Objective: The aim of this study was to examine shifts in the composition of the bacterial population in the intestinal tracts (ITs) of weaning piglets by antibiotic treatment using high-throughput sequencing. Methods: Sixty 28-d-old weaning piglets were randomly divided into two treatment groups. The Control group was treated with a basal diet without antibiotics. The Antibiotic group's basal diet contained colistin sulfate at a concentration of 20 g per ton and bacitracin zinc at a concentration of 40 g per ton. All of the pigs were fed for 28 days. Then, three pigs were killed, and the luminal contents of the jejunum, ileum, cecum, and colon were collected for DNA extraction and high-throughput sequencing. Results: The results showed that the average daily weight gain of the antibiotic group was significantly greater (p<0.05), and the incidence of diarrhea lower (p>0.05), than the control group. A total of 812,607 valid reads were generated. Thirty-eight operational taxonomic units (OTUs) that were found in all of the samples were defined as core OTUs. Twenty-one phyla were identified, and approximately 90% of the classifiable sequences belonged to the phylum Firmicutes. Forty-two classes were identified. Of the 232 genera identified, nine genera were identified as the core gut microbiome because they existed in all of the tracts. The proportion of the nine core bacteria varied at the different tract sites. A heat map was used to understand how the numbers of the abundant genera shifted between the two treatment groups. Conclusion: At different tract sites the relative abundance of gut microbiota was different. Antibiotics could cause shifts in the microorganism composition and affect the composition of gut microbiota in the different tracts of weaning piglets.
This study set out to identify crime vulnerable areas with the GIS spatial analysis technique for the prediction of crimes. Crime vulnerable areas were extracted from the statistics of crimes with the GIS hotspot analysis technique and the inverse distance weighted(IDW) method applied to different crimes according to places and use districts. The scope of surveillance and weight were calculated for each of CPTED surveillance elements including CCTV, streetlamp, patrol division, and police substation. Maps of crime vulnerable areas were overlapped one after another to make a CPTED-based one expressed in four grades(safety, attention, warning, and risk).
Human cytochrome P4502E1 (CYP2E1) is a well-conserved xenobiotic-metabolizing enzyme expressed in liver, kidney, nasal mucosa, brain, lung, and other tissues. CYP2E1 is inducible by ethanol, acetone, and other low-molecular weight substrates and may mediate development of chemically-mediated cancers. CYP2E1 polymorphisms alter the transcriptional activity of the gene. This study was conducted in order to investigate the allele frequency variation in different populations of Andhra Pradesh. Two hundred and twelve subjects belonging to six populations were studied. Genotype and allele frequency were assessed through TaqMan allelic discrimination (rs6413419) and polymerase chain reaction-sequencing (-1295G>C and -1055C>T) after DNA isolation from peripheral leukocytes. The data were compared with other available world populations. The SNP rs6413419 is monomorphic in the present study, -1295G>C and -1055C>T are less polymorphic and followed Hardy-Weinberg equilibrium in all the populations studied. The -1295G>C and -1055C>T frequencies were similar and acted as surrogates in all the populations. Analysis of HapMap populations data revealed no significant LD between these markers in all the populations. Low frequency of $CYP2E1^*c2$ could be useful in the understanding of south Indian population gene composition, alcohol metabolism, and alcoholic liver disease development. However, screening of additional populations and further association studies are necessary. The heterogeneity of Indian population as evidenced by the different distribution of $CYP2E1^*c2$ may help in understanding the population genetic and evolutionary aspects of this gene.
Ratooning ability is one of the major different traits from perennial to cultivated rice and annual type. We developed a set of 126 introgression lines derived from a cross between Hwayeong and W1944 (O. rufipogon) to gain an insight into the genetic factors underlying differences between common wild rice and cultivated rice. One IL, CR6 among the 126 ILs of $BC_3F_4$ showed a significant difference in rationing ability compared with Hwayeong. To further characterize the rationing ability, CR6 was selected and crossed to Hwayeong to produce three secondary populations, $BC_4F_2$, $BC_4F_3$ and $BC_5F_2$. In the Hwayeong background, the W1944 allele was associated with an increase in rationing ability. QTL analysis showed that the qRAT5 for rationing ability was linked to RM194 ($R^2$=6.6%, 19.6%, and 44.5% in the $BC_4F_2$, $BC_5F_2$, and $BC_5F_3$, respectively). The putative qRAT5 was also tightly linked to QTLs for spikelets per panicle and grain weight indicating that this region harbors a QTL cluster related to domestication. To our knowledge, this is the first report to map the major QTL for ratooning ability in rice. The SSR markers linked to qRAT5 would be useful in marker-assisted selection for breeding lines with enhanced ratooning ability.
