In recent years, many candidates for extra-solar planet have been discovered from various measurement techniques. Fueled by such discoveries, new space missions for direct detection of earth-like planets have been proposed and actively studied. TPF instrument is a fair example of such scientific endeavors. One of the many technical problems that space missions such as TPF would need to solve is deconvolution of the collapsed (i.e. spatially and temporally) spectral signal arriving at the detector surface and the deconvolution computation may fall into a local minimum solution, instead of the global minimum solution, in the optimization process, yielding mis-interpretation of the spectral signal from the potential earth-like planets. To this extend, observational and theoretical understanding on the spectral bio-signal from the Earth serves as the key reference datum for the accurate interpretation of the planetary bio-signatures from other star systems. In this study, we present ray tracing computational model for the on-going simulation study on the Earth bio-signatures. A multi-layered atmospheric model and sea ice variation model were added to the existing target Earth model and a hypothetical space instrument (called AmonRa) observed the spectral bio-signals of the model Earth from the L1 halo orbit. The resulting spectrums of the Earth show well known "red-edge" spectrums as well as key molecular absorption lines important to harbor life forms. The model details, computational process and the resulting bio-signatures are presented together with implications to the future study direction.
In this paper, we proposed a brain-computer interface system using EEG signals. It can generate 4 direction command signal from EEG signals captured during imagination of subjects. Bandpass filter used for preprocessing to detect the brain signal, and the power spectrum at a specific frequency domain of the EEG signals for concentration status and non-concentration one is used for feature. In order to generate an adequate signal for controlling the 4 direction movement, we propose a new interface system implemented by using a support vector machine and a time-multiplexing method. Moreover, bio-feed back process and on-line adaptive pattern recognition mechanism are also considered in the proposed system. Computer experimental results show that the proposed method is effective to recognize the non-stational brain wave signal.
Shin, Jong-Hwan;Gumilang, Adiyantara;Kim, Moon-Jong;Han, Joon-Hee;Kim, Kyoung Su
Mycobiology
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v.47
no.4
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pp.473-482
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2019
Rice blast disease, caused by the ascomycete fungus Magnaporthe oryzae, is one of the most important diseases in rice production. PAS (period circadian protein, aryl hydrocarbon receptor nuclear translocator protein, single-minded protein) domains are known to be involved in signal transduction pathways, but their functional roles have not been well studied in fungi. In this study, targeted gene deletion was carried out to investigate the functional roles of the PAS-containing gene MoPAS1 (MGG_02665) in M. oryzae. The deletion mutant ΔMopas1 exhibited easily wettable mycelia, reduced conidiation, and defects in appressorium formation and disease development compared to the wild type and complemented transformant. Exogenous cAMP restored appressorium formation in ΔMopas1, but the shape of the restored appressorium was irregular, indicating that MoPAS1 is involved in sensing the hydrophobic surface. To examine the expression and localization of MoPAS1 in M. oryzae during appressorium development and plant infection, we constructed a MoPAS1:GFP fusion construct. MoPAS1:GFP was observed in conidia and germ tubes at 0 and 2 h post-infection (hpi) on hydrophobic cover slips. By 8 hpi, most of the GFP signal was observed in the appressoria. During invasive growth in host cells, MoPAS1:GFP was found to be fully expressed in not only the appressoria but also invasive hyphae, suggesting that MoPAS may contribute to disease development in host cells. These results expand our knowledge of the roles of PAS-containing regulatory genes in the plant-pathogenic fungus M. oryzae.
MARTEN, MARK R.;NAM SOO HAN;JIN BYUNG PARK;JIN-HO SEO
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.9
no.5
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pp.576-581
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1999
Effects of signal sequences, protein sizes and dissolved oxygen on the secretion of human lysozyme from a recombinant yeast were experimentally characterized. The systems consisted of Saccharomyces cerevisiae host SEY2102 that was transformed with two different plasmids. These plasmids were identical with an exception to the plasmid pMC614, which contained the native yeast MFα1 sequence and the plasmid pMC632 with the non-native rat α-amylase signal sequence. The expression of human lysozyme was controlled by the ADHI promoter. The native yeast MFαl signal sequence was more efficient than the non-native rat α-amylase signal sequence in directing the secretion of human lysozyme. Lysozyme secreted with the α-amylase signal was retained inside the cells and released to the medium very slowly, thereby causing a lower cell growth rate and a decreased product secretion rate. Lysozyme was secreted more efficiently than invertase, which is an order of magnitude bigger in molecular size compared to lysozyme, which was under the direction of the MFαl signal sequence, suggesting that protein sizes may affect the secretion efficiency. When expressed in anaerobic conditions in the medium where the ADHI promoter was derepressed, the amount of lysozyme secreted was about twice higher than that of the aerobic culture. However, the secretion rates were identical. This result showed that the dissolved oxygen level may affect the efficiency of protein secretion only, and not the secretion rate of the product protein.
