Kim, Hyeongmin;Lee, Taeheon;Sung, Samsun;Lee, Changkyu;Kim, Heebal
Animal cells and systems
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v.16
no.6
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pp.438-446
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2012
In 1964, Susumu Ohno, an evolutionary biologist, hypothesized that the size of X chromosome was conserved in mammalian evolution, and that this was based on chromosomal length. Today, unlike Ohno's method which was based on estimated lengths, we know the exact lengths of some mammalian sequences. The aim of this study was to reanalyze Ohno's hypothesis. In mammalian species, variation in the length of the X chromosome is greater than in the autosomes; however, this variation is not statistically significant. This means that differences in chromosomal length occur equally in the X chromosome and in the autosomes. Interspersed nuclear elements and genetic rearrangements were analyzed to maintain the same variance between the length of the X chromosome and the autosomes. The X chromosome contained fewer short interspersed elements (SINEs) (0.90 on average); however, it did contain more long interspersed elements (LINEs) than did autosomes (1.56 on average). An overall correlation of LINEs and SINEs with genetic rearrangements was observed; however, synteny breaks were more closely associated with LINEs in the autosomes, and with SINEs in the X chromosome. These results suggest that the chromosome-specific activities of LINEs and SINEs result in the same variance between the lengths of the X chromosome and the autosomes. This is based on the function of interspersed nuclear elements, such as LINEs, which can inactivate the X chromosome and the reliance of non-autonomous SINEs on LINEs for transposition.
Ebrahimian, Neda;Montazeri, Fatemeh;Sadeghi, Mohammad Reza;Kalantar, Seyed Mehdi;Gilany, Kambiz;Khalili, Mohannad Ali
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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v.47
no.4
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pp.293-299
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2020
Objective: The goal of the present study was to investigate the rate of chromosomal aneuploidies in surplus embryos after sex determination at the cleavage stage. Then, the same chromosomal aneuploidies were evaluated in blastocysts after extended culture. Methods: Sixty-eight surplus embryos were biopsied at the cleavage stage and incubated for an additional 3 days to allow them to reach the blastocyst stage. The embryos were reanalyzed via fluorescence in situ hybridization (FISH) to examine eight chromosomes (13, 15, 16, 18, 21, 22, X, and Y) in both cleavage-stage embryos and blastocysts. Results: Although the total abnormality rate was lower in blastocysts (32.35%) than in cleavage-stage embryos (45.58%), the difference was not significant (p=0.113). However, when we restricted the analysis to autosomal abnormalities, we observed a significant difference in the abnormality rate between the cleavage-stage embryos (44.11%) and the blastocysts (17.64%, p=0.008). A higher rate of sex chromosomal abnormalities was also observed in cleavage-stage embryos (29.4%) than in blastocysts (14.70%, p=0.038). Conclusion: The data indicated that embryo biopsy should be conducted at the blastocyst stage rather than the cleavage stage. The results also emphasized that examination of common chromosomal aneuploidies apart from sex selection cycles can be conducted in the blastocyst stage with the FISH method.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.3
no.2
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pp.67-72
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2022
Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.329-329
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2022
Accurate characterization of terrestrial precipitation variation from high spatial resolution satellite sensors is beneficial for urban hydrology and microscale agriculture modeling, as well as natural disasters (e.g., urban flooding) early warning. However, the widely-used top-down approach for precipitation retrieval from microwave satellites is limited in several hydrological and agricultural applications due to their coarse spatial resolution. In this research, we aim to apply a novel bottom-up method, the parameterized SM2RAIN, where precipitation can be estimated from soil moisture signals based on an inversion of water balance model, to generate high spatial resolution terrestrial precipitation estimates at 0.01º grid (roughly 1-km) from the C-band SAR Sentinel-1. This product was then tested against a common reanalysis-based precipitation data and a domestic rain gauge network from the Korean Meteorological Administration (KMA) over central South Korea, since a clear difference between climatic types (coasts and mainlands) and land covers (croplands and mixed forests) was reported in this area. The results showed that seasonal precipitation variability strongly affected the SM2RAIN performances, and the product derived from separated parameters (rainy and non-rainy seasons) outperformed that estimated considering the entire year. In addition, the product retrieved over the mainland mixed forest region showed slightly superior performance compared to that over the coastal cropland region, suggesting that the 6-day time resolution of S1 data is suitable for capturing the stable precipitation pattern in mainland mixed forests rather than the highly variable precipitation pattern in coastal croplands. Future studies suggest comparing this product to the traditional top-down products, as well as evaluating their integration for enhancing high spatial resolution precipitation over entire South Korea.
Sunghyun, Min;Sukhee, Yoon;Myongsoo, Won;Junghwa, Chun;Keunchang, Jang
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.244-255
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2022
This study estimated and evaluated the high resolution (1km) gridded mountain meteorology data of daily mean, maximum and minimum temperature based on ASOS (Automated Surface Observing System), AWS (Automatic Weather Stations) and AMOS (Automatic Mountain Meteorology Observation System) in South Korea. The ASOS, AWS, and AMOS meteorology data which were located above 200m was classified as mountainous area. And the ASOS, AWS, and AMOS meteorology data which were located under 200m was classified as non-mountainous area. The bias-correction method was used for correct air temperature over complex mountainous area and the performance of enhanced daily coefficients based on the AMOS and mountainous area observing meteorology data was evaluated using the observed daily mean, maximum and minimum temperature. As a result, the evaluation results show that RMSE (Root Mean Square Error) of air temperature using the enhanced coefficients based on the mountainous area observed meteorology data is smaller as 30% (mean), 50% (minimum), and 37% (maximum) than that of using non-mountainous area observed meteorology data. It indicates that the enhanced weather coefficients based on the AMOS and mountain ASOS can estimate mean, maximum, and minimum temperature data reasonably and the temperature results can provide useful input data on several climatological and forest disaster prediction studies.
