The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.2
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pp.411-417
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2021
The field that studies human-computer interaction is called HCI (Human-computer interaction). This field is an academic field that studies how humans and computers communicate with each other and recognize information. This study is a study on hand gesture recognition for human interaction. This study examines the problems of existing recognition methods and proposes an algorithm to improve the recognition rate. The hand region is extracted based on skin color information for the image containing the shape of the human hand, and the center of gravity profile is calculated using principal component analysis. I proposed a method to increase the recognition rate of hand gestures by comparing the obtained information with predefined shapes. We proposed a method to increase the recognition rate of hand gestures by comparing the obtained information with predefined shapes. The existing center of gravity profile has shown the result of incorrect hand gesture recognition for the deformation of the hand due to rotation, but in this study, the center of gravity profile is used and the point where the distance between the points of all contours and the center of gravity is the longest is the starting point. Thus, a robust algorithm was proposed by re-improving the center of gravity profile. No gloves or special markers attached to the sensor are used for hand gesture recognition, and a separate blue screen is not installed. For this result, find the feature vector at the nearest distance to solve the misrecognition, and obtain an appropriate threshold to distinguish between success and failure.
Kim, Se Hee;Shin, Il Sheob;Cho, Kang Hee;Kim, Dae Hyun;Kim, Hyun Ran;Kim, Jeong Hee;Lim, Sun-Hyung;Kim, Ki Ok;Lee, Hyang Bun;Do, Kyung Ran;Hwang, Hae Seong
Journal of Plant Biotechnology
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v.40
no.4
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pp.210-216
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2013
Efficient regeneration methods and transformation system are a priority for successful application of genetic engineering to vegetative propagated plants such as grape (Vitis labrusca L.). This research is to establish shoot regeneration system from plant explants for 'Campbell Early', 'Tamnara', 'Heukgoosul', 'Heukbosek' using two types of plant growth regulators supplemented to medium. The highest adventitious shoot regeneration rate of 5% was achieved on a medium containing of Murashige and Skoog (MS) inorganic salts and Linsmaier and Skoog (LS) vitamins, 2 mg/L of TDZ and 0.1 mg/L of IBA. Leaf tissue of 'Campbell Early', was co-cultivated with Agrobacterium strains, LBA4404 containing the vector pBI121 carrying with CaMV 35S promoter, gus gene as reporter gene and resistance to kanamycin as selective agent, the other Agrobacterium strains, GV3101 containing the vector pB7 WG2D carrying with mPAP1-D gene. mPAP1-D is a regulatory genes of the anthocyanin biosynthetic pathway. 'Campbell Early' harboring mPAP1-D gene was readily able to be selected by red color due to anthocyanin accumulation in the transformed shoot. These results might be helpful for further studies to enhance the transformation efficiency in grape.
Jeon, Mi Jin;Seo, Mi Ja;Youn, Young Nam;Yu, Yong Man
The Korean Journal of Pesticide Science
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v.18
no.3
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pp.202-209
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2014
RNA interference (RNAi) is the method which controls phenotypes of gene in live cells. Chitinase is the enzyme helping digestion and absorption of old cuticles during the ecdysis of insects. In order to investigate molting-inhibition effect with the chitinase related gene in Spodoptera litura, RNA was extracted from the $5^{th}$ instars. cDNA was synthesized and then we obtained about 700 bp size chitinase. After PCR products were cloned into a pGEM T-easy vector, colonies were picked. DNA was extracted from the colony cultures. EcoR I enzyme was used to check whether PCR products were inserted or not. And then we confirmed vector band of about 3 kb and insert band of about 700 bp. To synthesize the dsRNA, each DNA was cut with Spe I and Nco I enzymes (Circular DNA became lineared DNA). After synthesis of dsRNA, approximately 5 ul dsRNA was injected into the $3^{rd}$ abdominal segment of S. litura $4^{th}$ larvae. The concentration of dsRNA was about $10{\mu}g/{\mu}l$. We confirmed larval-larval molting : there were phenotypically abnormal individuals - for instance malformation, molting inhibition and change of integument color. Pupaadult molting : there were phenotypically abnormal individuals - for instance molting inhibition, change of wings and malformation. Also we could investigate the pupation, emergence and variation about noninjection, treated with DW and dsRNA. Each pupation was non-injection 83.3%, DW 78.3% and dsRNA 66.7%. Each emergence was non-injection 90.0%, DW 72.3% and dsRNA 65.0%. So we considered that chitinase dsRNA induced molting inhibition effect. But each variation was non-injection 8.9%, DW 2.9% and dsRNA 19.2%. Therefore dsRNA group showed the highest variation value. When 18 hours after injecting dsRNA, we could obtain abnormal individual.
This paper is related to a new technology allowing a user to have a 360 degree viewpoint of the virtual wearing object, and to an object VR(Virtual Reality)-based 2D virtual textile wearing system using viewpoint vector estimation and textile texture mapping. The proposed system is characterized as capable of virtually wearing a new textile pattern selected by the user to the clothing shape section segmented from multiview 2D images of clothes model for object VR, and three-dimensionally viewing its virtual wearing appearance at a 360 degree viewpoint of the object. Regardless of color or intensity of model clothes, the proposed system is possible to virtually change the textile pattern with holding the illumination and shading properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple textile pattern combinations for individual styles or entire outfits. The proposed system can provide higher practicality and easy-to-use interface, as it makes real-time processing possible in various digital environment, and creates comparatively natural and realistic virtual wearing styles, and also makes semi -automatic processing possible to reduce the manual works to a minimum. According to the proposed system, it can motivate the creative activity of the designers with simulation results on the effect of textile pattern design on the appearance of clothes without manufacturing physical clothes and, as it can help the purchasers for decision-making with them, promote B2B or B2C e-commerce.
