Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1031-1031
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2001
The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.174-182
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1996
In continuous speech recognition system, it is possible to implement the system which can handle unlimited number of words by using limited number of phonetic units such as phonemes. Dividing continuous speech into the string of tems of phonemes prior to recognition process can lower the complexity of the system. But because of the coarticulations between neiboring phonemes, it is very difficult ot extract exactly their boundaries. In this paper, we propose the algorithm ot extract short terms which can represent each phonemes instead of extracting their boundaries. The short terms of lower spectral change and higher spectral chang eare detcted. Then phoneme changes are detected using distance measure with this lower spectral change terms, and hgher spectral change terms are regarded as transition terms or short phoneme terms. Finally lower spectral change terms and the mid-term of higher spectral change terms are regarded s the represent each phonemes. The cepstral coefficients and weighted cepstral distance are used for speech feature and measuring the distance because of less computational complexity, and the speech data used in this experimetn was recoreded at silent and ordinary in-dorr environment. Through the experimental results, the proposed algorithm showed higher performance with less computational complexity comparing with the conventional segmetnation algorithms and it can be applied usefully in phoneme-based continuous speech recognition.
Power spectral analysis of spontaneous heart rate fluctuations were assessed by use of autooic blocking agents and changes in posture. The total power spectral range of interest is divided amongst the various experiments so that each respiratory pattern contributes a spectral ratio of interval to respiration only over a group of frequencies for which the specific respiratory pattern has substantial, and roughly constant, spectral magnitudes. System hardware is consisted ECG preamplifier, respiratory fluctuation detect, interval time generator and IBC 486PC. High frequency fluctuation, at the respiratiory frequency, are decreased by standing and are mediated solely by the parasympathetic system. Power spectral analysis is a powerful nonivsve tool for quantitying autonomic nervous system activity.
Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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2000.04a
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pp.25-34
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2000
Recently, color proofing in printing industry grow rapidly. If an order decide color from known color information in the case of color reproduction, we can reduce expenses and time. In color proofing the best important point must be closed proofed color to primary color and secondary color. Model-based approaches have the advantages of faster recharacterization and the opportunity of simulating product enhancements such as changes in ink properties and halftoning. In this paper, we transformed the dot area of CMYK to CIELAB color space using color reprodution models. Firstly, we measured spectral reflectance of primary color printed by Matchprint II and the data was used to find tone reproduction curve using regression equation, and than we applied at primary color model, such as Murray-Davies, Yule-Nilsen, and mixed color model, such as Kubelka--Munk, relaxed version of spectral Neugebauser. In such results, the Kubleka-Munk model resulted in the best spectral reconstruction accuracy followed by relaxed version of spectral Neugebauer model, color difference is 2.8401.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.18
no.2
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pp.29-40
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2000
Recently. color proofing in printing industry grow rapidly. If an order decide color from known color information in the case of color reproduction, we can reduce expenses and time. In color proofing the best important point must be closed proofed color to primary color and secondary color. Model-based approaches have the advantages of faster recharacterization and the opportunity of simulating product enhancements such as changes in ink properties and halftoning. In this paper, we transformed the dot area of CMYK to CIELAB color space using color reproduction models. Firstly, we measured spectral reflectance of primary color printed by Matchprint II and the data was used to find tone reproduction curve using regression equation, and than we applied at primary color model, such as Murray-Davies, Yule-Nilsen, and mixed color model, such as Kubelka-Munk, relaxed version of spectral Neugebauer. In such results, the Kubelka-Munk model resulted in the best spectral reconstruction accuracy followed by relaxed version of spectral Neugebauer model, color difference is 2.8401.
Han Sungkon;Park Kyung-Won;Shin Hyun-Il;Heo Joo-Ho
Journal of Ship and Ocean Technology
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v.9
no.4
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pp.11-22
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2005
This paper addresses details of wave load nonlinearity effect on stress RAO and damage ratio using component stochastic fatigue analysis. Traditional spectral fatigue analysis for ship structure is based on linear theory; however, there are a number of nonlinearity sources. Especially loading nonlinearity, such as hydrodynamic pressure applying to ship side and gravity changes due to roll and pitch motion, is thought to critically violate the linearity assumption of spectral fatigue analysis, which involves stress RAO as linear parameter. The main focus is placed on how to idealize complicated characteristics of loading nonlinearity and how to implement the nonlinear bias to linear spectral fatigue analysis.
