Purpose: This study was carried out to investigate the spatiotemporal localization of the amygdaloid nucleus innervating the rat stomach using PRV-BaBlu, which has been known to be an excellent type of neurotracer with the ability to transpass the neuronalsynaptic cleft. Methods: Ninety Sprague-Dawley rats (250~300 g) that were injected with PRV-BaBlu into the stomach were randomly divided into 3, 4 and 5 day groups (each group n=30). $2{\mu}l$ of PRV-BaBlu, a genetically modified strain of PRV-Bartha with the lac-Z gene,was injected into the rat stomach and immunostained with a mouse anti-${\beta}$-galactosidase at 3, 4 and 5 days after the virus injection. Results: The PRV-BaBlu infected the neurons in the amygdaloid nucleus, and the degree of viral infection in experimental animals showed a tendency to increase significantly with time (p<0.05). The neurons between the left and right amygdaloid nucleus significantly differ (p<0.05). Conclusion: This showed that PRV-BaBlu was an excellent neurotracer for localizing the amygdaloid nucleus, and the amygdaloid nucleus has a sensory input and motor output on stomach movement, influencing emotional behavior.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.3
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pp.63-69
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2009
Climate change has influenced on various sectors including ecosystem, water resource, natural hazards and health and so on. Thus, it is essential to more accurately assess climate change impact and prepare adaptation strategy. However, it is difficult to assess for climate change impact on various sectors with integrated form due to various data format by sectors. In this study, we prepared criteria and indicators for assessing climate change impact and integrated GIS based data which in correspond to indicators based on spatio-temporal information using GIS. Finally we suggest a guideline to assess vulnerability of each sectors to climate change based on integrated spatio-temporal information.
The Network Centric Warfare(NCW) is based on the linkage of forces by network to employ them as they are centralized, even though they are scattered. Also it can be used to overcome spatiotemporal obstacles. Under the concept of NCW, cognitive and social areas are getting more weight than information technology and physical ones. In this study we tried to investigate the affecting factors to execute NCW effectively by user's point of view to place the focus on cognitive and social aspects. We obtained some affirmative results that affect to conduct NCW in Korea. The advanced western NCW can be applicable in theoretically in Korea, however to employ NCW more effectively we need Korean style NCW which portrays the Korean realities and circumstances.
New domains in the analysis of the behavior of moving objects, particularly within human social settings, are generating research interest due to significant advances in the accuracy and production cost of global positioning system (GPS) devices. However, although potential applications have been described in multiple research areas, practical and viable business implementations of GPS technology remain challenging. This paper combines the potential of GPS capabilities with the analytical power of OLAP and data visualization to examine data on the movements of visitors in a zoological garden. Based on this example, the benefits and limitations of the application of GPS technology to the analysis of human spatial behavior are discussed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.43-46
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2005
다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.
Ly, Son Thai;Lee, Guee-Sang;Kim, Soo-Hyung;Yang, Hyung-Jeong
International Journal of Contents
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v.15
no.4
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pp.59-64
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2019
In recent years, emotion recognition has been an interesting and challenging topic. Compared to facial expressions and speech modality, gesture-based emotion recognition has not received much attention with only a few efforts using traditional hand-crafted methods. These approaches require major computational costs and do not offer many opportunities for improvement as most of the science community is conducting their research based on the deep learning technique. In this paper, we propose an end-to-end deep learning approach for classifying emotions based on bodily gestures. In particular, the informative keyframes are first extracted from raw videos as input for the 3D-CNN deep network. The 3D-CNN exploits the short-term spatiotemporal information of gesture features from selected keyframes, and the convolutional LSTM networks learn the long-term feature from the features results of 3D-CNN. The experimental results on the FABO dataset exceed most of the traditional methods results and achieve state-of-the-art results for the deep learning-based technique for gesture-based emotion recognition.
Purpose: The purpose of this study was to examine changes in functional assessment measures (FAMs) and spatiotemporal gait parameters (STGPs) in healthy older adults before and after a 6-week intervention of a proprioceptive neuromuscular facilitation (PNF) training program. Methods: Thirty healthy older adults (mean age: $73.37{\pm}1.21$ age range: 65-79) were randomly assigned either to an experimental group (participating in a 6-week intervention of PNF training) or a control group (only performing daily activities). Participants in the control group did not receive any training program. Performance was assessed by recording changes in the FAMs and STGPs using functional assessment tools and GAITRite. Results: Participants in the PNF group showed significantly improved functional assessment measures and increased stride length, cadence, velocity, and step width (p<0.05). No significant differences in FAMs and STGPs were found in the control group (p>0.05). Conclusion: Participation in a PNF training program improves FAMs and STGPs, thereby increasing the ability of healthy older adults to maintain dynamic balance during functional performance and gait. These findings support the use of PNF training programs as effective fall-prevention programs for the elderly.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.171-175
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2020
Studies in socioeconomic impacts of air pollution are inevitable to merge data of the air pollutant density, weather, and socioeconomic variables. Due to their spatiotemporal disparities in units, to combine these data are time and effort consuming generically. The data described in this article aims to provide the major variables of air pollution and weather at the Si-Gun-Gu level to meet the data needs from social science. The latest (August 2020) data distributed are the balanced panel of 250 Si-Gun-Gu in South Korea for 2001-2018. The weather variables in this data are directly applicable to other social science topics, which are not limited to air pollution research.
Satellite-based land surface temperature (LST) has been used as one of the major parameters in various climate and environmental models. Especially, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST is the most widely used satellite-based LST product due to its spatiotemporal coverage (1 km spatial and sub-daily temporal resolutions) and longevity (> 20 years). However, there is an increasing demand for LST products with finer spatial resolution (e.g., 10-250 m) over regions such as urban areas. Therefore, various methods have been proposed to produce high-resolution MODIS-like LST less than 250 m (e.g., 100 m). The purpose of this review is to provide a comprehensive overview of recent research trends and challenges for the downscaling of MODIS LST. Based on the recent literature survey for the past decade, the downscaling techniques classified into three groups-kernel-driven, fusion-based, and the combination of kernel-driven and fusion-based methods-were reviewed with their pros and cons. Then, five open issues and challenges were discussed: uncertainty in LST retrievals, low thermal contrast, the nonlinearity of LST temporal change, cloud contamination, and model generalization. Future research directions of LST downscaling were finally provided.
Background : The purpose of this study was to apply cervical orthosis for temporal parameters of gait was to evaluate the effect. Methods : Seven normal adults participated in this study. Before and after applying a cervical orthosis compared to gait. Outcome measure were: general characteristics, temporal parameters of gait. General chacteristics included age, gender, height, weight. Temporal parameters included the Velocity cycle, Stride length, Step length, Cadence cycle, Initial double support time. Temporal parameters of gait, using the motion analysis system for cervical orthosis were evaluated before and after applying. The data was analyzed using SPSS 12.0 software and the Wilcoxon's signed-ranks test. Results : Velocity cycle and Step length were no significant differences(p>0.05). But Stride length, Cadence cycle, Initial double support time were significant(p<0.05). After apply Cervical orthosis in gait, Stride length and Initial double support time was decreased and Cadence cycle was increased. Conclusion : Changes in temporal of temporal parameters of gait was apply a cervical orthosis with the limitations of vision due to take effect. Therefore, Cervical orthosis does not interfere with the normal gait pattern by limiting the Range of Motion so that we consider to apply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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