포유류의 심방에 주로 존재하여 체액 및 전해질 대사의 조절과 혈압 조절에 관여하는 atrial natriuretic peptide(ANP)가 담수어류인 미꾸라지(Misgumus mizolepis G.)의 심장 및 기타조직에도 존재하는지 알아보고 이들의 분자적 특성 및 온도차에 의한 함량변동을 조사하였다. 미꾸라지의 심장과 동맥구의 추출액은 모두 희석농도에 따라 표준곡선에 평행하는 ANP immunoreactivity를 나타냈다. 미꾸라지의 심장과 동맥구 모두에서 저분자량 및 고분자량의 immunoreactive ANP(irANP)가 관찰되었다. 한편 미꾸라지의 심장내 irANP함량은 61.56 $\pm$ 5.08 pg/mg이었으며, 심장외 조직인 동맥구는 60.59 $\pm$ 5.04 pg/mg으로 거의 동량의 irANP를 함유하였다. 미꾸라지를 저온상태에 적응시킨 경우에는 심장보다도 동맥구에서 더 유의한 irANP의 함량변동을 보였다(p < 0.01), 미꾸라지의 심장 및 동맥구에 존재하는 irANP는 주로 고분자량의 Pro-ANP가 관찰되므로써 미꾸라지의 심장과 동맥구 모두가 irANP를 조직내에서 합성할 것임을 시사하였다. 아울러 온도는 미꾸라지의 경우에서 irANP의 함량변동에 영향을 주는 요인임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.392-392
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2023
통합수자원관리 IWRM(Integrated Water Resources Management)를 위한 다각도의 연구가 진행되고 있다. 구축된 정보의 활용 증진, 정책적 측면 등이 어우러져 고려되어야 비로소 통합으로서의 가치가 확보될 것이다. 본 고에서는 그중 데이터 측면을 살펴본다. 데이터 관점에서도 정보의 수집, 유통, 품질 등 여러 관점의 주제가 존재한다. 예를 들어 유통을 위한 메타데이터는 ISO 19139의 채택에서 추가 보완할 부분이 무엇인지, 유통을 위한 포맷과 인터페이스는 XML과 OGC WFS를 채택시 충분한 호환성이 확보되는지 등 이 주요한 검토요소가 될 것이다. 본 고에서는 이러한 고민에 앞서, 초기 절차인 시스템 적재 과정의 ETL(Extract, Transform and Load)과 ELT(Extract, Load and Transform) 방법을 비교하고자 한다. 수자원 분야 데이터를 사용한 예시 사례를 통하여, 최근 데이터 산업 분야에서 ETL과 ELT 차이가 이슈화되고 있는 이유를 살펴보고, 온프레미스와 클라우드 상황에 대하여 두 가지 방법의 장단점을 비교함으로서 다양한 데이터를 직면하게 되는 IWRM에서의 데이터 적응에 대한 힌트를 얻고자 한다. 기본적으로는 ETL보다 ELT의 효율성이 높을 것으로 전망된다. 그러나 해당 변환 과정이 일회성인지 반복적인지 고려해야 한다. 또한 변환에 있어 지배적인 요소가 변환 프로세스의 복잡도인지, 레코드 건수인지도 유불리에 영향을 준다. 비용측면에서는 ETL보다 ELT의 저장 비용이 증가할 수 있고, 이는 온프레미스 DBMS에서 PaaS 유형의 DBMS로 전환되어감에 따라 더 큰 부담이 될 수 있다. 무엇보다 ETL, ELT에서는 요구되는 변환 기술의 종류가 다르다. 예를 들어 Desktop GIS 도구와 ANSI 표준 SQL 기술로 대표될 수 있으며 각 수행조직에서는 보유 인적자원의 기술 현황과 학습곡선 등을 고려해야 한다. 결론적으로 ETL, ELT의 비교에 있어서는 처리시간과 동시에, 비용과 인적 자원 그리고 전략적 측면도 함께 검토되어야 한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.84-95
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2011
In this paper, we present a deblocking algorithm that removes grid and staircase noises, which are called "blocking artifacts", occurred in the compressed satellite images. Particularly, the given satellite images are compressed with equal quantization coefficients in row according to region complexity, and more complicated regions are compressed more. However, this approach has a problem that relatively less complicated regions within the same row of complicated regions have blocking artifacts. Removing these artifacts with a general deblocking algorithm can blur complex and undesired regions as well. Additionally, the general filter lacks in preserving the curved edges. Therefore, the proposed algorithm presents an adaptive filtering scheme for removing blocking artifacts while preserving the image details including curved edges using the given quantization step size and content analysis. Particularly, WLFPCA (weighted lowpass filter using principle component analysis) is employed to reduce the artifacts around edges. Experimental results showed that the proposed method outperforms SA-DCT in terms of subjective image quality.
