The aim of the present study was to evaluate and estimate timing of artificial insemination (AI) in Hanwoo heifer (Korean native cattle) that is the most popular breed of beef cattle in Korea. To determine changes in body weight of heifers around AI, body weight were measured at different stages either before or after AI. We found that daily body weight gain was higher in the pregnant cows after AI. We also investigate correlation between body mass measured by shoulder height and body length, and conception rates, used (body length+ height)2 instead of height2 for body mass index (BMI), and found that relatively more BMI heifers (>55) showed higher conception rates. Finally, we estimated body weight by measuring should height (SH), heart girth (HG), and body length (BL); $BW=3.93372^*HG-2.90985^*SH-0.021^*BL$. In addition, we observed that HG is most closely correlated with BW; $y(BW)=1.77355^*x(HG)$, $R^2=0.98881$. In summary, we can determine the best timing of AI using body measurement and its application including BMI.
Yang, Jung Seok;Heo, Young-Tae;Uhm, Sang Jun;Ko, Dae Hwan
Reproductive and Developmental Biology
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제37권2호
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pp.75-77
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2013
This study was conducted to investigate optimal time of artificial insemination (AI) to Hanwoo female after natural estrus. AI was occurred 12 and 24 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient then pregnancy and parturition rates were estimated. Results indicated that AI performed at 24 hours after natural estrus showed significant (p<0.05) higher pregnancy rate in both heifer and multiparous recipient groups with significantly (p<0.05) higher abortion rate. However, there are no significant differences of parturition rate, twin birth and sex ratio in both heifer and multiparous recipient groups. Therefore, our results may suggest that performance of AI at 24 hours after natural estrus promise higher pregnancy rate than AI at 12 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient.
One of the core keywords in the fourth industrial revolution is convergence, and the convergence of the production, distribution, and consumption processes of services is particularly important. The convergence of user services is underway in various industrial fields including mobile communications, healthcare, mobility, artificial intelligence, etc. In order to offer these converged services efficiently, it is necessary to provide accurate user-centric location information, which can be obtained by employing the global navigation satellite system (GNSS). In addition, as we have entered the post-COVID era, the demand for various fields such as a healthcare, customized tourism services, and aviation services based on accurate location information is exploding. In this paper, we present the results of a case study on the current research trends of GNSS used in telemedicine services and AI & IoT fields, and also analyze these results.
Currently, the depth of cracks is measured using ultrasonic detectors in maintenance practice. This method consists of measuring the depth of cracks by attaching ultrasonic depth measuring equipment to the concrete surface, and there are restrictions on the timing and location of the inspection. These limitations can be addressed through the development of image-based crack depth measurement AI technology. If crack depth measurements are made based on images, restrictions on the timing and location of inspections can be lifted because images acquired with simple filming equipment can be used as input information. To efficiently develop these artificial intelligence technologies, it is essential to identify the interrelationship between crack depth measurements and image characteristic information. Thus, this study is a basic study of the development of image-based crack depth measurement AI technology and aims to identify image characteristic information related to crack depth.
In South Korea, chronic kidney disease(CKD) impacts around 4.6 million adults, leading to a high reliance on hemodialysis. For effective dialysis, vascular access is crucial, with decisions about vascular surgeries often made during dialysis sessions. Anticipating these needs could improve dialysis quality and patient comfort. This study investigates the use of Artificial Intelligence(AI) to predict the timing of surgeries for dialysis vessels, an area not extensively researched. We've developed an AI algorithm using predictive maintenance methods, transitioning from machine learning to a more advanced deep learning approach with Long Short-Term Memory(LSTM) models. The algorithm processes variables such as venous pressure, blood flow, and patient age, demonstrating high effectiveness with metrics exceeding 0.91. By shortening the data collection intervals, a more refined model can be obtained. Implementing this AI in clinical practice could notably enhance patient experience and the quality of medical services in dialysis, marking a significant advancement in the treatment of CKD.
