Background: Fish and fishery products (FFPs) unintentionally contaminated with various environmental pollutants are major exposure pathways for humans. To protect human health from the consumption of contaminated FFPs, it is essential to develop a systematic tool for evaluating exposure and risks. Objectives: To regularly, accurately, and quickly evaluate adverse health outcomes due to FFPs contamination, we developed an automated dietary exposure and risk assessment system called HERA (the Human Exposure and Risk Assessment system for chemicals in FFPs). The aim of this study was to develop an overall architecture design and demonstrate the major features of the HERA system. Methods: For the HERA system, the architecture framework consisted of multi-layer stacks from infrastructure to fish exposure and risk assessment layers. To compile different contamination levels and types of seafood consumption datasets, the data models were designed for the classification codes of FFP items, contaminants, and health-based guidance values (HBGVs). A systematic data pipeline for summarizing exposure factors was constructed through down-scaling and preprocessing the 24-hour dietary recalls raw dataset from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNAHES). Results: According to the designed data models for the classification codes, we standardized 167 seafood items and 2,741 contaminants. Subsequently, we implemented two major functional workflows: 1) preparation and 2) main process. The HERA system was developed to enable risk assessors to accumulate the concentration databases sustainably and estimate exposure levels for several populations linked to seafood consumption data in KNAHES in a user-friendly manner and in a local PC environment. Conclusions: The HERA system will support policy-makers in making risk management decisions based on a nation-wide risk assessment for FFPs.
본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.
Purpose: This study evaluated the systemic and local effects of doxycycline (DOX) and low-intensity laser (LIL) treatment as adjuvants to scaling and root planing (SRP) in the treatment of experimental periodontitis in rats. Methods: The sample consisted of 180 male rats (Rattus norvegicus albinus, Wistar), of which 30 did not receive induction of periodontal disease (negative control [NC] group) and 150 received induction of periodontal disease in the lower first molar. After 7 days, the ligature was removed, and the animals were divided into the following groups: NT (no treatment), SRP (SRP), DOX (SRP and DOX irrigation), LIL (SRP and laser irradiation), and DOX+LIL (SRP, DOX, and LIL). The animals were euthanized at 7, 15, and 30 days; thereafter, biochemical, radiographic, histological, and immunohistochemical analyses were performed. Results: In the intragroup analysis, lower concentrations of α-1-glycoprotein acid (α-1-Ga) and complement 3 (C3) were observed in the DOX+LIL group than in all other groups at all time points, as well as lower levels of complement 4 (C4) at 15 and 30 days (P<0.001). Less bone loss was observed in the DOX, LIL, and DOX+LIL groups than in the NC and SRP groups at all time points (P<0.001). There was a smaller number of tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP)-positive cells in the DOX+LIL group than in the other groups at all time points (P<0.001). Positive correlations were observed between the systemic levels of α-1-Ga, C3, and C4 and the number of TRAP-positive cells. Conclusions: The combination of DOX with LIL as SRP adjuvants was effective both systemically and locally for the treatment of experimental periodontitis in rats.
Source parameters for forty nine recent earthquakes occurred in and around Korean Peninsula are determined and the relations among them are studied. The corner frequency and seismic moment are estimated from three different methods. The spectral fitting of the source displacement spectrum with the $\omega$-square source model of Brune(1970) and Snoke(1987)'s method are applied to all events and empirical Green's function method for two events are adopted. The source parameters determined in this study show different values depending on the adopted method and on the stations of which seismograms are recorded. It is interpreted that the disagreements principally originate from insufficient consideration of source radiation pattern and attenuation and amplification according to path direction. The corner frequencies and seismic moments are averaged to exclude the directional effects and other source parameters are estimated from the mean corner frequency and seismic moment. The static stress drops estimated in this study tend to be independent of seismic moment or magnitude for events above a certain size. For earthquakes with the size less than about 3.0$\times$10$^{21}$dyne-cm(nearly same as M$_{L}$=3.7), the stress drop tends to decrease with the decreasing moment. This fact suggests a breakdown of scaling law of source parameters below the threshold magnitude. The moment magnitudes calculated from source parameters appear to be slightly larger than the Richter's local magnitudes in the range above M$_{L}$=3.5.3.5.