The chromosomal DNA fragments of thermophilic alkalophilic Bacillus sp, K-17, a potent xylanhydrolyzing bacterium, were ligated to a vector plasmid pBR322 and transformed into Escherichia coli HB101. The plasmid pAX278, isolated from a transformant forming yellow color on the LB agar plate containing 1 mM p-nitrophenyl- $\beta$-xylopyranoside, was found to enable the transformants to produce p-xylosidase. The 5.0 kilobase insert of pAX278 had single sites for EcoRI, PstI, XbaI, and PvuII, and 2 sites for BglII. Biotinylated pAX218 was hybridized to 0.9 kb as well as 5.0 kb fragment from Bacillus sp. K-17 DNA on nitrocellulose filter. pGX718 was constructed by inserting the 5.0 kb HindIII fragment of pGX278 at the HindIII site of pGR71, E. coli and B. subtilis shuttle vector. The enzymatic properties of $\beta$-xylosidase from E. coli HB101 carrying recombinant plasmid were the same those of $\beta$-xylosidase from Bacillus sp. K-17.
To access the natural products of uncultured microorganisms, we constructed and screened the metagenomic DNA libraries by using a cosmid vector and DNA inserts isolated directly from soil. Initial screening of the libraries in Escherichia coli resulted in the isolation of several clones that produce a dark brown color when grown in LB medium. One of the positive clones, designed pYS85C, was transposon mutagenized and the DNA surrounding the transposon insertions in cosmids that no longer conferred the production of brown pigment to E. coli was sequenced. Annotation of the pYS85C sequence obtained from the transposon mutagenesis experiment indicated a single 393 amino acid open reading frame (ORF) with a molecular mass of about 44.5 kDa, predicted to be a 4-hydroxyphenylpyruvate dioxygenases (HPPDs), was responsible for the observed brown pigment. In a BLAST search against deposited sequence, the translated protein from this ORF showed moderate-level identity (>60%) to the other known HPPDs and was most conserved in the C-terminal region of the protein. These results show that genes involved in natural product synthesis can be cloned directly from soil DNA and expressed in a heterologous host, supporting the idea that this technology has the potential to provide novel natural products from the wealth of environmental microbial diversity and is a potentially important new tool for drug discovery.
This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.4
s.310
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pp.74-86
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2006
This paper proposes a robust and computationally efficient algorithm for automatic video object segmentation. For implementing the spatio-temporal segmentation, which aims for efficient combination of the motion segmentation and the color segmentation, an SOM-based hierarchical clustering method in which the segmentation process is regarded as clustering of feature vectors is employed. As results, problems of high computational complexity which required for obtaining exact segmentation results in conventional video object segmentation methods, and the performance degradation due to noise are significantly reduced. A measure of motion vector reliability which employs MRF-based MAP estimation scheme has been introduced to minimize the influence from the motion estimation error. In addition, a noise elimination scheme based on the motion reliability histogram and a clustering validity index for automatically identifying the number of objects in the scene have been applied. A cross projection method for effective object tracking and a dynamic memory to maintain temporal coherency have been introduced as well. A set of experiments has been conducted over several video sequences to evaluate the proposed algorithm, and the efficiency in terms of computational complexity, robustness from noise, and higher segmentation accuracy of the proposed algorithm have been proved.
In this paper, we present a robust hand recognition approach to sudden illumination changes. The proposed approach constructs a background model with respect to hue and hue gradient in HSI color space and extracts a foreground hand region from an input image using the background subtraction method. Eighteen features are defined for a hand pose and multi-class SVM(Support Vector Machine) approach is applied to learn and classify hand poses based on eighteen features. The proposed approach robustly extracts the contour of a hand with variations in illumination by applying the hue gradient into the background subtraction. A hand pose is defined by two Eigen values which are normalized by the size of OBB(Object-Oriented Bounding Box), and sixteen feature values which represent the number of hand contour points included in each subrange of OBB. We compared the RGB-based background subtraction, hue-based background subtraction and the proposed approach with sudden illumination changes and proved the robustness of the proposed approach. In the experiment, we built a hand pose training model from 2,700 sample hand images of six subjects which represent nine numerical numbers from one to nine. Our implementation result shows 92.6% of successful recognition rate for 1,620 hand images with various lighting condition using the training model.
In this paper, we propose a control method of virtual hand by the recognition of a user's hand in the virtual reality game environment. We display virtual hand on the game screen after getting the information of the user's hand movement and the direction thru input images by camera. We can utilize the movement of a user's hand as an input interface for virtual hand to select and move the object. As a hand recognition method based on the vision technology, the proposed method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments the hand area using double threshold of H, S value and connected component analysis. Next, The center of gravity of the hand area can be calculated by 0 and 1 moment implementation of the segmented area. Since the center of gravity is positioned onto the center of the hand, the further apart pixels from the center of the gravity among the pixels in the segmented image can be recognized as fingertips. Finally, the axis of the hand is obtained as the vector of the center of gravity and the fingertips. In order to increase recognition stability and performance the method using a history buffer and a bounding box is also shown. The experiments on various input images show that our hand recognition method provides high level of accuracy and relatively fast stable results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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