he purpose of this study is to measure bio-signal to investigate the driver's physiological response change under real situation using train simulator. The train simulator used in this study is KTX model and according to changes of driving situation, The bio-signal controlled by autonomic nervous system, such as GSR(Galvanic Skin Response), SpO2(Saturation percent O2), HR(Heart Rate), ECG(Electrocardiograph), EEG(Electroencephagram) and movement and response of eye were measured. Statistically significant difference in bio-signal data and eye movement activity pattern were investigated under several different driving speeds using analysis of variance (p<0.05). The GSR and HR value measured in average and mission speed operation is higher than in high-speed operation. β wave of EEG in average speed operation become more activated than in high speed operation. In accordance with a characteristic of rail vehicle, movement and response of eye in high-speed operation requiring relatively simple maneuver become less activated than in either average or mission speed operations. Conclusively, due to more careful driving controls in average and mission speed operation are required than in high-speed operation, level of mental and physical stresses of train driver was increased and observed through changes of bio-signal and eye movement measured in this study.
Kim, Young-Kee;Min, Jun-Hong;Oh, Byung-Keun;Choi, Jeong-Woo
KSBB Journal
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v.22
no.6
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pp.378-386
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2007
Bio-sensing devices, which are basically integrated and miniaturized assay systems consisted of bioreceptor and signal transducer, are advantageous in several ways. In addition to their high sensitivity, selectivity, simplicity, multi-detection capability, and real time detection abilities, they are both very small and require relatively inexpensive equipments. Two core technologies are required to develop bio-sensing devices; the fabrication of biological receptor module (both of receptor development and immobilisation of them) and the development of signal transducing instruments containing signal generation technique. Various biological receptors, such as enzymes, DNA/RNA, protein, and cell were tried to develop bio-sensing devices. And, the signal transducing instruments have also been extensively studied, especially with regard to electrochemical, optical, and mass sensitive transducers. This article addresses bio-sensing devices that have been developed in the past few years, and also discusses possible future major trends in these devices.
Recently, technological differentiation(sensor, AI) of products using IoT technology to satisfy consumer needs in the mature market for smart home appliances has received a lot of positive responses. However, air conditioner products are in the early stages of convergence technology. Therefore, air conditioner products are fields that require ICT technologies for information production, collection, processing, storage, and service development beyond IoT. In this paper, we collect and store contactless bio-signal using IR-UWB radar technology. The blowing direction of the air conditioning is controlled according to bio-signal and user's sleep is monitored to provide an optimal sleep environment. In addition, we propose a service algorithm that can provide comfort with changes in the optimal conditions of air conditioning and emotional lighting depending on the discomfort index environment. Through this study, we developed an intelligent smart air conditioning service platform with ICT technology of bio-signal, discomfort index, and emotional lighting.
Biometric technology is a technology for authenticating a user using the physical or behavioral features of the inherent characteristics of the individual. With the necessity and efficiency of the technology in the fields of finance, security, access control, medical welfare, inspection, and entertainment, the service range has been expanding. Biometrics using biometric information such as fingerprints and faces have been exposed to counterfeit and disguised threats and become a social problem. Recent studies using a bio-signal from the inside of the body other than the bio-information of the external body are being developed. This paper analyzes the recent research and technology of biometric systems using bio-signals, ECG, heart sounds, EEG, and EMG to present the skills needed for the development direction. In the future, utilizing the deep learning to build and analyze database to manage bio-signal based big data for the complex condition of individuals, biometrics technologies suitable for real time environment are expected to be researched.
This paper presents a development of interface device for electro-oculogram(EOG) signal and it's application to the wireless mouse of wearable PC. The interface device is composed of five bio-electrodes for detecting oculomotor motion, several band-pass filters, instrumentation amplifier and a microprocessor. we have first analyzed impedance characteristics between skin and a bio-electrode. since the impedance highly depends on human face, it's magnitude differs from person. this interface device was applied to develop a wireless mouse for wearable PC, as a Bio Machine Interface(BMI). Where in the prompt on PC monitor is controlled by only EOG signals. this system was implemented in a Head Mount Display(HMD) unit. experimental results show the accuracy of above 90%.
The electrical current generated by heart creates not only electric potential but also a magnetic field. In this paper, we have designed the multiplexing data acquisition system for multichannel bio-magnetic signal measurement. The system consists of VXI rack which is organized MUX and AD board, Industrial rack which is mounted single board computer and DSP board. This system enable to realtime monitoring of multichannel data simultaneously. The number of channel could be increased simply added each module and firmware could be upgraded easily using host port interface of DSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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