From the end of July 2012, several cases of abortion have been happened at the Korean indigenous cattle farm with 124 heads in Chungbuk province, Korea. Serological tests such as Rose-bengal test (RBT) and standard tube agglutination test (STAT) have been performed according to the standard official protocols of bovine brucellosis and 41 cattle turned out to be brucellosis-positive simultaneously. To find out the main factors of brucellosis outbreaks and spreads, additional serological, etiological and molecular investigation were applied. Totally, 11 B. abortus were isolated from 10 cattle's specimens including lymph-nodes and/or testis, and drinking water in cowhouse. In genotyping by multi-locus VNTR assay (MLVA) using 17 loci markers, the present B. abortus isolates were shown all the same pattern, D1 genotype, which has been reported in Gyeonggi and Gangwon province, Korea. These results suggest that the input of brucellosis might come from neighboring farms directly or indirectly, even if by unknown factor and expansion within farm would accelerate by materials related with aborting cows.
It is inevitable for local systems to have deviations which represent interactions and modeling errors originated from the decomposition process of a large scale system. This paper presents a decentralized control scheme for interconnected systems using local linear models and a neuro-coordinator. In the proposed method, the local system is composed of a linear model and unknown deviations caused by linearizing the subsystems around operating points or by estimating parameters of the subsystems. Because the local system has unmeasurable deviations we define a local reference model which consists of a local linear model and a neural network to estimate the deviations indirectly. The reference model is reformed into a linear model which has no deviations through a transformation of input variables and we obtain an optimum feedback control law which minimizes a local performance index. Finally, we derive a decentralized feedback control law which consists of local linear states and neural network outputs. In the decentralized control, the neuro-coordinator generates a corrective control signal to cancel the effect of deviations through backpropagation learning with the errors obtained from the differences of the local system outputs and reference model outputs. Also, the stability of local system is proved by the degree of learning of the neural network under an assumption on a neural network learning index. It is shown by computer simulations that the proposed control scheme can be applied successfully to the control of a biased two-link planar robot manipulator.
Kumar, Naresh;Shaw, Priyanka;Attri, Pankaj;Uhm, Han Sup;Choi, Eun Ha
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.158-158
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2015
Myoblast are myogenic precursors that proliferate, activate, and differentiate on muscle injury to sustain the regenerative capacity of skeletal muscle; The neuronal isoform of nitric oxide synthase (nNOS, termed also NOS-I) is expressed in normal adult skeletal muscle, suggesting important functions for Nitric oxide (NO) in muscle biology1,2,3. However, the expression and subcellular localization of NO in muscle development and myoblast differentiation are largely unknown. In this study, we examined effects of the nitric oxide generated by a microwave plasma torch, on proliferation/differentiation of rat myoblastic L6 cells. Experimental data pertaining to nitric oxide production are presented in terms of the oxygen input in units of cubic centimetres per minute. The various levels of nitric oxide are observed depending on the flow rate of nitrogen gas, the ratio of oxygen gas, and the microwave power4. In order to evaluate the potential of nitric oxide as an activator of cell differentiation, we applied nitric oxide generated from the microwave plasma torch to L6 skeletal muscles. Differentiation of L6 cells into myotubes was significantly enhanced the differentiation after nitric oxide treatment. Nitric oxide treatment also increase the expression of myogenesis marker proteins and mRNA level, such as myogenin and myosin heavy chain (MHC), as well as cyclic guanosine monophosphate (cGMP), However during the myotube differentiation we found that NO activate oxidative stress signaling erks expression. Therefore, these results establish a role of NO and cGMP in regulating myoblast differentiation and elucidate their mechanism of action, providing a direct link with oxidative stress signalling, which is a key player in myogenesis. Based on these findings, nitric oxide generated by plasma can be used as a possible activator of cell differentiation and tissue regeneration.
3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.
퍼징은 입력값을 무작위로 생성해 소프트웨어를 테스팅하는 방법으로, 처음 고안된 이래로 다양한 방식의 퍼징이 연구되고 있다. 그중 변이기법을 적용한 퍼징은 확률에 따른 비트 반전이나 특별 값 치환과 같이 비교적 간단한 접근법을 사용함에도, 많은 버그를 발견해온 만큼 효율적인 방법이라고 할 수 있다. 하지만 인터프리터는 문법, 시맨틱이 올바른 입력값을 요구하기 때문에 일반적인 변이기법을 적용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 동적 데이터 흐름 분석을 통해 변이기법을 인터프리터 퍼징에 적용할 수 있는 방법에 대해 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 JMFuzzer는 문법, 시맨틱의 올바름을 고려해 자바스크립트 인터프리터에서 오류 없이 정상적으로 동작하는 다양한 유형의 테스트케이스를 생성할 수 있다. 최종적으로 본 연구에서는 최신 버전의 자바스크립트 인터프리터에서 알려지지 않은 취약점들을 찾았으며, 이를 각 회사에 제보했다.
