Environmental toxicants such as toxic metals can alter epigenetic regulatory features such as DNA methylation, histone modification, and non-coding RNA expression. Heavy metals influence gene expression by epigenetic mechanisms and by directly binding to various metal response elements in the target gene promoters. Given the role of epigenetic alterations in regulating genes, there is potential for the integration of toxic metal-induced epigenetic alterations as informative factors in the risk assessment process. Here, we focus on recent advances in understanding epigenetic changes, gene expression, and biological effects induced by toxic metals.
Derivation cryptographic keys from human biometrics opens a new promising research area when it can be used efficiently for not only verification or recognition tasks, but also symmetric-key based applications. Among existing biometric traits, face is considered as the most popular biometrics since facial features are informative and discriminative. In this paper, we present a comprehensive survey of Face-based key generation (FKGS). First, we summarize the trend of FKGS researches and sum up the methods which play important roles in the proposed key generation systems. Then we present the evaluation and the general performance analysis; from that, we give a discussion about the advantages and disadvantages of surveyed studies to clarify the fundamental requirements and the main challenges when implementing FKGS in practice. Finally, an outlook on future prospects is given.
Kim, Myong-Soo;Lim, Yong-Hun;Hyun, Duck-Hwa;Kim, Chung-Hwan
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07d
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pp.2349-2351
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2003
Over the past $2{\sim}3$ years power utilities have shown a marked change in attitude by an ever increasing interest in using relay communication features. As yet there is no accepted international standard for communication protocol in automation systems. Recent work within the UCA work group has resulted in the proposal, UCA 2.0, as the informative interface for automation systems. This proposed standard embodies the generic principles developed and used within generic protocol. This paper describes and analyses various communication protocols for automation systems in electric power companies.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.1
no.3
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pp.83-89
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2008
This paper introduces a visual object classification algorithm based on statistical information. Objects are characterized through the Histogram of Oriented Gradients (HOG) method and classification is performed using Multiclass AdaBoost. Salient features of an object's appearance are detected by HOG blocks Blocks of different sizes are tested to define the most suitable configuration. To select the most informative blocks for classification a multiclass AdaBoostSVM algorithm is applied. The proposed method has a high speed processing and classification rate. Results of the evaluation based on example of hand gesture recognition are presented.
Image mosaicking is a common and useful technique to visualize a global map by stitching a large number of local images obtained from visual surveys in underwater environments. In particular, visual inspection of underwater structures using underwater robots can be a potential application for image mosaicking. Feature-based pairwise image registration is a commonly employed process in most image mosaicking algorithms to estimate visual odometry information between compared images. However, visual features are not always uniformly distributed on the surface of underwater structures, and thus the performance of image registration can vary significantly, which results in unnecessary computations in image matching for poor-conditioned image pairs. This study proposes a pairwise registrability measure to select informative image pairs and to improve the overall computational efficiency of underwater image mosaicking algorithms. The validity and effectiveness of the image mosaicking algorithm considering the pairwise registrability are demonstrated using an experimental dataset obtained with a full-scale ship in a real sea environment.
In this paper, the concept of D-sets will be applied to create D-lindelöf spaces, a new type of topological space covering the property. This is performed by using a D-cover, which is a special type of cover. The primary purpose of this work is to introduce the principles and concepts of D-lindelöf spaces. We look into their properties as well as their relationships with other topological spaces. The basic relationship between D-lindelöf spaces and lindelöf spaces, as well as many other topological spaces, will be given and described, including D-compact, D-countably compact, and D-countably lindelöf spaces. Many novel theories, facts, and illustrative and counter-examples will be investigated. We will use several informative instances to explore certain of the features of the Cartesian product procedure across D-lindelöf spaces as well as additional spaces under more conditions.
Speech act is the speaker's intentions indicated through utterances. It is important for understanding natural language dialogues and generating responses. This paper proposes the method of two stage that increases the performance of the korean speech act decision. The first stage is to select features from the part of speech results in sentence and from the context that uses previous speech acts. We use x$^2$ statistics(CHI) for selecting features that have showed high performance in text categorization. The second stage is to determine speech act with selected features and Neural Network. The proposed method shows the possibility of automatic speech act decision using only POS results, makes good performance by using the higher informative features and speed up by decreasing the number of features. We tested the system using our proposed method in Korean dialogue corpus transcribed from recording in real fields, and this corpus consists of 10,285 utterances and 17 speech acts. We trained it with 8,349 utterances and have test it with 1,936 utterances, obtained the correct speech act for 1,709 utterances(88.3%). This result is about 8% higher accuracy than without selecting features.
In this paper, we propose a multi-site based earthquake event classification method using graph convolution networks. In the traditional earthquake event classification methods using deep learning, they used single-site observation to estimate seismic event class. However, to achieve robust and accurate earthquake event classification on the seismic observation network, the method using the information from the multi-site observations is needed, instead of using only single-site data. Firstly, our proposed model employs convolution neural networks to extract informative embedding features from the single-site observation. Secondly, graph convolution networks are used to integrate the features from several stations. To evaluate our model, we explore the model structure and the number of stations for ablation study. Finally, our multi-site based model outperforms up to 10 % accuracy and event recall rate compared to single-site based model.
In this paper, we present a hybrid approach which incorporates color, texture and shape in content-based image retrieval. Colors in each image are clustered into a small number of representative colors. The feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. A similarity measure similar to the cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. The co-occurrence matrix as a statistical method is used for texture analysis. An optimal set of five statistical functions are extracted from the co-occurrence matrix of each image, in order to render the feature vector for eachimage maximally informative. The edge information captured within edge histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transformation, quantization, and filtering. The features where thus extracted and stored within feature vectors and were later compared with an intersection-based method. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.
This paper is intended to explore femininity, the ideal beauty of body and the features in fashion pursued in the fashion system and the Anti-Fashion Movement in the Victorian period, on which the modern fashion is based. For the informative facts needed in this paper, books on history, fashion history, feminism, art history of aestheticism and tole ideal beauty of body are referred to. On the part I of this paper, the femininity and the ideal beauty of body implied in the fashion system in the Victorian period will be reviewed. following are the conclusion : First, in the Victorian period, the value of femininity is put on the body of female by the discrimination of sex divided in two. Consequently, the characteristics of femininity mainly include dependence, passiveness, emotion, beauty, maternity, innocence, and purity. To emphasize the function of reproduction as primary duty and nature of female, the ideal beauty of body is represented in the form of Venus Naturalis, which symbolizes the fertility. And the external form of this body is expressed in slum waist line, ample busom and hip in fashion. Second, the features of this fashion are classified into three categories by their internal value : images of subordinate female, sensual female and maternal female 1) The image of subordinate female is expressed by concealment of legs, tightening the upper part of the body in corset and restriction on action by the crinoline 2) The image of sensual female is revealed in brazing colors and decoration, excessive exposure of the upper part of the body and hip by means of bustle. 3) The image of maternity is expressed in swollen skirt of crinoline, oval bustle silhouette metaphoring the extended womb resulted from pregnancy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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