In the field of prosthesis arm control, tile pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from col looted EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why he estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation, which is used in the force estimation process the transformed signal is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noire ratio) function is introduced.
This paper surveys some researches to accomplish on bioinformatics. These researches wish to propose a database architecture combining a general view of bioinformatics data as a graph of data objects and data relationships, with the efficiency and robustness of data management and query provided by indexing and generic programming techniques. Here, these invert the role of the index, and make it a first-class citizen in the query language. It is possible to do this in a structured way, allowing users to mention indexes explicitly without yielding to a procedural query model, by converting functional relations into explicit functions. In the limit, the database becomes a graph, in which the edges are these indexes. Function composition can be specified either explicitly or implicitly as path queries. The net effect of the inversion is to convert the database into a hyperdatabase: a database of databases, connected by indexes or functions. The inversion approach was motivated by their work in biological databases, for which hyperdatabases are a good model. The need for a good model has slowed progress in bioinformatics.
Currently, coronavirus disease 2019 (COVID-19) literature has been increasing dramatically, and the increased text amount make it possible to perform large scale text mining and knowledge discovery. Therefore, curation of these texts becomes a crucial issue for Bio-medical Natural Language Processing (BioNLP) community, so as to retrieve the important information about the mechanism of COVID-19. PubAnnotation is an aligned annotation system which provides an efficient platform for biological curators to upload their annotations or merge other external annotations. Inspired by the integration among multiple useful COVID-19 annotations, we merged three annotations resources to LitCovid data set, and constructed a cross-annotated corpus, LitCovid-AGAC. This corpus consists of 12 labels including Mutation, Species, Gene, Disease from PubTator, GO, CHEBI from OGER, Var, MPA, CPA, NegReg, PosReg, Reg from AGAC, upon 50,018 COVID-19 abstracts in LitCovid. Contain sufficient abundant information being possible to unveil the hidden knowledge in the pathological mechanism of COVID-19.
생물학적 유기체 모델에서의 바이러스 특성을 이용한 전염성 정보은닉 시스템은 비디오 인코더 및 디코더에 대해 각각 최적의 워터마크 은닉 및 검출 방법을 적용하고 비디오의 재생 또는 편집 등이 발생할 때마다 워터마크를 전이시킴으로써 각종 공격에 강인하게 함으로써 비디오 콘텐츠의 안전한 유통을 가능하게 하기 위한 방법이다. 본 논문은 전염성 정보은닉 시스템을 위한 전염성 정보의 생성과 빠르고 효율적인 가역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 비디오 콘텐츠 기반 가역 워터마킹을 위해 제어 코드및 콘텐츠 유효기간을 워터마크와 결합하여 전염시킨 후, 비디오 재생 시에 능동적으로 콘텐츠의 화질 및 워터마크 강도를 제어할 수 있으며, 실시간성을 만족하기 위해 계산복잡도가 낮게 설계되었다. 또한, 가역 워터마크 복원을 위한 시간지연이 발생하지 않도록 매크로블록 단위의 워터마크 및 부가정보 은닉이 수행된다. 실험결과 제안 기법이 실시간성을 만족하며, 공격받지 않은 비디오 비트스트림에 대해 가역 워터마크 검출 및 영상 복원 후 워터마크 손실은 0%였으며, 복원 후의 화질은 동일한 비트율로 압축한 비디오와 거의 동일함을 확인하였다.
Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.
It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.
This article explores how Richard Powers' The Gold Bug Variations, an interdisciplinary novel through the new concepts of biocriticism and bioliterature is connected with literature/art and science/technology. Powers uses Edgar Allen Poe's "The Gold Bug" and Johann Sebastian Bach's "The Goldberg Variations" for decoding DNA in order to analogize a genomic metaphor. He imagines literature as "the book of life" genome, written by DNA code due to the complexity and multiplicity of the genome. His novel, as 'genomic narrative,' shows the articulation of the genomic reading, and expression in the life language through the discourses of the information technology and the rhetorical tropes in biology. New biological ideas are continually required to articulate these processes. In the present tendency of the Human Genome Project, such advanced devices as biocybernetics offer the potential to open up new possibilities to researching the complexity of the genome. This can only happen if the following two ideas are followed: One is to comply with advanced technologies for processing the rapidly increasing data of the genome sequence; The other is to admit the necessary paradigm shift in biology. As shown above, the complexity and multiplicity of the genomic reality is not so simple. We must go beyond determinism, even if representation of a biological reality reveals the possibility of expressing its constituent elements by the advanced biotechnology. Consequently, in the unstoppable advances of the art of decoding the genome, The Gold Bug Variations interrelates to the interdisciplinary approaches through the rhetorical tropes that unfold the complex discursive world of the genome. Powers shows that the complex mechanisms of the genome in the microworld of every cell as the plot of "the book of life" can be designed and written using DNA language. At the same time, his genomic reading and writing demonstrate the historical processes of the shifting center of new genomic development and polysemous interpretation.
DNA 컴퓨팅 기술로 DNA 정보를 매개물로 하는 DNA 저장, DNA 스테가노그라픽, 및 DNA 워터마킹에 대한 관심이 많아지고 있다. 생물학적 변이없이 외부 워터마크를 DNA 정보 내에 은닉에서는 원본 DNA 서열의 복원이 가능하고, 은닉과 복원이 반복적으로 이루어지며, 외부 워터마크에 의한 의도적인 변이 분석이 가능한 가역성 정보은닉 기술이 필요하다. 본 논문에서는 DNA 부호계수의 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅 (Circular Histogram Shifting, CHS) 기반으로 생물학적 변이없이 허위개시코돈 방지, 원본 서열 길이 유지, 높은 워터마크 용량성, 블라인드 검출이 가능한 가역성 DNA 정보은닉 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비부호 영역 DNA 염기서열을 부호계수로 변환한 다음, 높은 용량성을 위하여 순환형 히스토그램 다중 쉬프팅에 의하여 부호계수에 다중비트를 은닉한다. 마지막으로 다중비트 은닉 과정에서 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 0.11~0.50 bpn(bit per nucleotide base) 높은 워터마크 용량성을 가지고, 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
본 논물에서는 척수 손상으로 인하여 암이 수축 및 이완시 미약한 근전도, 신호를 발생시키는 환자로부터 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출하기 위한 신호 처리 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 비선형 고정 필터의 일종인 FatBear 필터를 이용하여 거대 운동단위 활동전위로 의심되는 충격 잡음을 제거하고 웨이브렛 평면에서 비선형 멀티 스케일 필터링 기법을 이용하여 가산 잡음을 제거하는 것으로서 횡단성 척수염으로 인한 마미 증후근을 보이는 환자들에게 적용하여 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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