Kim, Jin-Guk;Kim, Jin-Young;Kim, Yoon-Hee;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.2
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pp.75-87
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2017
In recent decades, extreme events have been significantly increased over the Korean Peninsula due to climate variability and climate change. The potential changes in hydrologic cycle associated with the extreme events increase uncertainty in water resources planning and designing. For these reasons, a reliable changing point analysis is generally required to better understand regime changes in hydrologic time series at watershed scale. In this study, a hierarchical changing point analysis approach that can apply in a watershed scale is developed by combining the existing changing point analysis method and hierarchical Bayesian method. The proposed model was applied to the selected stations that have annual rainfall data longer than 40 years. The results showed that the proposed model can quantitatively detect the shift in precipitation in the middle of 1990s and identify the increase in annual precipitation compared to the several decades prior to the 1990s. Finally, we explored the changes in precipitation and sea level pressure in the context of large-scale climate anomalies using reanalysis data, for a given change point. It was concluded that the identified large-scale patterns were substantially different from each other.
Jinkyu Hong;Hee Choon Lee;Joon Kim;Baekjo Kim;Chonho Cho;Seongju Lee
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.2
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pp.138-149
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2003
Korean regional network of tower flux sites, KoFlux, has been initiated to better understand $CO_2$, water and energy exchange between ecosystems and the atmosphere, and to contribute to regional, continental, and global observation networks such as FLUXNET and CEOP. Due to heterogeneous surface characteristics, most of KoFlux towers are located in non-ideal sites. In order to quantify carbon and energy exchange and to scale them up from plot scales to a region scale, applications of various methods combining measurement and modeling are needed. In an attempt to infer regional-scale flux, four methods (i.e., tower flux, convective boundary layer (CBL) budget method, MM5 mesoscale model, and NCAR/NCEP reanalysis data) were employed to estimate sensible heat flux representing different surface areas. Our preliminary results showed that (1) sensible heat flux from the tower in Haenam farmland revealed heterogeneous surface characteristics of the site; (2) sensible heat flux from CBL method was sensitive to the estimation of advection; and (3) MM5 mesoscale model produced regional fluxes that were comparable to tower fluxes. In view of the spatial heterogeneity of the site and inherent differences in spatial scale between the methods, however, the spatial representativeness of tower flux need to be quantified based on footprint climatology, geographic information system, and the patch scale analysis of satellite images of the study site.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.1
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pp.125-133
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1993
Most studies on the vibration analysis of a beam-column with ends elastically restrained and various intermediate constraints have been based on the Euler beam theory, which is inadequate for beam-columns of low slenderness ratios. In this paper, analytical methods for vibration and dynamic sensitivity of a Timoshenko beam-column with ends elastically restrained and various intermediate constraints are presented. Firstly, an exact solution method is shown. Since the exact method requires considerable computational effort, a Rayleigh-Ritz analysis is also investigated. In the latter two kinds of trial functions are examined for comparisions : eigenfunctions of the base system(the system without intermediate constraints) and polynomials having properties corresponding to the eigenfunctions of the base system. The results of some numerical Investigations show that the Rayleigh-Ritz analysis using the characteristic polynomials is competitive with the exact solutions in accuracy, and that it is much more efficient in computations than using the eigenfunctions of the base system, especially in the dynamic sensitivity analysis. In addition, the prediction of the changes of natural frequencies due to the changes of design variables based on the first order sensitivity is in good agreements with that by the ordinary reanalysis as long as the changes of design variables are moderate.
Long time-series gridded data is crucial for the analyses of Earth environmental changes. Climate reanalysis and satellite images are now used as global-scale periodical and quantitative information for the atmosphere and land surface. This paper examines the feasibility of DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) for the spatial gap filling of gridded data through the experiments for multiple variables. Because gap-free data is required for an objective comparison of original with gap-filled data, we used LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) daily data and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) monthly products. In the experiments for relative humidity, wind speed, LST (land surface temperature), and NDVI (normalized difference vegetation index), we made sure that randomly generated gaps were retrieved very similar to the original data. The correlation coefficients were over 0.95 for the four variables. Because the DCT-PLS method does not require ancillary data and can refer to both spatial and temporal information with a fast computation, it can be applied to operative systems for satellite data processing.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.27
no.2
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pp.63-77
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1990
The combined deckstructure-car system of a car carrier is especially sensitive to hull girder vibrations due to mechanical excitations and wave loads. For the free and forced vibration analysis of the system, the analytical methods based on the receptance method and two schemes for efficient applications of the methods are presented. The methods are especially relevant to dynamical reanalysis of the system subject to design modification or to dynamic optimization. The deck-car system is modelled as a combined system consisting of a stiffened plate representing deck, primary structure, and attached subsystems such as pillars, additional stiffeners and damped spring-mass systems representing cars/trucks. For response calculations of the system subjected to displacement excitations along the boundaries, the support displacement transfer ratio conceptually similar to the receptance is introduced. For the verification of accuracy and calculation efficiency of the proposed methods, numerical and experimental investigations are carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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