄 수 있다.
This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.
The number of single-person households is increasing worldwide, and among them, the proportion of elderly single-person households is increasing. In the case of elderly single-person households, a significant portion of their leisure time is devoted to watching TV. However, if they fall asleep while watching TV without turning it off, it may be difficult to sleep well due to lights and sounds of TV, which can cause health problems such as depression and reduced immunity. Therefore, in this paper, we propose a system that automatically turns off the TV when a person watching TV falls asleep. Images are collected using the camera installed in front of the TV. Since the posture of a person watching TV varies from a sitting posture to a lying posture, the system is designed to determine whether or not to fall asleep regardless of the posture. In addition, since it becomes difficult to judge eye movements as a person moves away from the TV, a method for extending the judgmentable distance is proposed. The system model was implemented and tested using a Raspberry Pi, a monitor, an infrared sensor, and a camera. Eye movements were judged regardless of sitting or lying position, and the distance between a user and a TV was extended by about 200 cm.
Erwinia amylovora causes a devastating disease called fire blight in rosaceous trees and shrubs such as apple, pear, and raspberry. To successfully infect its hosts, the pathogen requires a set of clustered genes termed hrp. Studies on the hrp system of E. amylovora indicated that it consists of three functional classes of genes. Regulation genes including hrpS, hrpS, hrpXY, and hrpL produce proteins that control the expression of other genes in the cluster. Secretion genes, many of which named hrc, encode proteins that may form a transmembrane complex, which is devoted to type III protein secretion. Finally, several genes encode the proteins that are delivered by the protein secretion apparatus. They include harpins, DspE, and other potential effector proteins that may contribute to proliferation of E. amylovora inside the hosts. Harpins are glycine-rich heat-stable elicitors of the hypersensitive response, and induce systemic acquired resistance. The pathogenicity protein DseE is homologous and functionally similar to an avirulence protein of Pseudomonas syringae. The region encompassing the hrpldsp gene cluster of E. amylovora shows features characteristic of a genomic island : a cryptic recombinase/integrase gene and a tRNA gene are present at one end and genes corresponding to those of the Escherichia coli K-12 chromosome are found beyond the region. This island, designated the Hrp pathogenicity island, is more than 60 kilobases in size and carries as many as 60 genes.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
주차장에서 일어날 수 있는 비매너 주차로 인한 충돌을 사전에 예방하기 위한 단속시스템이다. 주차장에서 일어날 수 있는 장애인, 전기차 전용 주차구역에 일반차량 주차, 2개 차선을 물고 주차하는 차량이 있다. 위와 같은 차량을 딥러닝 객체인식 기능을 통해 비매너 주차를 감지하여 알려준다. 비매너 주차 상황이 찍힌 사진이나 영상을 학습데이터로 사용하여 상황을 인식할 수 있도록 학습데이터를 제작하고 그 상황을 인식하여 비매너 주차 유무를 판단한다. 주차장의 환경을 좀 더 쾌적하게 함으로써 주차장 이용자간 충돌을 줄이는데 목적이 있다.
본 논문은 여러 인공지능 기술 중 이미지 분류를 통한 사람의 얼굴 표정을 인식하는 프로그램을 통해 사람의 표정을 인식하여 거울에 나타내는 스마트미러 기술을 소개한다. 여러 사람의 5가지 표정이미지를 통하여 인공지능으로 학습하였고, 사람이 거울을 볼 때 거울이 그 표정을 인식하여 인식한 결과를 거울에 나타내는 방식이다. 여러 사람의 얼굴을 표정별로 구분되어있는 dataset을 kaggle에서 제공하는 fer2013을 이용하여 사용하였고, 이미지 데이터 분류를 위해 네트워크 구조는 컨볼루션 신경망 구조를 이용하여 학습하였다. 최종적으로 학습된 모델을 임베디드 보드인 라즈베리파이4를 통해서 얼굴을 인식하여 거울을 통해 디스플레이에 나타내는 구조이다.
In order to establish the experimental clinical model for evaluating the influences on the sexual hormones of SD-rat administrated with Methoxychlor(MET), it was dissolved in acetone and olive oil (1:19), which was administrated orally at doses of 200㎎/㎏ body weight/day for 7 days. The Testosterone value was measured in sera by Gamma Count with 1251 isotype, also weights of the body, testis and liver were measured for 15 weeks. Testosterone in the serum of intacted SD-rats was 0.51±0.43ng/㎖(n=5), but it was 0.69±0.18(n=2)ng/㎖l on 1 week. 0.28±0.05ng/㎖(n=2) on 3 week, 1.52±0.95ng/㎖(n=3) on 5 week, and 0.54±1.95 ng/㎖(n=3) 15 week post-dosing MET, respectively. Histologically, the numbers of spermatozoa and Leydig cells were reduced, which might influence to reduce sexual hormone, and AST and ALT was not increased in the serum due to administrating with MET, blood profile was not changed according to the administration of MET excepting MCH(Mean Corpuscular Hemoglobin). This study suggest that change of male sexual hormone by MET be a experimental model for evaluating some drugs associate with sex hormone.
Objectives : This study has been done to know which herbs and herbal formulae are frequently used for the treatment of obesity in Korea and overseas since 2000. Methods : We conducted a computerized literature search in KISS (Korean studies Information Service System), Pubmed, Journal of Oriental Association for Study of Obesity ,and Journal of Oriental Rehabilitation Medicine(2000 -Apr. 2006) using search key words obesity, obese, weight loss, weight control combined with herb, herbal formula. Result and conclusion : Seventy-two studies have been identified(50 Korean papers and 22 pubmed papers) and 81 herbs have been found. In USA it was mainly used as single herb for food, but in Korea it was mainly used as herbal formula. For single herb, ephedra(麻黃) was the most studied single herb both in Korea and the USA. For herbal formulae, Sasang Constitutional Medicine(SCM, 19times) was the most frequently used herbal formula, in which the herbs for Tae-eum type person like Taeyeumjowui-tang(太陰調胃湯, 7times) and Choweseungcheng-tang(調胃升淸湯, 5times) were mainly prescribed. The next was Chegameuiin-tang(體減薏苡仁湯, 11times) and Bangpungtongsungsan( 防風通聖散, 3times). Calculating each herb consisted in each herbal formula, Coicis Semen(薏苡仁), Angelicae gigantis Radix(當歸), and Glycyrrhizae Radix(甘草), Raspberry Ketone, Cnidii Rhizoma(川芎), and Ephedra Herba(麻黃) turned out to be the most frequently used herb.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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