The random V(D)J recombination process ensures the diversity of the primary immunoglobulin (Ig) repertoire. In two thirds of cases, imprecise recombination between variable (V), diversity (D), and joining (J) segments induces a frameshift in the open reading frame that leads to the appearance of premature termination codons (PTCs). Thus, many B lineage cells harbour biallelic V(D)J-rearrangements of Ig heavy or light chain genes, with a productively-recombined allele encoding the functional Ig chain and a nonproductive allele potentially encoding truncated Ig polypeptides. Since the pattern of Ig gene expression is mostly biallelic, transcription initiated from nonproductive Ig alleles generates considerable amounts of primary transcripts with out-of-frame V(D)J junctions. How RNA surveillance pathways cooperate to control the noise from nonproductive Ig genes will be discussed in this review, focusing on the benefits of nonsense- mediated mRNA decay (NMD) activation during B-cell development and detrimental effects of nonsense-associated altered splicing (NAS) in terminally differentiated plasma cells.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.1-8
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2016
In the field of Radiology, the Computer Aided Diagnosis is the technology which gives valuable information for surgical purpose. For its importance, several computer vison methods are processed to obtain useful information of images acquired from the imaging devices such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). These methods, called pattern recognition, extract features from images and feed them to some machine learning algorithm to find out meaningful patterns. Then the learned machine is then used for exploring patterns from unseen images. The radiologist can therefore easily find the information used for surgical planning or diagnosis of a patient through the Computer Aided Diagnosis. In this paper, we present a review on three widely-used methods applied to Computer Aided Diagnosis. The first one is the image processing methods which enhance meaningful information such as edge and remove the noise. Based on the improved image quality, we explain the second method called segmentation which separates the image into a set of regions. The separated regions such as bone, tissue, organs are then delivered to machine learning algorithms to extract representative information. We expect that this paper gives readers basic knowledges of the Computer Aided Diagnosis and intuition about computer vision methods applied in this area.
수중에서 음원까지의 거리를 추정하는 방법들이 연구되어 왔다. 그 가운데 초점 빔 형성기를 사용한 거리 추정 기법은 낮은 신호대 잡음비를 갖는 환경에서 우수한 성능을 갖는 것으고 알려져 있으나 다중 음원 환경에서는 성능 저하가 초래된다. 이에 본 논문에서는 두 개의 초점 빔 형성기를 사용하여 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 표본화 주파수가 낮으면 초점 빔 형성기를 정확하게 원하는 위치로 지향할 수 없기 때문에 빔 패턴의 왜곡이 발생하게 되고, 그 결과 거리 추정 기법의 성능 저하를 초래한다. 그리고 이 논문에서는 표본화 주파수가 초점 빔 형성기를 이용하는 거리 추정 기법에 미치는 영향에 대해서도 고찰하도록 한다. 시뮬레이션을 통해 연구된 내용들을 검증하였다.
During the period of 2002 to 2017, the Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) had observed time-varying gravity changes with unprecedented accuracy. The GRACE science data centers provide the monthly gravity solutions after removing the sub-monthly mass fluctuation using geophysical models. However, model misfit makes the solutions to be contaminated by aliasing errors, which exhibits peculiar north-south stripes. Two conventional filters are used to reduce the errors, but signals with similar spatial patterns to the errors are also removed during the filtering procedure. This would be particularly problematic for estimating the ice mass changes in Western Antarctic Ice Sheet (WAIS) and Antarctic Peninsula (AP) due to their similar spatial pattern to the elongated north-south direction. In this study, we introduce an alternative filter to remove aliasing errors using the Empirical Orthogonal Functions (EOF) analysis. EOF can decompose data into different modes, and thus is useful to separate signals from noise. Therefore, the aliasing errors are effectively suppressed through EOF method. In particular, the month-to-month mass changes in WAIS and AP, which have been significantly contaminated by aliasing errors, can be recovered using EOF method.
A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.