In order to extract and analyze complex features of the behavior of animals in response to external stimuli such as toxic chemicals, we implemented an adaptive computational method to characterize changes in the behavior of chironomids in response to treatment with the insecticide, diazinon. In this paper, we propose an energy minimization model to extract the features of response behavior of chironomids under toxic treatment, which is applied on the image of velocity vectors. It is based on the improved active contour model and the variations of the energy functional, which are produced by the evolving active contour. The movement tracks of individual chironomid larvae were continuously measured in 0.25 second intervals during the survey period of 4 days before and after the treatment. Velocity on each sample track at 0.25 second intervals was collected in 15-20 minute periods and was subsequently checked to effectively reveal behavioral states of the specimens tested. Active contour was formed around each collection of velocities to gradually evolve to find the optimal boundaries of velocity collections through processes of energy minimization. The active contour which is improved by T. Chan and L. Vese is used in this paper. The energy minimization model effectively revealed characteristic patterns of behavior for the treatment versus no treatment, and identified changes in behavioral states .is the time progressed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.5
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pp.103-109
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2014
This paper related with the CR-MMA which is possible to improving the equalization performance by applying the concept of constellation reduction in the MMA adaptive equalization alogorithm in order to reduce the intersymbol interference that is occurred in the nonlinear communication channel. In the updating process of MMA adaptive equalizer, the error signal is being obtained by using the equalizer output, and the performance will be degraded by the increase the error signal in the high order QAM constellation. But by using the constellation reduction, the high order QAM signal will be changed to the 4-QAM signal constellation and then the error signal will be obtained. By doing so, the error signal will be minimized and it is possible to improve the equalization performance in the high order QAM transmitted signal. The Computer simulation was performed in order to compare the performance of the proposed CR-MMA algorithm and original MMA algorithm in the same communication channel and noise environment. For this, the recoverd signal constellation which is the output of equalizer, residual isi and MD (Maximum Distortion) learning curve which is represents the convergence performance and SER which is represents the roburstness of noise were used. As a result of simulation, the CR-MMA has more superior to the MMA. And it was confirmed that the CR-MMA has roburstness to the noise in the SER performance.
