Embryonic genome activation (EGA) is the first major transition that occurs after fertilization, and entails a dramatic reprogramming of gene expression that is essential for continued development. Although it has been suggested that EGA in porcine embryos starts at the four-cell stage, recent evidence indicates that EGA may commence even earlier; however, the molecular details of EGA remain incompletely understood. The RNA polymerase II of eukaryotes transcribes mRNAs and most small nuclear RNAs. The largest subunit of RNA polymerase II can become phosphorylated in the C-terminal domain. The unphosphorylated form of the RNA polymerase II largest subunit C-terminal domain (IIa) plays a role in initiation of transcription, and the phosphorylated form (IIo) is required for transcriptional elongation and mRNA splicing. In the present study, we explored the nuclear translocation, nuclear localization, and phosphorylation dynamics of the RNA polymerase II C-terminal domain in immature pig oocytes, mature oocytes, two-, four-, and eight-cell embryos, and the morula and blastocyst. To this end, we used antibodies specific for the IIa and IIo forms of RNA polymerase II to stain the proteins. Unphosphorylated RNA polymerase II stained strongly in the nuclei of germinal vesicle oocytes, whereas the phosphorylated form of the enzyme was confined to the chromatin of prophase I oocytes. After fertilization, both unphosphorylated and phosphorylated RNA polymerase II began to accumulate in the nuclei of early stage one-cell embryos, and this pattern was maintained through to the blastocyst stage. The results suggest that both porcine oocytes and early embryos are transcriptionally competent, and that transcription of embryonic genes during the first three cell cycles parallels expression of phosphorylated RNA polymerase II.
Consistent and realistic error covariance information is important for position estimation, error analysis, fault detection, and integer ambiguity resolution for differential GNSS. In designing a position domain carrier-smoothed-code filter where incremental carrier phases are used for time-propagation, formulation of consistent error covariance information is not easy due to being bounded and temporal correlation of propagation noises. To provide consistent and correct error covariance information, this paper proposes two recursive filter algorithms based on carrier-smoothed-code techniques: (a) the stepwise optimal position projection filter and (b) the stepwise unbiased position projection filter. A Monte-Carlo simulation result shows that the proposed filter algorithms actually generate consistent error covariance information and the neglection of carrier phase noise induces optimistic error covariance information. It is also shown that the stepwise unbiased position projection filter is attractive since its performance is good and its computational burden is moderate.
Early fire detection is very important to avoid loss of lives and material damage. The conventional smoke detector sensors have difficulties in detecting smoke in large outdoor areas. The video-based smoke detection can overcome these drawbacks. This paper proposes a new smoke detection method in video sequences. It uses the ratio of variation rate of subband energy in the wavelet transform domain. In order to reduce the false alarm, candidate smoke blocks are detected by using motion, decrease of chromaticity and the average intensity of block in the YUV color space. Finally, it decides whether the candidate smoke blocks are smokes or not by using their temporal changes of subband energies in the wavelet transform domain. Experimental results show that the proposed method noticeably increases the accuracy of smoke detection and reduces false alarm compared with the conventional smoke detection methods using wavelets.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.86-95
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1998
Intra-frame video compression, which cannot make use of temporal predictions, requires much higher bit rates compared with inter-frame schemes. In order to reduce bit rates, intra-frame predictive coding methods in DCT domain have been studied especially within the framework of the MPEG-4 video coding standard currently being developed. In this paper, we propose novel intra-frame predictive coding methods in DCT domain with the marginal complexity increase over the conventional methods . The proposed methods consist of a DC coefficient prediction method and two AC coefficient prediction methods. The proposed methods consist of a DC coefficient prediction method and two AC coefficient prediction methods. The proposed DC coefficient prediction method makes it possible to adaptively select the prediction directions without overhead bits, by comparing gradients of DC coefficients from neighboring blocks. As the AC coefficient prediction methods, first, we present an effective method which can improve the prediction directions of the MPEG-4 scheme by considering the DC coefficient of the current block to be coded. And, we present another effective method that decision on the prediction is carried out for each AC coefficient. Simulation results show that substantial bit savings can be achieved by the proposed methods.
