The spot detection phase of the 2-DE image analysis program segments a gel image into spot regions by an image segmentation algorithm and fits the spot regions to a spot shape model and quantifies the spot informations for the next phases. Currently the watershed algorithm is generally used as the segmentation algorithm and there are the Gaussian model and the diffusion model for the shape model. The diffusion model is closer to real spot shapes than the Gaussian model however spots have very various shapes and especially an asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for asymmetric formation of spots is known that a protein could not be diffused completely because the 2-DE could not be processed under the ideal environment usually. Accordingly we propose an asymmetric diffusion model in this paper. The asymmetric diffusion model assumes that a protein spot is diffused from a disc at initial time of diffusing process, but is diffused asymmetrically for x-axis and y-axis respectively as time goes on. In experiments we processed spot matching for 19 gel images by using three models respectively and evaluated averages of SNR for comparing three models. As averages of SNR we got 14.22dB for the Gaussian model, 20.72dB for the diffusion model and 22.85dB for the asymmetric diffusion model. By experimental results we could confirm the asymmetric diffusion model is more efficient and more adequate for spot matching than the Gaussian model and the diffusion model.
In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.
Asymmetric jump-diffusion models are effectively used to model the dynamic behavior of asset prices with abrupt asymmetric upward and downward changes. However, the estimation of their extension to the multivariate asymmetric jump-diffusion model has been hampered by the analytically intractable likelihood function. This article confronts the problem using a data augmentation method and proposes a new Bayesian method for a multivariate asymmetric Laplace jump-diffusion model. Unlike the previous models, the proposed model is rich enough to incorporate all possible correlated jumps as well as mention individual and common jumps. The proposed model and methodology are illustrated with a simulation study and applied to daily returns for the KOSPI, S&P500, and Nikkei225 indices data from January 2005 to September 2015.
Interdiffusion between two partially miscible polymers of similar chemical structures with different molecular weights is characterized theoretically by using the reptation model for the interdiffusion. This model provides more reliable results than the early Rouse model for same molecular weights, compared with the experiments. Furthermore, by introducing the molecular weight ratio R into the reptation model, we can see the dynamic effect of molecular weight on the diffusion behaviors of the asymmetric system. Near the critical point the diffusion behaviors of asymmetric binary polymer mixtures are well characterized by the interfacial width W(t), the mass transport M(t) for the different values of the Flory Χ parameter and different molecular weight ratios ofpolymers of the diffusion couple. These two quantities and composition profiles by this model give betteragreement with experiments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.45-49
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2004
An image enhancement method using modified anisotropic diffusion filter is proposed in this paper. It employs sensor noise estimation and scale space methods based on the minimum reliable scale. Then the anisotropic diffusion filter is modified by the calculated critical value function and local gradient. Through simulation, it is verified that the proposed algorithm has the capability of little or no noise amplification in homogenous region as well as superior edge enhancement.
Kinetically constrained models (KCM) have attracted interest as models that assign dynamic origins to the interesting dynamic properties of supercooled liquid. Signs of dynamic heterogeneity in the crossover model that linearly interpolates between the FA-like symmetric constraint and the East model constraint by asymmetric parameter b were investigated using Monte Carlo technique. When the asymmetry parameter was decreased sufficiently, smooth fragile-to-strong dynamic transition was observed in terms of the relaxation time, diffusion constant, Stokes-Einstein violation, and dynamic length scale. Competition between energetically favored symmetric relaxation mechanism and entropically favored asymmetric relaxation mechanism is behind such transition.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.5
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pp.551-560
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2003
Particle deposition in human lungs was investigated theoretically by using asymmetric five-lobe lung model. The volumes of each of the five lobes were different, thereby forming an asymmetric lung structure. The tidal volume and flow rate of each lobe were scaled according to lobar volume. The total and regional deposition with various breathing patterns were calculated by means of tracking volume segments and accounting for particle loss during inhalation and exhalation. The deposition fractions were obtained for each airway generation and lung lobe, and dominant deposition mechanisms were investigated for different size particles. Results show that the tidal volume and flow rate have a characteristic influence on particle deposition. The total deposition fraction increases with an increase in tidal volume for all particle sizes. However, flow rate has dichotomous effects: a higher flow rate results in a sharp increase in deposition for large size particles, but decreases deposition for small size particles. Deposition distribution within the lung shifts proximally with higher flow rate whereas deposition peak shifts to the deeper lung region with larger tidal volume. Deposition fraction in each lobe was proportional to its volume. Among the three main deposition mechanisms, diffusion was dominant for particles < 0.5 ${\mu}{\textrm}{m}$ whereas sedimentation and impaction were most influential for larger size particles. Impaction was particularly dominant for particles> 8 ${\mu}{\textrm}{m}$. The results may prove to be useful for estimating deposition dose of inhaled pollutant particles at various breathing conditions.
Asset pricing models that account for asymmetric volatility in asset prices have been recently proposed. This article presents an efficient Bayesian method to analyze asset-pricing models. The method is developed by devising a partially collapsed Gibbs sampler that capitalizes on the functional incompatibility of conditional distributions without complicating the updates of model components. The proposed method is illustrated using simulated data and applied to daily S&P 500 data observed from September 1980 to August 2014.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.1
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pp.61-69
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2001
This paper presents a two stage game model which examines the effect of learning-by-doing and spillover. Increases in the firm’s cumulative experience lower its unit cost in future period. However, the firm’s rival also enjoys the experience via spillover. Unlike previous theoretical research model, a cost asymmetric market entry game model is developed between the incumbent firm and new entrant. Mathematical results show that the incumbent firm exploits the learning curve to gain future cost advantage, and that the diffusion of learning to the new entrant induces the incumbent firm to choose decreasing output strategically. As a main result, we show that the relative magnitude between the learning and spillover rate determines the market share ratio of competing firms.
In this study the migration experiment using packed column with crushed tuff was conducted as a basic research to develop migration model of radionuclides through geologic media. The main emphasis was put on evaluating the validity of migration models. For this, two models were introduced: one is the model which is based on the assumption of instantaneous equilibrium reaction and the other the model based on kinetic process such as intraparticle diffusion. The coefficient of hydrodynamic dispersion in packed column was determined using iodine as nonsorbing tracer. The hydrodynamic dispersion coefficient, D$_{L}$ was shown to be 0.11$\times$10$^{-2}$$\textrm{cm}^2$/min under the condition of the column porosity of 0.483 and the average water velocity of 0.915$\times$10$^{-2}$ cm/min. The distribution coefficient, Kd of Cs-137 on crushed tuff was 11.3 cc/g at the concentration of 2$\times$10$^{-6}$ M and the temperature of 2$0^{\circ}C$. The breakthrough curve of Cs-137 through packed column was shown to have an asymmetric curve in which long trailing tail appears at the end part of the curve. The results obtained from the comparison of introduced models with experimental data indicated that the mass transfer model with intraparticle diffusion as rate-controlling step simulated the behaviors of Cs-137 migration more adequately, when compared with the bulk reaction model in which the assumption of instantaneous equilibrium reaction was maded. Consequently, the intraparticle diffusion was found to be an important factor in the migration of Cs-137 through packed column.n.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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