Mammalian-cell messenger RNAs (mRNAs) are generated in the nucleus from precursor RNAs (pre-mRNAs, which often contain one or more introns) that are complexed with an array of incompletely inventoried proteins. During their biogenesis, pre-mRNAs and their derivative mRNAs are subject to extensive cis-modifications. These modifications promote the binding of distinct polypeptides that mediate a diverse array of functions needed for mRNA metabolism, including nuclear export, inspection by the nonsense-mediated mRNA decay (NMD) quality-control machinery, and synthesis of the encoded protein product. Ribonucleoprotein complex (RNP) remodeling through the loss and gain of protein constituents before and after pre-mRNA splicing, during mRNA export, and within the cytoplasm facilitates NMD, ensuring integrity of the transcriptome. Here we review the mRNP rearrangements that culminate in detection and elimination of faulty transcripts by mammalian-cell NMD.
The effect of three iron-based adsorbents pre-depositing on ultrafiltration membrane for humic acid (HA) removal and membrane fouling was investigated. The result showed that pre-depositing adsorbents on membrane could not only reduce membrane fouling but also enhance HA removal. The flux was related to the adsorbent dosage and the optimal dosage for pre-deposition was $35.0g/m^2$. The dissolved organic carbon (DOC) removal of HA was 38.3%, 67.3% and 41.1% respectively when pre-deposited $35.0g/m^2$$FeO_xH_y$, $MnFe_2O_4$ and $Fe_3O_4$ on membrane. Different adsorption effect of adsorbents on HA contributed to increasing of the flux at different level. Zeta potential of three adsorbents all decreased after adsorbed HA. The adsorption capacity of the three adsorbents was $FeO_xH_y$ > $MnFe_2O_4$ > $Fe_3O_4$. Atomic Force Microscopy (AFM) measurement showed the thickness of pre-deposition layers formed by different adsorbents was different. The scanning electron microscope (SEM) detection showed the morphology and compactness of pre-deposition layers formed by different adsorbents was different.
A fire sprinkler system is very important to extinguish fire in the building. The sprinkler system initiates sprinkler discharge if the detection system identifies a developing fire and opens the pre-action valve. However, pre-action fire sprinkler systems mainly installed in the underground parking lot at the apartment complex do not properly operate at fire if the connection type of fire sprinkler systems does not properly installed and operated. This study identified the relationship between fire dispersion & damage and the connection type of water supply in the sprinkler system from many fire cases at the apartment complex in South Korea. In addition, this study also identified the water supply differences and characteristics between South Korea and foreign countries. The main purpose of this study is also to improve the water connection types in the sprinkler system that can reduce the potential failures of pre-action valve operation through electrical signal system. The study also suggests the improvement plan for water connection types in pre-action fire sprinkler system that can minimize potential failure of pre-action fire sprinkler system. The suggestions for revising the fire safe standard in South Korea includes letting the water supply pipe of sprinkler system water inlet connect to the second side of pre-action valve and the water flow device that can minimize potential failure of sprinkler system.
Purpose: To assess the effect of handwashing improving program and MRSA carrier detection program on MRSA(methicillin resistant Staphylococcus aureus) infection rate in a intensive care unit. Method: The intervention was Nosocomial Infection(NI) control program consisted of hand washing improving program and identification and treatment of MRSA carrier. Data on the NI and MRSA infections were collected by an infection control nurse based on the definition of CDC. MRSA infection rates were calculated by the number of MRSA infection per 100 admissions or 1,000 patients-days. The difference of MRSA infection rates between pre and post intervention was tested by Chi-square at =.05. Result: MRSA infection rates 3.0% or 3.2 per 1,000 patient-days at the pre, 4.6% or 3.7 per 1,000 patient-days at the post, and the differences were not statistically significant (p=.411, p=.769 respectively). Conclusion: The handwashing improving program and MRSA carrier detection program was not effective in reducing the Nosocomial Infection(NI) or MRSA infection rates. It is recommended further studies with a longer intervention and follow-up period.