We propose a real time user interface that utilizes emotion recognition by physiological signals. To improve the problem that was low accuracy of emotion recognition through the traditional EEG(ElectroEncephaloGram), We developed a physiological signals-based emotion recognition system mixing relative power spectrum values of theta/alpha/beta/gamma EEG waves and autonomic nerve signal ratio of ECG (ElectroCardioGram). We propose both a data map and weight value modification algorithm to recognize six emotions of happy, fear, sad, joy, anger, and hatred. The datamap that stores the user-specific probability value is created and the algorithm updates the weighting to improve the accuracy of emotion recognition corresponding to each EEG channel. Also, as we compared the results of the EEG/ECG bio-singal complex data and single data consisting of EEG, the accuracy went up 23.77%. The proposed interface system with high accuracy will be utillized as a useful interface for controlling the game spaces and smart spaces.
This paper proposes a new lossless data embedding algorithm on spatial domain of digital images. A single key parameter is required to embed and extract data in the algorithm instead of embedding any additional information such as the location map. A $3{\times}3$ window slides over the cover image by one pixel unit, and one bit can be embedded at each position of the window. So, the ideal embedding capacity equals to the number of pixels in an image. For further increase of embedding capacity, new weight parameters for the estimation of embedding target pixels have been used. As a result, significant increase in embedding capacity and better quality of the message-embedded image in high capacity embedding have been achieved. This algorithm is verified with simulations.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.162-170
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2013
In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal's HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal's method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian's head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.
Kim, Dae-Hun;Lee, Young-Hyun;Ku, Bon-Hwa;Ko, Han-Seok
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.7
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pp.45-52
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2012
In this paper, an crowd density in elevator estimation method based on multi-class Adaboost classifier is proposed. The SOM (Self-Organizing Map) based conventional methods have shown insufficient performance in practical scenarios and have weakness for low reproducibility. The proposed method estimates the crowd density using multi-class Adaboost classifier with texture features, namely, GLDM(Grey-Level Dependency Matrix) or GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix). In order to classify into multi-label, weak classifier which have better performance is generated by modifying a weight update equation of general Adaboost algorithm. The crowd density is classified into four categories depending on the number of persons in the crowd, which can be 0 person, 1-2 people, 3-4 people, and 5 or more people. The experimental results under indoor environment show the proposed method improves detection rate by about 20% compared to that of the conventional method.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.1
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pp.131-145
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2013
The purposes of this research are : to analyze biotop type and carry out conservation value assessment in study areas, Daegu Science Park national industrial complex; to supply basic data for the landscape ecological planning; and to improve the application of assessment model with the development of Biotop Value Assessment Tool (B-VAT). The result is as follows. First of all, the field survey showed 434 species of flora and 220 species of insecta. According to the result of biotop type analysis in the biotop classification system with field survey, 13 biotope groups and 63 biotope types were classified. In the map of biotop type classification, readjusted farmland biotop(FA) was prevalent and forest biotop(E) was shown to the southeast side of the site. Next, according to the first assessment with B-VAT, total 19 biotop types including natural river(BA) with abundant plants had I grade and total 16 biotop types such as vegetable garden adjacent to river(BC) had V grade. In terms of the second assessment, we analyzed total 30 areas, total 82 areas, respectively, which had special meaning for the conservation of species and biotop(1a, 1b) and which had meaning for the conservation of species and biotop(2a, 2b, 2c). This research will be a basic data, which can solve the damage problem systematically and control it landscape-friendly with biotop classification and assessment which we developed. In particular, we expect that biotop value assessment tool(B-VAT) with GIS will be a great contribution to popularity compared with the value model by complicated algorism such as adding-matrix, weight and equal distribution. In addition, this will save the time and improve the accuracy for hand-counting.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.21
no.2
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pp.39-51
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2018
Long-term unexecuted urban parks will be released from urban planning facilities after 2020, this may result in development of those parks. However, little research have been focused on how to develop those parks considering conservation, development, spatial pattern, and so on. Therefore, in this study, we suggested an optimization planning model that minimizes the fragmentation while maximizing the conservation and development profit using ACO (Ant Colony Optimization). Our study area is Suwon Yeongheung Park, which is long-term unexecuted urban parks and have actual plan for private development in 2019. Using our optimization planning model, we obtained four alternatives(A, B, C, D), all of which showed continuous land use patterns and satisfied the objectives related to conservation and development. Each alternative are optimized based on different weight combinations of conservation, development, and fragmentation, and we can also generated other alternatives immediately by adjusting the weights. This is possible because the planning process in our model is very fast and quantitative. Therefore, we expected our optimization planning model can support "spatial decision making" of various issue and sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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