In this paper, a method is presented to identify the physical and modal parameters of multistory shear building based on substructural technique using block pulse generalized operational matrix and genetic algorithm. The substructure approach divides a complete structure into several substructures in order to significantly reduce the number of unknown parameters for each substructure so that identification processes can be independently conducted on each substructure. Block pulse functions are set of orthogonal functions that have been used in recent years as useful tools in signal characterization. Assuming that the input-outputs data of the system are known, their original BP coefficients can be calculated using numerical method. By using generalized BP operational matrices, substructural dynamic vibration equations can be converted into algebraic equations and based on BP coefficient for each story can be estimated. A cost function can be defined for each story based on original and estimated BP coefficients and physical parameters such as mass, stiffness and damping can be obtained by minimizing cost functions with genetic algorithm. Then, the modal parameters can be computed based on physical parameters. This method does not require that all floors are equipped with sensor simultaneously. To prove the validity, numerical simulation of a shear building excited by two different normally distributed random signals is presented. To evaluate the noise effect, measurement random white noise is added to the noise-free structural responses. The results reveal the proposed method can be beneficial in structural identification with less computational expenses and high accuracy.
Vaschenko Marina A.;Syasina Iraida G.;Durkina Valentina B.;Zhadan Petr M.
Ocean and Polar Research
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제25권1호
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pp.31-40
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2003
In August-September 2001, 15 samples of bottom sediments were collected in the inner, middle and open parts of Amursky Bay near Vladivostok, Russia, and barfin plaice Pleuronectes pinnifasciatus was sampled from the inner and the middle locations of the bay. In the sediments from all three sites elevated concentrations of several heavy metals, i.e. Zn ($102-115{\mu}/g$ dry weight), Ni $(70-73{\mu}g/g)$ and Cu $(27-35{\mu}g/g)$ were discovered. The contents of oil hydrocarbons were very close to or slightly higher than the maximal normal environmental background level, $100{\mu}g/g$ dry weight. The sediments contained negligible amounts of hexachlorocyclohexane, while DDT concentrations were quite high (1.7-16.3ng/g dry weight). Generally, there were no substantial differences in the pollution levels of the locations studied and our results resembled those reported for Amursky Bay in the 1990s. Surprisingly, in 2001 'fiesh' DDT comprised 70-85% of the total DDT content in sediment from all the locations studied. In fish liver total DDTs concentrations were 212.8 and 122.54 ng/g wet weight for the inner and the middle locations, respectively, and 'fresh' DDT comprised 35 and 64% of DDTs, respectively. These results provide evidence of recent input of DDT from an unknown source into the ecosystem of Amursky Bay. Histopathological changes revealed in the plaice liver (vacuolization of hepatocytes, coagulative necrosis of hepatocytes, inflammatory reaction, and necrosis of epithelial cells of bile ducts) are probably connected with an intensive metabolism of DDT in the fish organism. No histological and histomorphometric differences were found in the state of the interrenal tissue. Similar condition of the liver and the interrenal tissue in barfin plaice sampled from the inner and the middle locations of Amursky Bay may be explained by the absence of great differences in the pollution levels of these sites.
본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.
It is the purpose of this paper to present a dialogical designing method for control system using a rough grasp of the unknown process property. We deal with a single-input single-output feedback control system with a fuzzy controller. The process property is roughly estimated by the step response, and the fuzzy controller is interactively modified according to the operator's requests. The modifying rules mainly derived from computer simulation are useful for almost every process, such as an unstable process and a non-minimum phase process. The fuzzy controller is tuned by taking notice of four characteristics of the step response: (1) rising time, (2) overshoot, (3) amplitude and (4) period of vibration. The tuning position of the controller is fourfold: (1) antecedent gain factor GE or GCE, (2) consequent gain factor GDU, (3) arrangement of the antecedent fuzzy labels and (4) arrangement of the control rules. The rules give an instance to the respective items of the controller in an effective order. The modified fuzzy PI controller realizes a good response of a stable process. However, because the GDU tuning becomes difficult for the unstable process, it is necessary to evaluate the stability of the process from the initial step response. The fuzzy PI controller is applied to the process whose initial step response converges with GDU tuning. The fuzzy PI controller with modified sampling time is applied to the process whose step response converges under the repeated application of the GDU tuning. The fuzzy PD controller is applied to the process whose step response never converges by the GDU tuning.
대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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