Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.
Axenfeld-Rieger 증후군은 치과 및 안과적 이상을 동반하는 희귀한 상염색체 우성 유전성 질환이다. 주요한 안과적 증상은 부분적 혹은 완전한 양측성 홍채선조(iris stroma)의 형성 부전증, 안구 주변부의 홍채유착과 관련된 이상 및 쉬발베 소체(Schwalbe's corpuscles)의 전방 변위 등이 있다. 치과적으로는 부분적 무치증, 왜소치, 정형치(peg-shaped teeth) 및 지연맹출 등이 나타나며 안모상 가성 하악 전돌증이 보일 수 있다. 기타 전신적인 증상으로 심장 형성이상(cardiac malformation), 합지증(syndactylism), 제탈장(umbilical hernia), 귀의 이상, 정신지체, 뇌성 마비, 구개열, 제대피부이상(umbilical skin abnormality) 등이 나타날 수 있다. 소아치과 의사가 조기에 발견할 경우 환자의 절반 이상에서 나타나는 녹내장(glaucoma)에 의한 시력 상실을 조기에 방지 할 수 있다. 저자는 연세대학교 치과대학병원 소아치과에 내원한 Axenfeld-Rieger 증후군 환아에 대해 보고하는 바이다.
Traditionally, the root of Lithospermum erythrorhizon Sieb. et Zucc(L.E) has been used as efficacious therapy for inflammation, burns, frostbite and skin ailments (e.g eczema and psoriasis). It contains isohexenylnaphthoquinone derivatives (shikonin and its esters) and furylhydroquinones (shikonofurans) in lipophilic fractions and caffeic acid oligomers (rosmarinic acid, lithospermic acid B) in polar fractions. Recently, new preparative isolation and analysis procedures of shikonin along with its oligomers from the extract of L. erythrorhizon by the combination of high-speed counter-current chromatography with high-performance liquid chromatography-diode array detection have also been introduced. Although there have been many reports on the wound healing, antiinflammatory, and anticancer effects, the research on the effects of anti-atopic dermatitis of the root of L. erythrorhizon were relatively scarce. However, in recent years, new information gathered from research efforts, on the anti-atopic dermatitis properties of the extract or constituents of L. erythrorhizon has been accumulated. In this paper, the findings and advance on the in vitro and in vivo activities of L. erythrorhizon and its constituents especially focused on antiinflammatory and anti-atopic dermatitis effects are summarized. The phytochemical constituents of L. erythrorhizon or its tissue cultures are also presented. Although there are few to verify or refute its activity in human, one result of clinical study of the extract of L. erythrorhizon on the atopic dermatitis patients was introduced to assess the possibility of its clinical use. The reported mechanisms of action and in vivo pharmacological studies in different animal models for the various types of extracts or constituents of L. erythrorhizon are supportive of its therapeutic potential or dietary supplement, however, more evidence from clinically relevant models, as well as systemic studies on the active constituents or the various types of standardized extracts at the cellular and molecular level, are required.