This study was performed to evaluate sedation with quantitative electroencephalography (EEG) analysis in dogs. EEG is used to evaluate objectively the effects of CNS acting with brain and behavioral changes. Especially, spectral edge frequency 95 (SEF 95) parameter is an effective method to determine the sedative status. The SEF 95 is the frequency below 95% of the total power. Twelve healthy intact male Miniature Schnauzer dogs, which did not show any neurological abnormalities and disease, were used for the study. EEG electrodes were inserted in subcutaneous tissue over the calvaria without entering adjacent muscles. The EEG data were acquired and analyzed by EEG raw wave and spectral edge frequency 95 analysis. After the administration of sedatives, the SEF 95 values were shown the significant changes compared with the normal state In all groups (p<0.05). It is suggested that SEF 95 analysis is useful method for assessing the state of sedation in dogs.
The spectral changes of 3,3'-diethyl oxacarbocyanine(DOC) in the aqueous solution and in the presence of polyacrylic acid(PAA) were studied by means of absorption and fluorescence spectroscopy. The spectral change of DOC in the aqueous solution with concentration changes is attributed to the formation of dimer. In the presence of PAA, the characteristic changes of metachromatic band with changes of P/D (the ratio between available binding site and the dye concentration) are found and the discussions are made in terms of stacking theory. A kinetic study of the interaction between DOC and PAA was also investigated by the absorption and fluorescence stopped-flow spectroscopy. The observed relaxation effect in PAA-DOC system can be described quantitatively by assuming two relaxation processes occur.
Many researchers had examined the validity of using the high-to-low ratio between two fixed frequency band amplitudes (H/L-FFB) from the surface electromyography of a face and body as the first spectral index to assess muscle fatigue. Despite these studies, the disadvantage of this index is the lack of a criterion for choosing the optimal border frequency. We tested the potential of using the high-to-low ratio between two signal spectral moments (H/L-SSM), without fixed border frequencies, to evaluate muscle fatigue and predict endurance time ($T_{end}$), which was determined when the subject was exhausted and could no longer follow the fixed contraction cycle. Ten healthy participants performed five sets of voluntary isotonic contractions until they could only produce 10% and 20% of their maximum voluntary contraction (MVC). The $T_{end}$ values for all participants were $138{\pm}35s$ at 10% MVC and $69{\pm}20s$ at 20% MVC. Changes in conventional spectral indices, such as the mean power frequency (MPF), Dimitrov spectral index (DSI), H/L-FFB, and H/L-SSM, were extracted from surface EMG signals and were monitored using the initial slope computed every 10% of $T_{end}$ as a statistical indicator and compared as a predictor of $T_{end}$. Significant correlations were found between $T_{end}$ and the initial H/L-SSM slope as computed over 30% of $T_{end}$. In conclusion, initial H/L-SSM slope can be used to describe changes in the spectral content of surface EMG signals and can be employed as a good predictor of $T_{end}$ compared to that of conventional spectral indices.
The purpose of this study was to analyze the changes in the values of Hounsfield Unit (HU) according to the changes in monoenergy (keV) and dilution ratio of the contrast agent, using the spectral CT. Spectral CT was used as the testing device, while 20 cc syringe phantom was used to set a total of six dilution ratios of the contrast agent: 8:2, 7:3, 6:4, 5:5, 4:6, and 3:7. Here, the non-ionic iodine solution (350 mg/ml) was used as a contrast agent. The syringe axial image was reconstructed by adjusting the obtained data on nine MonoE levels; 40 keV, 45 keV, 50 keV, 55 keV, 60 keV, 65 keV, 70 keV, 75 keV, and 80 keV. The HU values were measured at the three points of the reconstructed syringe axial image. The measurements were taken 1,620 times in total. In the analysis of the HU values according to the changes in keV and dilution ratio of the contrast agent, the highest and lowest HU values were obtained from dilution ratio 8:2 and dilution ratio 3:7, respectively, across every MonoE in the comparison of HU according to dilution ratio per MonoE (p<0.05), while the highest and lowest HU values were obtained from 40 keV and 80 keV, respectively, across all dilution ratios in the comparison of HU according to MonoE per dilution ratio (p<0.05). For the correlation per each parameter, a negative correlation of -15.014 ± 0.298 was found for HU per keV (R2=0.519) and a negative correlation of -61.372 ± 3.608 was found for HU per dilution ratio (R2=0.152) (p<0.05). To conclude, an increase in keV or dilution ratio of the contrast agent was shown to decrease the HU, and the findings in this study are anticipated to serve as the basic data in the research of HU-related parameters in Spectral CT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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