Kim, Pan-Gi;Lee, Kab-Yeon;Hur, Seong-Doo;Kim, Sun-Hee;Lee, Eun-Ju
The Korean Journal of Ecology
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v.26
no.6
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pp.321-326
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2003
This study was conducted to investigate and effects of shading treatment on photosynthetic activity of Acanthopanax senticosus. We investigated plant growth, light response curve and A-Ci curve to photosynthesis of A. senticosus at 55%, 75%, and 90% shading treatment. As results, the ratio of above-ground/under-ground biomass was increased at 75% shaded condition and showed highest dry biomass. Under shaded conditions, plants had lower chlorophyll a+b content and a/b ratio and also showed thinner leave. But shaded plants showed higher leaf area and higher total leaf area per a plant. This apparently indicates adapted responses to shaded treatment. Effects of shading treatments on photosynthetic activity were higher in apparent quantum yield, carboxylation efficiency, re-phosphrylation but lower in light compensation point. These results suggested that higher photosynthesis rates in shaded treatments were due to activated carboxylation efficiency. Shading treatment had lower water use efficiency thatn controls but still higher than other tree species.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.4
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pp.499-505
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2015
Trend Impact Analysis(: TIA) is an advanced forecasting tool used in futures studies for identifying, understanding and analyzing the consequences of unprecedented events on future trends. An adaptive neuro-fuzzy inference system is a kind of artificial neural network that integrates both neural networks and fuzzy logic principles, It is considered to be a universal estimator. In this paper, we propose an advanced mechanism to generate more justifiable estimates to the probability of occurrence of an unprecedented event as a function of time with different degrees of severity using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(: ANFIS). The key idea of the paper is to enhance the generic process of reasoning with fuzzy logic and neural network by adding the additional step of attributes simulation, as unprecedented events do not occur all of a sudden but rather their occurrence is affected by change in the values of a set of attributes. An ANFIS approach is used to identify the occurrence and severity of an event, depending on the values of its trigger attributes. The trigger attributes can be calculated by a stochastic dynamic model; then different scenarios are generated using Monte-Carlo simulation. To compare the proposed method, a simple simulation is provided concerning the impact of river basin drought on the annual flow of water into a lake.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.51-61
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2004
In the dental field, the 3D tooth model in which each tooth can be manipulated individually is an essential component for the simulation of orthodontic surgery and treatment. To reconstruct such a tooth model from CT slices, we need to define the accurate boundary of each tooth from CT slices. However, the global threshold method, which is commonly used in most existing 3D reconstruction systems, is not effective for the tooth segmentation in the CT image. In tooth CT slices, some teeth touch with other teeth and some are located inside of alveolar bone whose intensity is similar to that of teeth. In this paper, we propose an image segmentation algorithm based on B-spline curve fitting to produce smooth tooth regions from such CT slices. The proposed algorithm prevents the malfitting problem of the B-spline algorithm by providing accurate initial tooth boundary for the fitting process. This paper proposes an optimal threshold scheme using the intensity and shape information passed by previous slice for the initial boundary generation and an efficient B-spline fitting method based on genetic algorithm. The test result shows that the proposed method detects contour of the individual tooth successfully and can produce a smooth and accurate 3D tooth model for the simulation of orthodontic surgery and treatment.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.5
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pp.592-600
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2014
This paper proposes an enhanced adaptive genetic algorithm(EAGA) dedicated to pattern synthesis of array antenna which conforms to a curved surface of rotation with quadratic function. EAGA combines adaptive genetic algorithm(AGA) with invasive weed optimization(IWO) for the faster convergence and the lower cost value of the cost function. The amplitude and phase of each excited weighting factor are optimized to meet the required goals using EAGA. The EAGA results indicate that the proposed algorithm is superior to AGA when applied to the problem of conformal array antenna pattern synthesis.
I investigated the reproduction system of nine natural populations of P. discolor in Korea and two Mongolian P. conferta populations. The measurements of 19 quantitative or qualitative morphological characters were taken on each of total individuals directly from their natural habitats. Multivariate principal component analyses (PCA) were conducted to detect differences among populations consid-ering several characters simultaneously of variances using the statistical analysis system. 19 morpho-logical characteristics between Korean Potentilla species and Mongolian Potentilla species showed a slight heterogeneity of variance. The length of internodes (LFL and LSI) and characteristics of root (LLR and NOR) were shown a significant difference between two species (P<0.05). The number of ra-mets in P. conferta decreased with increasing geographic distance from viviparity. However, P. discolor has most ramets at distance intervals $60{\sim}80$ cm. In light conditions, P. discolor was significantly less resilience than P. conferta. In drought conditions, although there was not shown significant difference, P. conferta was less resilience than P. discolor. The core analysis indicates that P. conferta is the more resistant species than P. discolor and usually propagates by clonal growth during several strong envi-ronmental disadvantages such as drought events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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