본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.
This study was conducted with 20 female gymnasts and 23 age-matched controls to examine pattern, weight control behavior and nutritional status. Most gymnasts(95.0%) reported that they used weight-control methods, while relatively few age-matched controls employed these methods. These methods included sauna(95.0%), food restriction(90.0%), excess exercise (70.0%), laxative abuse(10%) and use of diet pills(10%). Gymnasts had significantly (p<0.05) lower scores for statements related to 'sneaking food', 'vomiting after overeating', showing more negative eating behavior than age-matched controls. Energy intake of gymnasts was 968.9$\pm$421.4kcal while energy expenditure was 2,091$\pm$361kcal, showing negative evergy balance(-1,1225$\pm$534.6kcal). Female gymnasts consumed less than 70% of the RDA for protein, calcium, iron, vitamin A, thiamin, riboflavin and niacin, which reflects their low energy intake. The average intakes of calcium, iron, vitamin A, thiamin, riboflavin and niacin did not meet the recommended dietary allowances for their age groups. Adolescent athletes who train vigorously and consume a low-energy diet may be exposed to an increase in potential health risks. Therefore, individuals who advise athletic adolescents regarding training and dietary habits need to emphasize the importance of consuming an appropriate energy intake to support performance as well as growth and development. The sports nutritionist is in a position to convey such information to coaches, physicians, parents and to the athletes themselves.
An, Fengwei;Mihara, Keisuke;Yamasaki, Shogo;Chen, Lei;Mattausch, Hans Jurgen
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권4호
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pp.405-414
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2016
IC-implementations provide high performance for solving the high computational cost of pattern matching but have relative low flexibility for satisfying different applications. In this paper, we report an associative memory architecture for k nearest neighbor (KNN) search, which is one of the most basic algorithms in pattern matching. The designed architecture features reconfigurable vector-component parallelism enabled by programmable switching circuits between vector components, and a dedicated majority vote circuit. In addition, the main time-consuming part of KNN is solved by a clock mapping concept based weighted frequency dividers that drastically reduce the in principle exponential increase of the worst-case search-clock number with the bit width of vector components to only a linear increase. A test chip in 180 nm CMOS technology, which has 32 rows, 8 parallel 8-bit vector-components in each row, consumes altogether in peak 61.4 mW and only 11.9 mW for nearest squared Euclidean distance search (at 45.58 MHz and 1.8 V).
Optical-fiber electronic speckle pattern interferometry (ESPI) is a non-contact, non-destructive examination technique with the advantages of rapid measurement, high accuracy, and full-field measurement. The optical-fiber ESPI system used in this study was compact and portable with the advantages of easy set-up and signal acquisition. By suitably configuring the optical-fiber ESPI system, producing an image signal in a charge-coupled device camera, and periodically modulating beam phases, we obtained phase information from the speckle pattern using a four-step phase shifting algorithm. Moreover, we compared the actual defect size with that of interference fringes which appeared on a screen after calculating the pixel value according to the distance between the object and the CCD camera. Conventional methods of measuring defects are time-consuming and resource-intensive because the estimated values are relative. However, our simple method could quantitatively estimate the defect length by carrying out numerical analysis for obtaining values on the X-axis in a line profile. The results showed reliable values for average error rates and a decrease in the error rate with increasing defect length or pressure.
The industry of character toys is increasing and new characters are constantly being developed. However, the development of 2D cover patterns for toys is time-consuming due to frequent pattern modifications made through trial and error. Studies are now underway to obtain 2D clothing patterns from 3D body data, however, little research has been done on 2D pattern of character toys. This study suggests efficient guidelines to develop 2D cover patterns with a reasonable accuracy and processing time. Two 3D models of a dog and rabbit were used to develop 2D cover patterns. Independent variables of this study are set as 3 levels of triangle area (small, medium, and large) that influence the efficacy of 3D and 2D pattern development. The determination of the appropriate triangular area was based on the area and shape change of the 2D pattern. A medium or large triangle area was shown to be suitable for a character dog with a smooth curved surface. However, the appropriate triangle area was small if the characteristics of the curved surface are complicated as in the case of rabbit. The head of a dog (a double-curved surface) and the curved forepaw of a rabbit (a triangular area) should be small when the characteristics of the curved surface (such as the hind leg of a rabbit having a large convex surface and a small surface area) are complicated. Grouping by 3D surface characteristics could be a suitable guideline for the triangle area selection.