Breast cancer is the most common cancer in Jamaican women. This study assessed the clinicopathologic features of cases in a hospital-based specialist clinic in Kingston, Jamaica. A retrospective chart review was performed for the 2-year study period and relevant clinical and surgico-pathologic data were recorded and analyzed. Median age of the 121 breast cancer patients was 52 years (range 22-84, IQR 20) and there was 1 case of male breast cancer. Most patients (65%) were referred from the surgical service after definitive breast cancer surgery, 20% were referred for pre-operative systemic therapy, and 15% had a diagnosis of metastatic disease. The surgico-pathologic group comprised 78 women who were referred for adjuvant therapy. The majority had presented with a palpable breast lump (91%), with median tumour size 3.5cm (range 0.4-13, IQR 4). Most tumours were node positive (56%). Approximately one-third of patients had stage III disease (33%). Most women presented with large palpable tumours and had lymph node involvement confirmed on surgicopathological evaluation, indicative of limited early breast cancer detection. A national screening mammography programme is recommended for detection of earlier lesions. Pre-operative systemic therapy should be considered as an option for eligible patients.
In this paper, we propose Intelligent Driver Assistance System (I-DAS) for driver safety. The proposed system recognizes safety and danger status by analyzing blind spots that the driver cannot see because of a large angle of head movement from the front. Most studies use image pre-processing such as face detection for collecting information about the driver's head movement. This not only increases the computational complexity of the system, but also decreases the accuracy of the recognition because the image processing system dose not use the entire image of the driver's upper body while seated on the driver's seat and when the head moves at a large angle from the front. The proposed system uses a convolutional neural network to replace the face detection system and uses the entire image of the driver's upper body. Therefore, high accuracy can be maintained even when the driver performs head movement at a large angle from the frontal gaze position without image pre-processing. Experimental result shows that the proposed system can accurately recognize the dangerous conditions in the blind zone during operation and performs with 95% accuracy of recognition for five drivers.
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4866-4888
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2020
One major and time-consuming task in fish production is obtaining an accurate estimate of the number of fish produced. In most Nigerian farms, fish counting is performed manually. Digital image processing (DIP) is an inexpensive solution, but its accuracy is affected by noise, overlapping fish, and interfering objects. This study developed a catfish recognition and counting algorithm that introduces detection before counting and consists of six steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, recognition, and counting. Images were acquired and pre-processed. The segmentation was performed by applying three methods: image binarization using Otsu thresholding, morphological operations using fill hole, dilation, and opening operations, and boundary segmentation using edge detection. The boundary features were extracted using a chain code algorithm and Fourier descriptors (CH-FD), which were used to train an artificial neural network (ANN) to perform the recognition. The new counting approach, based on the geometry of the fish, was applied to determine the number of fish and was found to be suitable for counting fish of any size and handling overlap. The accuracies of the segmentation algorithm, boundary pixel and Fourier descriptors (BD-FD), and the proposed CH-FD method were 90.34%, 96.6%, and 100% respectively. The proposed counting algorithm demonstrated 100% accuracy.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제15권4호
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pp.230-234
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2014
Automatic detection of disease helps medical institutions that are introducing digital images to read images rapidly and accurately, and is thus applicable to lesion diagnosis and treatment. The aim of this study was to apply a symmetry contribution algorithm to unsharp mask filter-applied MR images and propose an analysis technique to automatically recognize brain tumor and edema. We extracted the skull region and drawed outline of the skull in database of images obtained at P University Hospital and detected an axis of symmetry with cerebral characteristics. A symmetry contribution algorithm was then applied to the images around the axis of symmetry to observe intensity changes in pixels and detect disease areas. When we did not use the unsharp mask filter, a brain tumor was detected in 60 of a total of 95 MR images. The disease detection rate for the brain was 63.16%. However, when we used the unsharp mask filter, the tumor was detected in 87 of a total of 95 MR images, with a disease detection rate of 91.58%. When the unsharp mask filter was used in the pre-process stage, the disease detection rate for the brain was higher than when it was not used. We confirmed that unsharp mask filter can be used to rapidly and accurately to read many MR images stored in a database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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