습도가 높고 환기가 불량하며 비위생적인 우리에서 같이 사육한 두 마리의 어린 염소에서 발생한 진균성피부염의 일차원인이 Trichophyton mentagrophytes이었음을 보고하였다. 두 환축의 진단은 피부소파 시료에 KOH를 사용하여 균요소를 검출하고 3$0^{\circ}C$의 진균배지에서 순수배양하여 균을 분리하여 확인하였다. 한 마리는 안면에서 나머지 한 마리는 목과 귀에서 병변이 발견되었다. 같은 우리에서 사육 중이던 두 마리의 성축에서는 병변이 발견되지 않았다. 더욱이 염소의 주인과 주인가족들에서도 병변이 발견되지 않았다. 두 분리균주를 개량된 sunflower seed medium을 이용하여 유전적 교배실험을 한 결과 둘 다(-) mating type에 속했다. Hair performance test결과 두 균주는 모두 각질용해작용을 나타내었다. 공중위생학적인 중요성과 화학요법에 대해서도 고찰하였다. 감염경로에 대해서는 명확히 밝힐 수 없었다.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
In this paper, we proposed a wearable respiration measurement system with textile capacitive pressure sensor. Belt typed textile capacitive pressure sensor approach of respiration measurement, from which respiration signatures and rates can be derived in real-time for long-term monitoring, are presented. Belt typed textile capacitive pressure sensor has been developed for this measurement system. the distance change of two plates by the pressure of motion has been used for the respiration measurement in chest area. Respiration rates measured with the textile capacitive pressure sensor was compared with standard techniques on 8 human subjects. Accurate measurement of respiration rate with developed sensor system is shown. The data from the method comparison study is used to confirm theoretical estimates of change in capacitance by the distance change. The current version of respiratory rate detection system using textile capacitive pressure sensor can successfully measure respiration rate. It showed upper limit agreement of $3.7997{\times}10^{-7}$ RPM, and lower limit of agreement of $-3.8428{\times}10^{-7}$ RPM in Bland-Altman plot. From all subject, high correlation were shown(p<0.0001). The proposed measurement method could be used to monitor unconscious persons, avoiding the need to apply electrodes to the directly skin or other sensors in the correct position and to wire the subject to the monitor. Monitoring respiration using textile capacitive pressure sensor offers a promising possibility of convenient measurement of respiration rates. Especially, this technology offers a potentially inexpensive implementation that could extend applications to consumer home-healthcare and mobile-healthcare products. Further advances in the sensor design, system design and signal processing can increase the range and quality of the rate-finding, broadening the potential application areas of this technology.
$NF-{\kappa}B$ (nuclear factor-kappa B) plays a particularly central role in epidermal biology. It has been established that ultraviolet radiation (UVR) is one of the mechanisms to induce the activation of $NF-{\kappa}B$ in human skin. We previously demonstrated that melanogenic inhibitors may act through the inhibition of $NF-{\kappa}B$ activation in keratinocytes. In order to find another type of melanogenic inhibitors of $NF-{\kappa}B$ activation, various kinds of the extracts from crude drugs $(30\;{\mu}g/ml)$ were preincubated with transfectant HaCaT cells for 3 hrs and then UVR $(60\;mj/cm^2)$ was irradiated. UVR-exposed cells were incubated for another 6 hrs to measure the $NF-{\kappa}B$ activity. $NF-{\kappa}B$ activation was measured with the secreatory alkaline phosphates (SEAP) reporter gene assay using a fluorescence detection method. Among natural products, Lycium chinense, Acanthopanax senticosus, Angelica koreana, Kalopanax pictus and Asparagus cochinchinensis were the most potent inhibitors of $NF-{\kappa}B$ activation by UVR. These observations suggest that some crude drugs might act partially through the modulation of the synthesis of melanotrophic factors to decrease melanogenesis in keratinocytes.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.
In this paper, the 2.4GHz doppler radar system consisting of the doppler radar module and a baseband module were designed to detect heartbeat and respiration signal without direct skin contact. A bio-radar system emits continuous RF signal of 2.4GHz toward human chest, and then detects the reflected signal so as to investigate cardiopulmonary activities. The heartbeat and respiration signals acquired from quadrature signal of the doppler radar system are applied to the pre-processing circuit, amplification circuit, and the offset circuit of the baseband module. ECG(electrocardiogram) and reference respiration signals are measured simultaneously to evaluate the doppler radar system. As a result, the respiration signal of doppler radar signal is detected to 1m without complex digital signal processing. The sensitivity and calculated from I/Q respiration signal were $98.29{\pm}1.79%$, $97.11{\pm}2.75%$, respectively, and positive predictivity were $98.11{\pm}1.45%$, $92.21{\pm}10.92%$, respectively. The sensitivity and positive predictivity calculated from phase and magnitude of the doppler radar were $95.17{\pm}5.33%$, $94.99{\pm}5.43%$, respectively. In this paper, we confirmed that noncontact real-time heartbeat and respiration detection using the doppler radar system has the possibility and limitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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