The Electroencephalogram (EEG) and evoked potential (EP) t;ave widely been used for study of brain functions. The EEG and EP signals acquired from multi-channel electrodes placed on the head surface are often interfered by other relatively large physiological signals such as electromyogram (EMG) or electroculogram (EOG). Since these artifact-affected EEG signals degrade EEG mapping, the removal of the artifact-affected EEGs is one of the key elements in neuro-functional mapping. Conventionally this task has been carried out by human experts spending lots of examination time. In this paper a neural-network based classification is proposed to replace or to reduce human expert's efforts and time. From experiments, the neural-network based classification performs as good as human experts : variation of decisions between the neural network and human expert appears even smaller than that between human experts.
Kim, Unyong;Oh, Myung Jin;Lee, Jua;Hwang, Hee Yeon;An, Hyun Joo
Mass Spectrometry Letters
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v.8
no.4
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pp.69-78
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2017
Glycosylation, which is one of the most common post-translation modification (PTMs) of proteins, plays a variety of crucial roles in many cellular events and biotherapeutics. Recent advances have led to the development of various analytical methods employing a mass spectrometry for glycomic and glycoproteomic study. However, site-specific glycosylation analysis is still a relatively new area with high potential for technologies and method development. This review will cover current MS-based workflows and technologies for site-specific mapping of glycosylation ranging from glycopeptide preparation to MS analysis. Bioinformatic tools for comprehensive analysis of glycoprotein with high-throughput manner will be also included.
A low-resolution national wind map, which is a prerequisite for setting up the national dissemination target and strategy of wind energy development, has been established by numerical wind simulation using the synoptic wind map, developed at the first stage, as an upper boundary condition. Based on the wind map, Wind Resource Information System has been composed in order to support scientific and systematic wind resource assessment and analysis.
To represent the overall potential distribution on the entire scalp it is necessary to interpolate between sampled EEG(electroencephalogram) values, we describe a method to interpolate between scalp recorded EEG data which obtained from electrodes irregularly disposed on the scalp, using polynomial interpolation. This method can analyze the variance of source temporally or spatially and present continuous distributed topographic mapping of the EEG records. In the result, we obtained the overall potentials distribution on the entire scalp from the EEG records of a patient which was known to epilepsy.
Recently, various daylight evaluation methods for visual environment have been developed; simulation analysis methods, numerical calculation, and data monitoring methods. However, it is impossible for simulation analysis to make real scenes and visualize real images exactly. Also, a numerical calculation is considered as an out of date and time-consuming mean. Therefore, for acquisition of accurate results, many studies often use the monitoring data methods. Especially, most studies regarding discomfort glare are evaluated by measuring the physical quantity of luminance through traditional measuring Minolta Luminance meters as an instrument. But, this method has a difficulty in measuring several points at the same time because of the limitation of spaces and time when mapping. So, this study focused on the potential usefulness of High Dynamic Range photography technique as a luminance mapping tool. In order to evaluate the accuracy of proposed programs such as webHDR, Photomatix and PHOTOLUX, this paper has conducted an experiment by using Canon EOS 5D and NICON Coolpix8400 digital camera.
For the ultimate purpose of mapping, with a high precision, the local electrochemical potentials of an ionic carrier in nonisothermal conditions, an ionic probe for Ag+ ions, Pt/Ag/AgI, has been miniaturized to a tip size of 20∼30$\mu\textrm{m}$, by an electrochemical technique combined with gas (I2)/solid (Ag) reaction, and its performance checked by measuring the partial electronic and ionic conductivities of Ag2S from the ion and electron blocking cells, Ag/Ag2S/Pt and Ag/Ag2S/AgI/Ag, respectively. The results have firmly confirmed that the miniaturzed probe function quite validly and be very promising.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2000.11a
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pp.258-261
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2000
Geophysical surveys (electrical resistivity, self-potential, and magnetic methods) and streamwater sample analysis have been carried out at a site of tailings of waste deposits in an abandoned mine, Jangpoong, which is situated in Kowesan-Gun, Chungbuk-Do. The research was aimed at investigating the suitability of the various geophysical methods for detection of AMD (acid mine drainage) paths, and ultimately mapping of preferred AMD flow channels by incorporating the water sample analysis. Electrical resistivity section from the dipole-dipole line represents the low-resistivity zone trending northwest toward the stream nearby. The positions of the resistivity anomalies for AMD channels are well correlated to the ones from the various geophysical surveys. In addition they correspond to the sites of the higher peaks for the pH, EC, heavy metal content for the water sample data.
Techniques for more reliable detection of 3D subsurface flow paths are highly important for most water-related geotechnical projects. In this case study, a magnetometric resistivity method with a new approach and state-of-the-art technology ("Willowstick survey") was applied to the testbed dam (YD dam) site, and its applicability was validated by geotechnical investigation techniques including borehole drilling and sampling, Lugeon test, flow direction and velocity test, and seismic tomography. In addition to the magnetometric survey, a 3D electrical resistivity survey was performed independently and the results were compared and discussed. The electrical resistivity survey was effective in detecting groundwater levels, but it was limited in mapping leakage paths. On the other hand, the Willowstick magnetometric survey effectively detected geologic weaknesses (e.g., fault fracture) and potential leakage paths of the dam site foundation rocks. The results of this research are expected to be effective for water infrastructures where leakage is an important issue.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.5
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pp.249-257
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2023
This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.4
no.4
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pp.159-176
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2023
The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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