Recently, the HFPD measurement testing is widely used in partial discharge measurement of HV machines because HFPD measurement testing receives less influence of external noise and has a merit of good sensitivity. Also HFPD testing is able to offer the judgement standard of degradation level of HV machine and can detect discharge signals in live-line. Therefore it is very useful method compare to previous conventional PD testing method and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
The aging diagnosis method using partial discharge measurement detects discharge signals that critical cause of failure in insulation material operated a long time and can diagnose aging state of insulation materials with an aging analysis algorithm. The HFPD measurement method is a technique to analyze aging state of high voltage insulation materials and detect higher frequency signals than conventional PD measurement method therefore it takes less noise effect and could execute active line measurement. It is possible to analyze main discharge phenomena and obtain access to aging progress occurred in insulation materials through accumulation of HFPD signals during determined interval and expression of fractal dimension using statistical process of accumulated signals. The HFPD signals that occurred in each applied voltages are measured during 180 cycles and accumulated to the same phase of one cycle. These patterns that made by previous method are normalized with logarithm function and than inputted to neural networks. The aging diagnosis of insulation material was possible and the recognition ratio of neural network appeared very high.
In recent years, increasing electricity use has led to considerable interest in green energy. In order to effectively supply, cut off, and operate an electric power system, many electric power facilities such as gas insulation switch (GIS), cable, and large substation facilities with higher densities are being developed to meet demand. However, because of the increased use of aging electric power facilities, safety problems are emerging. Electromagnetic wave and leakage current detection are mainly used as sensing methods to detect live-line partial discharges. Although electromagnetic sensors are excellent at providing an initial diagnosis and very reliable, it is difficult to precisely determine the fault point, while leakage current sensors require a connection to the ground line and are very vulnerable to line noise. The partial discharge characteristic in particular is accompanied by statistical irregularity, and it has been reported that proper statistical processing of data is very important. Therefore, in this paper, we present the results of analyzing ${\Phi}-q-n$ cluster distributions of partial discharge characteristics by using K-means clustering to develop an expert partial discharge diagnosis system generated in a GIS facility.
본 논문에서는 DTV의 실내수신 및 이동수신 성능 향상을 위하여 빔형성 기법을 이용하는 수신기 구조를 제안한다. 제안 DTV 수신기는 지향방향으로의 이득을 일정하게 유지하면서 출력 신호의 전력을 최소화시키는 Capon 입사각 추정 기법을 이용하여 주경로와 다중경로 신호의 입사각을 추정한다. 추정된 주경로 신호의 입사각으로 적응 빔 패턴을 형성시켜서 다중경로 신호를 약화시킨다. 잔존하는 다중경로 신호는 빔형성기 이후에 존재하는 결정 궤환 등화기를 이용하여 제거한다. 제안한 입사각 추정 기반 DTV 수신기는 빔형성을 수행한 이후에 기존의 다양한 등화기술을 그대로 적용할 수 있는 장점을 가진다. 브라질 필드테스트채널에서 각 경로신호의 입사각을 설정한 후 제안 DTV 수신기의 성능분석을 수행하였다. 모의 실험 결과로부터 4개의 안테나 소자를 사용하는 제안 DTV 수신기는 입력 신호 대잡음비가 10dB 이상일 경우 모든 브라질 채널에서 TOV를 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
This paper presents a real time algorithm for monitoring of the arrythmia of ECG signal. A real time monitoring, following by detecting a QRS complex, is the most important. Using 2-dimensional time-delay coordinates which are reconstructed by the phase portrait plotting special trajectory, we detect QRS complexes. In this study, arrythmias are detected by matching the past standard template with tile present pattern when changing abruptly In order to matching with each other, we propose modified chain coding algorithm which applies vetor table consisting of eight orthonormal code(=binary code) to the phase portraits. This algorithm using logical function increases the weight if exceeding to the threshold determinded by correlation value and the distance from a straight line(y=x). Evaluating the performance of the proposed algorithm, we use standard MIT/BIH database. The results are fellowing, 1) Improve the speed of matching template than that of cross-correlation ever has been used. 2) Because the proposed algorithm is robust to varing fiducial point, it is possible to monitor the ECG signal with irregular RR interval. 3) In spite of baseline wandering owing to the low frequency noise, monitoring performance is not reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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