본 논문에서는 스마트폰 카메라의 객체기반 자동초점 기능을 위해, 움직이는 물체의 고속 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 본 논문에서는 지역적 후보 검출, 적응적 템플릿 크기 방법을 제안한다. 또한 추적 위치의 안정화를 위해 정합 함수에 안정화 항을 추가하는 기법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험결과는 PC 환경에서 초당 100 프레임 수준의 높은 처리 속도 달성을 보여주었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.343-346
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2002
Toward more accurate determination of the water cycle in association with climate variability and change as well as baseline data on the impacts of this variability on water resources, the Coordinated Enhanced Observing Period (CEOP) was launched on July 1,2001. The preliminary data period, EOP-1, was implemented from July to September in 2001. The first annual enhanced observing period, EOP-3, is going to start on October 1,2002. CEOP is seeking to achieve a database of common measurements from both in situ and satellite remote sensing, model output, and four-dimensional data analyses (4DDA; including global and regional reanalyses) for a specified period. In this context a number of carefully selected reference stations are linked closely with the existing network of observing sites involved in the GEWEX Continental Scale Experiments, which are distributed across the world. The initial step of CEOP is to develop a pilot global hydro-climatological dataset with global consistency under the climate variability that can be used to help validate satellite hydrology products and evaluate, develop and eventually predict water and energy cycle processes in global and regional models. Based on the dataset, we will address the studies on the inter-comparison and inter-connectivity of the monsoon systems and regional water and energy budget, and a path to down-scaling from the global climate to local water resources, as the second step.
This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.
The experimental study is carried out to identify the combustion generated noise mechanism in free turbulent jet diffusion flames. Axial mean fluctuating velocities in cold and reacting flow fields were measured using hot-wire anemometer and LDv.The overall sound pressure level and their spectral distribution in far field with and without combustion were also measured in an anechoic chamber. The axial mean velocity is 10-25% faster and turbulent intensities are about 10 to 15% smaller near active reacting zone than those in nonreacting flow fields. And sound pressure level is about 10-20% higher in reacting flow fields. It is also shown that the spectra of the combustion noise has lower frequency characteristics over a broadband spectrum. These results indicate that the combustion noise characteristics in jet diffusion flames are dominated by energy containing large scale eddies and the combusting flow field itself. Scaling laws correlating the gas velocity and heat of combustion show that the acoustic power of the combustion noise is linearly proportional to the 3.8th power of the mean axial velocity rather than 8th power in nonreacting flow fields, and the SPL increases linearly with logarithmic 1/2th power of the heat of combustion.
본 논문에서 사용한 웨이블릿 변환의 기저 함수는 일반적인 웨이블릿 변환과 다른 리프팅 스킴을 사용하여 만들어 졌다. 리프팅 스킴은 푸리에 변환을 사용하여 기저 함수를 생성하지 않는 새로운 쌍직교 웨이블릿 기저 함수를 생성하는 방법이다 본 본문은 리프팅 스킴을 이용한 새로운 영상 압축 및 에지 검출 방법을 제안하고 있다. 그리고 이 방법은 부분 복원과 공간 복원을 할 수 있어 데이터 가시화를 향상시킬 수 있다. 다양한 해상도에서의 근사 영상은 원래 영상으로부터 적은 정보만으로 다양한 크기의 특징을 뽑아낼 수 있고, 적은 양의 스케일링 계수를 사용하여 생성된 근사 영상은 빠르게 원래 영상의 대략적인 개요만이 필요할 때 유용하게 사용된다. 본 논문에서 제안한 영상 압축 및 에지 검출 기법은 멀티미디어 데이터베이스에서 데이터 관리와 데이터 가시화를 향상시킬 수 있는 좋은 기틀을 마련해 준다.
3차원 모델간의 형상을 비교하는 것은 형상을 기반으로 하는 인식, 검색, 분류 등을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모델의 이동, 회전, 스케일 변화에 영향받지 않고, 모델을 구성하는 정점들이 비균일 하고 불완전한 경우에도 강인한 3차원 형상 비교 방법을 제안한다. 먼저 입력 데이터로부터 고유 모드를 이용한 모달 모델을 구성하고 모달 스트레인 에너지를 이용하여 형상 간의 유사성을 비교한다. 제안된 방법은 고유 진동수에 따라 고유 모드들을 순서화 함으로써 형태 변형을 전역적인 것에서부터 지역적인 것으로 체계화한다. 이렇게 체계화된 형상 표현과 모달 스트레인 에너지를 이용함으로써 국부적인 형태에 치우치지 않고 전체적인 형태의 유사성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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