The significance of maintaining the soil environment is gradually increasing owing to soil and underground water contamination by petroleum leak accidents. However, the purification of soil is an expensive and more time-consuming process than the purification of contaminated water and air. Moreover, determining the source and people responsible for soil pollution gets often embroiled in legal conflicts, further delaying the cleanup process of the contaminate site. Generally, TPH (total petroleum hydrocarbon) pattern analysis is used to determine the petroleum species and polluter responsible for soil contamination. However, this process has limited application for petroleum products with a similar TPH pattern. In this study, we analyze the TPH pattern and specific sectional ratio (${\sim}C_{10}$, $C_{10}-C_{12}$, $C_{12}-C_{36}$, and $C_{36}{\sim}$) of various domestic petroleum products to identify the petroleum product responsible for soil contamination. Also, we perform BTEX (benzene, toluene, ethyl benzene, xylene) quantitative analysis and determine B:T:E:X ratio using GC-MS. The results show that gasoline grade 1 and 2 have a similar TPH pattern but different BTEX values and ratios. This means that BTEX analysis can be used as a new method to purify soil pollution. This complementary TPH and BTEX method proposed in this study can be used to identify the petroleum species and polluters present in the contaminated soil.
The effectiveness of system identification, damage detection, condition assessment and other structural analyses relies heavily on the accuracy and reliability of the measured data in structural health monitoring (SHM) systems. However, data anomalies often occur in SHM systems, leading to inaccurate and untrustworthy analysis results. Therefore, anomalies in the raw data should be detected and cleansed before further analysis. Previous studies on data anomaly detection mainly focused on just single type of data anomaly for denoising or removing outliers, meanwhile, the existing methods of detecting multiple data anomalies are usually time consuming. For these reasons, recognising multiple anomaly patterns for real-time alarm and analysis in field monitoring remains a challenge. Aiming to achieve an efficient and accurate detection for multi-type data anomalies for field SHM, this study proposes a pattern-recognition-based data anomaly detection method that mainly consists of three steps: the feature extraction from the long time-series data samples, the training of a pattern recognition neural network (PRNN) using the features and finally the detection of data anomalies. The feature extraction step remarkably reduces the time cost of the network training, making the detection process very fast. The performance of the proposed method is verified on the basis of the SHM data of two practical long-span bridges. Results indicate that the proposed method recognises multiple data anomalies with very high accuracy and low calculation cost, demonstrating its applicability in field monitoring.
Recombinant E.coli ACV 1003 (recA::lacZ) releasing ${\beta}$-galactosidase by a SOS regulon system, when exposed to DNA-damaging compounds, have been used to effectively monitor endocrine disruptors. Low enzyme activity of less than 10 units/mL, corresponding to a $\mu\textrm{g}$/L(ppb) range of an endocrine disruptor (tributyl tin, bisphenol A. etc.), can be rapidly determined, not by a conventional time-consuming and tedious enzyme assay, but by an alternative interferometric biosensor. Heavily boron-doped porous silicon for application as an interferometer, was fabricated by etching to form a Fabry-Perot fringe pattern, which caused a change in the refractive index of the medium including ${\beta}$-galactosidase. In order to enhance the immobilization of the porous silicon surface, a calyx crown derivative (ProLinker A) was applied, instead of a conventional biomolecular affinity method using biotin. This resulted in a denser linked formation. The change in the effective optical thickness versus ${\beta}$-galactosidase activity, showed a linear increase up to a concentration of 150 unit ${\beta}$-galactosidase/mL, unlike the sigmoidal increase pattern observed with the biotin.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.283-292
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2009
최근 전반적인 산업의 급진적인 발전으로 인해 전력사용량도 급속도로 증가하고 있다. 그래서 (주)한국전력에서도 기본요금의 12개월 연동제를 실시하여 전기요금을 피크전력 중심으로 대폭 인상하여 전력사용 수용가의 최대 수요전력을 억제하는 요금정책을 시행하는 등 꾸준히 증가하고 있는 전력수요에 효율적인 대응전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 이러한 전략중의 하나인 DR프로그램을 효율적으로 운영하기 위해서 필수적으로 사용되는 CBL방법을 실제 전력 사용량의 분석을 통해 비교분석하고, 이를 바탕으로 효율적인 DR프로그램의 운영방안을 제시 하고자 한다.
Human transmembrane proteins (hTMPs) are closely related to transport, channel formation, signaling, cell to cell interaction, so they are the crucial target of modern medicinal drugs. In order to study the structure and function of these hTMPs, it is important to prepare reasonable amounts of proteins. However, their preparation is seriously difficult and time-consuming due to insufficient yields and low solubility of hTMPs. We tried to produce large amounts of Syndecan-4 transmembrane domain (Syd4-TM) that is related to the healing wounds and tumor for a long time. In this study, we performed the structure determination of Syd4-TM combining the Polarity Index at Slanted Angle (PISA) wheel pattern analysis based on $^{15}N-^1H$ 2D SAMPI-4 solid-state NMR of expressed Syd4-TM and Molecular Dynamics (MD) simulation using Discovery Studio 3.1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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