Kim, Dae Won;Lee, Sung Ho;Ku, Sae Kwang;Cho, Soo Hyun;Cho, Sung-Woo;Yoon, Ga Hyeon;Hwang, Hyun Sook;Park, Jinseu;Eum, Won Sik;Kwon, Oh-Shin;Choi, Soo Young
BMB Reports
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제46권2호
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pp.124-129
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2013
FK506 binding protein 12 (FK506BP) belongs to a family of immunophilins, and is involved in multiple biological processes. However, the function of FK506BP in corneal disease remains unclear. In this study, we examined the protective effects on dry eye disease in a Botulinum toxin A (BTX-A) induced mouse model, using a cell-permeable PEP-1-FK506BP protein. PEP-1-FK506BP efficiently transduced into human corneal epithelial cells in a time- and dose-dependent manner, and remained stable in the cells for 48 h. In addition, we demonstrated that topical application of PEP-1-FK506BP was transduced into mouse cornea and conjunctiva by immunohistochemistry. Furthermore, topical application of PEP-1-FK506BP to BTX-A-induced mouse model markedly inhibited expression levels of pro-inflammatory cytokines such as interleukin-$1{\beta}$ (IL-$1{\beta}$), tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-${\alpha}$) and macrophage inhibitory factor (MIF) in corneal and conjunctival epithelium. These results suggest PEP-1-FK506BP as a potential therapeutic agent for dry eye diseases.
본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.
The previous Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) cognitive architecture model has a limitation in that it cannot accurately predict human visual search strategy, because time effect, one of important human cognitive features, is not considered. Thus, the present study proposes ACT-R cognitive modeling that contains the impact of time using a revised utility system in the ACT-R model. Then, the validation of the model is performed by comparing results of the model with eye-tracking experimental data and SEEV-T (SEEV-Time; SEEV model which considers time effect) model in "Where's Wally" game. The results demonstrate that the model data fit fairly well with the eye-tracking data ($R^2=0.91$) and SEEV-T model ($R^2=0.93$). Therefore, the modeling method which considers time effect using a revised utility system should be used in predicting the human visual search paradigm when the available time is limited.
In the clothes industry, there are lack of experts including technical designers who can analyze the fit of clothes. This study is to provide practical data available for fit analysis education by distinguishing the differences in standards and aspects of garment fit between experts and novices, through the eye-tracking technology to quantify the sense of fit. For this study, two groups were organized; one composed of 7 experts with over 15 year-experience including technical designers and patternmakers, and the other composed of 7 novices who are students majoring in clothing. Wearing the goggle type eye-tracker Tobii Pro Glasses 2, the participants in the experiments were required to conduct fit analyses for a pair of pants on a live model. After those experiments, they were required to check the items for fit analysis and assess the importance level of them on a questionnaire. The differences between the two groups in the ratios of total visit count and total visit duration by each AIO(Area of Interest) of clothes were analyzed through non-parametric statistical test. The results of eye tracking experiments showed that experts focused on center front and back line, crotch area, and side seam, while novice's fixation points were dispersed around the pants. The survey results showed that the experts put importance on the center line position and its verticality, front-back proportion of side seam line, and front-back proportion of waist line, 71.4~100% of whom checked them, while 14.3% of the novices checked them.
본 연구에서는 변별과제를 해결하는 동안 초등학생의 안구운동을 분석하여 발견적 주의모델을 개발하였다. 연구 참여자는 초등학교 6학년 20명이었고 모두 부모의 동의 절차를 거친 자발적인 지원자였다. 본 연구에 사용된 변별과제는 권재술과 김범기(1994)가 개발한 과학탐구능력 검사지에서 아이트래킹으로 실험 가능한 두 과제를 선택하였다. 학생들의 안구운동의 수집은 SMI사의 iView X TM RED 120 Hz를 사용하였고 실험설계와 분석은 동사의 Experiment 3.2와 BeGaze 3.2의 소프트웨어를 사용하였다. 학생들의 모든 안구운동은 응시시간에 대한 정량적인 분석과 문제해결과정에서 학생개인의 인지사고과정을 추론하는 정성적인 분석과정을 거쳤다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 실험 자료의 시각정보의 복잡한 정도에 따라 인지적 부담이 가중되었고 대상을 재인하는 관점 의존적이었다. 둘째, 실험 자료의 제시로 상향식주의가 발화되었고 하향식주의에 의해 의도적이고 목표지향적인 안구운동과 혼란 주의에 의한 안구운동을 구분할 수 있었다. 이를 토대로 인간의 주의와 안구운동을 도식할 수 있었다. 셋째, 압축된 시선흐름(compressed scan-path)을 분석하여 학생들의 문제해결전략을 도출하였다. 넷째, 본 연구의 결과를 통해 발견적 주의 모델(HAM)을 개발하였다. 이 발견적 주의 모델은 앞으로 학생들의 문제해결과정을 분석하는데 효과적인 분석관점을 제공할 것으로 기대된다.
A comprehension-based computational model of pilot action planning called ADAPT is presented to model pilot performance in a flight simulation context. Individual pilots were asked to execute a series of flight maneuvers using a flight simulator, and their eye-scanning, control movements, and flight performance were recorded in a time-synched database. Computational models of each of the 25 individual pilots were constructed, and the individual models simulated execution of the same flight maneuvers performed by human pilots. The time-synched eye-scanning, control movements, and flight performance of individual pilots and their respective models were compared to test ADAPT's predictive validity.
This paper presents a new method for illumination normalization in eye detection. Based on the retinex image formation model, we employ the discrete wavelet transform to remove the lighting effect in face image data. The final result based on the proposed method shows the better performance in detecting eyes compared with previous work.
In this study, a new accommodation-dependent crystalline lens with a constant volume and homogeneous refractive index is developed. The human lens parameters, such as curvature and thickness, are calculated at the central parts of the lens, and the asphericity is adjusted at the peripheral parts of the lens due to accommodation. We propose a accommodating schematic eye which is suitable for easy paraxial calculations because the refractive index of the lens remains uniform and constant.
한국어의 문법적 표지 중의성 해소 과정과, 한국어의 형태론적 정보 처리과정에 관한 길-혼동 의형과 제약-기반 모형의 예측을 비교 검토하기 위해 안구운동 추적 연구를 수행하였다. 최소부착원리에 따라 구문분석될 수 있는 복합 명사구 구조와, 첫 명사에 주격조사 (-가/이), 한정사(-만), 및 주제표지(-는/은)가 부착되는 삽입 관계절 구조를 비교하였다. 실험 결과, 한국어의 표지 중의성이 최소 부착의 원리에 따라 해소됨을 확인할 수 있었고, 주제표지는 재분석 과정에 영향을 끼침을 알 수 있었다. 안구 고정 시간의 양상은 길-혼동 모형과 더 일치했으며, 제약-기반 설명과는 일치하지 않았다. 추후 연구를 위한 제안을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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