The reproduction of animals is a way to maintain their species and demands a large amount of energy. The golden hamsters are seasonal breeders whose reproductive activities are regulated by photoperiod (length of day time in a day). The photic information received is transported to the pineal gland via many steps. Melatonin produced by the pineal gland affects the reproductive neuroendocrine system to manage reproductive activities. The major regulator neurons, secreting gonadotropin-releasing hormone, integrate all kinds of information to govern the reproductive frame hypothalamuspituitary-gonad axis. The elements impinging on the neurons are recently outspread. Thus the present review is to briefly survey the elements discovered newly and subjected to the active research realm and their correlations, focusing on the regulation of reproduction in mainly male golden hamsters as a representative animal.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2003.05a
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pp.63-67
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2003
There are many factors that generate the early deterioration of the concrete structure. As the one of the representative factors, we can think an invasion of the water, air and so on. The water and air invade in inside void along the capillarity and they become the cause that the durability like corrosion of layer department due to freezing and thawing, inside steel frame corrosion, and so on blacks. Therefore with covering permeability covering waterproofing material of fluid condition in outer wall, intercepting the deterioration factor due to the infiltration of water from outside and for salt damage of concrete layer department, freezing damage and neutralization, it needs to improve durability of structure. This study separately examined physical and chemical specific of quality liquid siliceous of waterproofing material. Therefore as this applys the construction site, it improves the durability of concrete structure. Further this presents the application plan from the construction market against the new material.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.4
no.4
s.14
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pp.85-89
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2004
A frame element embedded normal to a shear wall or slab (shell element) is common in the structural systems. In that case there is a need for a membrane or shell element to have a normal rotation degree of freedom at each node in order to have a good result of stresses. Even if Many other people studied this area, All man, Cook and Sabir are representative investigators in this area. In this research paper, Sabir's methods of vertex rotation stiffness matrix in a membrane element are studied. New stiffness of vertex rotation are proposed by taking advantage of beam stiffness theory. Rectangular elements stiffness with rotational degree of freedom are compared in accuracy ratio each other.
The purpose of this study was to examine the effects of the result of hardship performance of the propulsion speed on the flying carmel spins during a Figure Skating. The subjects were five the korea national representative players. Kinematic variables were analyzed 5frame of the excursion phase by the three-dimensional motion analysis system(60Hz). The obtained conclusion were as follows: In this study, during the propulsion classify two groups as "type I" the acceleration patterns S3, S4 and "type II" the uniform velocity group S1, S2, S5. The results of percentage comparative analysis between type I and type II can be summarized as below: the height of jump(24%), the height of COM(25%), the maximum speed of Roundhouse Kick(21%), the judging technical score(18%), the flight time(13%), the velocity of spins(4%), the distance of flight(-6%) Analysis of the results on performance variables, the velocity pattern of the type I showed comparatively excellence than that of type II.
Practical ambient excitations of engineering structures usually do not comply with the stationary-white-noise assumption in traditional operational modal analysis methods due to heavy traffic, wind guests, and other disturbances. In order to eliminate spurious modes induced by non-white noise inputs, the improved stochastic subspace identification based on a delay index is proposed in this paper for a representative kind of stationary non-white noise ambient excitations, which have nonzero autocorrelation values near the vertical axis. It relaxes the stationary-white-noise assumption of inputs by avoiding corresponding unqualified elements in the Hankel matrix. Details of the improved stochastic subspace identification algorithms and determination of the delay index are discussed. Numerical simulations on a four-story frame and laboratory vibration experiments on a simply supported beam have demonstrated the accuracy and reliability of the proposed method in eliminating spurious modes under non-white noise ambient excitations.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.11-22
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2010
This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.
Recently, as the market for short form videos (Instagram, TikTok, YouTube) on social media has gradually increased, research using them is actively being conducted in the artificial intelligence field. A representative research field is Video to Shop, which detects fashion products in videos and searches for product images. In such a video-based artificial intelligence model, product features are extracted using convolution operations. However, due to the limitation of computational resources, extracting features using all the frames in the video is practically impossible. For this reason, existing studies have improved the model's performance by sampling only a part of the entire frame or developing a sampling method using the subject's characteristics. In the existing Video to Shop study, when sampling frames, some frames are randomly sampled or sampled at even intervals. However, this sampling method degrades the performance of the fashion product search model while sampling noise frames where the product does not exist. Therefore, this paper proposes a sampling method MF (Missing Fashion items on frame) sampler that removes noise frames and improves the performance of the search model. MF sampler has improved the problem of resource limitations by developing a keyframe mechanism. In addition, the performance of the search model is improved through noise frame removal using the noise detection model. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed method improves the model's performance and helps the model training to be effective.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8B
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pp.1577-1585
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1999
In this paper, we propose detection methods for gradual scene changes such as dissolve, pan, and zoom. The proposal method to detect a dissolve region uses scene features based on spatial statistics of the image. The spatial statistics to define shot boundaries are derived from squared means within each local area. We also propose a method of the camera motion detection using four representative motion vectors in the background. Representative motion vectors are derived from macroblock motion vectors which are directly extracted from MPEG streams. To reduce the implementation time, we use DC sequences rather than fully decoded MPEG video. In addition, to detect the gradual scene change region precisely, we use all types of the MPEG frames(I, P, B frame). Simulation results show that the proposed detection methods perform better than existing methods.
Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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