As augmented reality (AR) technology has been utilized to enhance the user experience, several AR applications have been developed in the cultural heritage domain. Although there has been significant progress in this area, naive augmentation representation becomes an obstacle to provide an enhanced user experience and there has been little research on an effective AR experience methodology that reflects the characteristics of AR technology. Furthermore, the development of temporary content that comes from the absence of the authoring framework restrains the content ecosystem, which is an essential requisite for sustainable service. To resolve these issues, we propose a space-driven AR experience methodology, Spacetelling, to extend established object-oriented augmentation trends and Storyscape that generates spatio-temporal related contents for the spacetelling and supports sustainable service. Moreover, we present the wrap-up system framework covering both features mentioned above for the archeological site tour. Finally, we present our work-in-progress project, K-Culture Time Machine Project, to investigate the practical feasibility of our proposals. Through these proposals, we expect that sustainable AR applications with improved user experience will be possible in the cultural heritage domain.
Most of video indexing applications depend on fast and efficient archiving, browsing, retrieval techniques. A number of techniques have been approached about only pixel domain analysis until now. Those approaches brought about the costly overhead of decompressing because the most of multimedia data is typically stored in compressed format. But with a compressed video data, if we can analyze the compressed data directly. then we avoid the costly overhead such as in pixel domain. In this paper, we analyze the information of compressed video stream directly, and then extract the available features for video indexing. We have derived the technique for cut detection using these features, and the stream is divided into shots. Also we propose a new brief key frame selection technique and an efficient video indexing method using the spatial informations(DT coefficients) and also the temporal informations(motion vectors).
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.143-151
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2012
A new data-driven method for the design of a blind modulation frequency filter that suppresses the slow-varying noise components is proposed. The proposed method is based on the temporal local decorrelation of the feature vector sequence, and is done on an utterance-by-utterance basis. Although the conventional modulation frequency filtering approaches the same form regardless of the task and environment conditions, the proposed method can provide an adaptive modulation frequency filter that outperforms conventional methods for each utterance. In addition, the method ultimately performs channel normalization in a feature domain with applications to log-spectral parameters. The performance was evaluated by speaker-independent isolated-word recognition experiments under additive noise environments. The proposed method achieved outstanding improvement for speech recognition in environments with significant noise and was also effective in a range of feature representations.
A numerical model for fluid-structure interactions (abbr. FSI) is presented in the context of sloshing effects in movable, partially filled tanks to improve understanding of interactions between the fluid and the dynamics of a tank flexibly attached to a vehicle. The purpose of this model is to counteract the penalizing impact of the added mass effect on classical partitioned FSI coupling scheme: the proposed investigation is based on an added mass corrected version of the classical strongly coupled partitioned scheme presented in (Song et al. 2013). Results show that this corrected version systematically allows convergence to the coupled solution. In the rare cases where convergence is already obtained, the corrected version significantly reduces the number of iterations required. Finally, it is shown that the convergence limit imposed by added mass effect for the non-corrected coupling scheme, is directly dependent on the aspect ratio of the fluid domain and highly related to the precision order of the temporal discretization scheme.
We have investigated femtosecond coherent vibrational motions of Zn(II)-5,15-diphenylporphyrin in toluene using chirp-controlled ultrashort pulses. The oscillatory features superimposed on the temporal profiles of the pump-probe transient absorption signal are affected by the chirping and energy of excitation pulses. Using chirp- and excitation energy-controlled femtosecond pulses, we are able to obtain information on the structural changes between the electronic ground and excited states based on a comparative analysis of the Fouriertransformed frequency-domain spectra retrieved from the oscillatory components with the ground state resonance Raman spectra and normal mode calculations.
Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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