Nam, Hyoung-Sik;Oh, Kwan-Young;Kim, Seon-Ki;Kim, Nam-Deog;Berkeley, Brian H.;Kim, Sang-Soo;Lee, Yong-Jae;Nakajima, Keiichi
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.677-680
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2008
AiPi technology incorporates an embedded clock and control scheme with a point-to-point bus topology, achieving the smallest possible number of interface lines between a timing controller and source drivers. A 46" AiPi-based 10-bit FHD prototype requires only 20 interface lines, compared to 38 lines for mini-LVDS. The measured maximum data rate per one data pair is more than 800Mbps.
AiPi technology incorporates an embedded clock and control scheme with a point-to-point bus topology, thereby having the smallest possible number of interface lines between a timing controller and column drivers. A point-to-point architecture boosts the data rate and reduces the number of interface lines, because impedance matching can be easily achieved. An embedded clock and control scheme is implemented by means of multi-level signalling, which results in a simple clock/data recovery circuitry. A 46" AiPi-based 10-bit FHD prototype requires only 20 interface lines, compared to 38 lines for mini-LVDS. The measured maximum data rate per data pair is more than 800 Mbps.
어류의 체내에서 성분화를 유도하는 물질이 성스테로이드호르몬(sex steroid hormone)이라는 사실이 잘 밝혀져 있으며, 성스테로이드 생합성 효소의 하나인 aromatase도 성분화에 직접적인 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 유전적으로 암컷인 틸라피아 자어(larvae) 집단을 aromatase 저해제(aromatase inhibitor, AI)인 Fadrozole로 침지 처리하여 초기 발생단계 중 어느 시기에 aromatase가 성분화 유도 작용을 하는 지를 조사하였다. Fadrozole 처리 유무 및 처리 농도의 차이는 부화 자어의 생존율에 유의한 차이를 유발하지 않았다. 하지만, 부화후 11일과 13일째에 고농도의 Fadrozole로 처리한 실험군의 자어는 유전적인 성이 암컷임에도 불구하고 유의하게 높은 비율의 자어가 수컷으로 분화하였다. 이 결과는 틸라피아 부화 자어가 스테로이드 생합성 효소의 저해에 아주 민감하게 반응하며, 이 종에서 aromatase의 주된 작용시기가 예상보다 훨씬 빠른 부화 후 11일 전후라는 사실을 보여준다. 또한 이상의 결과는 단 3시간의 AI 침지 처리가 유전적으로 설정되어 있는 성과 반대방향으로의 성분화를 유도하기에 충분할 정도로 강력함을 의미한다.
The efficiency of artificial insemination (AI) for horses remains unsatisfactory. It is mainly because each process of AI causes a detrimental effect on semen quality. To sustain quality of semen properly, several factors including libido of stallions and sperm damage during sperm processing and preservation should be considered. Stallions with decent libido produce a high ratio of sperm to seminal plasma in their ejaculates, which is the ideal semen composition for maintaining sperm quality. Thus, to maximize the fertility rate upon AI, stallions should be appropriately managed to enhance their libido. Seminal plasma should have a positive effect on horse fertility in the case of natural breeding, whereas the effects of seminal plasma on both sperm viability and quality in the context of AI remain controversial. Centrifugation of semen is performed during semen processing to remove seminal plasma and to isolate fine quality sperm from semen. However, the centrifugation process can also result in sperm loss and damage. To solve this problem, several different centrifugation techniques such as Cushion Fluid along with dual and single Androcoll-E$^{TM}$ were developed to minimize loss of sperm and to damage at the bottom of the pellet. Most recently, a new technique without centrifugation was developed with the purpose of separating sperm from semen. AI techniques have been advanced to deliver sperm to optimal region of female reproductive tract at perfect timing. Recombinant equine luteinizing hormone (reLH) and low dose insemination techniques have been developed to maximize both fertility rate and the efficiency of AI. Horse breeders should consider that the entire AI procedure should be optimized for each stallion due to variation in individual horses for a uniformed AI protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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