In this study, we sought to find out the effect of different emotional interior images of the community facilities in an apartment complex on a youth brain wave by analyzing an Electroencephalograph (EEG). Based on the frequency of usage, we selected learning facilities, cultural facilities, and sport facilities. For brain stimulation, the visual stimulants with three different emotional words, cheerful, gentle, and elegant, were used based on I.R.I image scale. Overall, total nine different emotional images were used. Based on our findings, we conclude that: first, in order to improve learning concentration of the youth, a learning facility for the youth needs to be designed by skillfully combining the soft and comfortable colors from the gentle image and the murky and dark colors from the elegant image. Second, when designing a cultural facility, it is preferable to consider the elegant image for a calm and comfortable space. Third, a sport facility design needs to preclude dark colors and apply light colors to create a dynamic and lively space. Furthermore, we found out that the youth has established static images of each functionally different facility through their experience and learning. Therefore, it is imperative to plan community facilities in an apartment complex in a way to connect the space function with the emotional characteristics of the youth in order to support and encourage energetic activities and learning of the community youth.
Proceedings of the Botanical Society of Korea Conference
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1999.08a
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pp.83-90
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1999
Electron crystallography of two-dimensional crystalsand electron cryo-microscopy is becoming an established method for determining the structure and function of a variety of membrane proteins that are providing difficult to crystallize in three dimension. In this study this technique has been used to investigate the structure of a ~160 kDa reaction centre sub-core complex of photosystem II. Photosystem II is a photosynthetic membrane protein consisting of more than 25 subunits. It uses solar energy to split water releasing molecular oxygen into the atmosphere and creates electrochemical potential across the thylakoid membrane, which is eventually utilized to generate ATP and NADPH. Images were taken using Philips CM200 field emission gun electron microscope with an acceleration voltage of 200kW at liquid nitrogen temperature. In total, 79 images recorded dat tilt angles ranging from 0 to 67 degree yielded amplitudes and phases for a three-dimensional map with an in-plant resolution of 6$\AA$ and 11.4$\AA$ in the third dimension shows at least 23 transmembrane helices resolved in a monomeric complex, of which 18 were able to be assigned to the D1, D2, CP47 , and cytochrome b559 alfa beta-subunits with their associated pigments that ae active in electron transport (Rhee, 1998, Ph.D.thesis). The D1/D2 heterodimer is located in the central position within the complex and its helical scalffold is remarkably similar to that of the reaction centres not only in purple bacteria but also in plant photosystem I (PSI) , indicating a common evoluationary origin of all types of reaction centre in photosynthetic organism known today 9RHee et al. 1998). The structural homology is now extended to the inner antenna subunit, ascribed to CP47 in our map, where the 6 transmembrane helices show a striking structural similarity to the corresponding helices of the PSI reaction centre proteins. The overall arrangement of the chlorophylls in the D1 /D2 heterodimer, and in particular the distance between the central pair, is ocnsistent with the weak exciton coupling of P680 that distinguishes this reaction centre from bacterial counterpart. The map in most progress towards high resolution structure will be presented and discussed.
Hong Nhung Nguyen;Phuoc Tho Tran;Nghiem Anh Tuan Le;Quoc Hien Nguyen;Duy Du Bui
The Plant Pathology Journal
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v.40
no.3
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pp.261-271
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2024
Sulfur is one of the inorganic elements used by plants to develop and produce phytoalexin to resist certain diseases. This study reported a method for preparing a material for plant disease resistance. Sulfur nanoparticles (SNPs) stabilized in the chitosan-Cu2+ (CS-Cu2+) complex were synthesized by hydrolysis of Na2S2O3 in an acidic medium. The obtained SNPs/CS-Cu2+ complex consisting of 0.32% S, 4% CS, and 0.7% Cu (w/v), contained SNPs with an average size of ~28 nm as measured by transmission electron microscopy images. The X-ray diffraction pattern of the SNPs/CS-Cu2+ complex showed that SNPs had orthorhombic crystal structures. Interaction between SNPs and the CS-Cu2+ complex was also investigated by ultraviolet-visible. Results in vitro nematicidal effect of materials against Meloidogyne incognita showed that SNPs/CS-Cu2+ complex was more effective in killing second-stage juveniles (J2) nematodes and inhibiting egg hatching than that of CS and CS-Cu2+ complex. The values of LC50 in killing J2 nematodes and EC50 in inhibiting egg hatching of SNPs/CS-Cu2+ complex were 75 and 51 mg/l, respectively. These values were lower than those of CS and the CS-Cu2+ complex. The test results on the nematicidal effect against M. incognita on coffee pots showed that the SNPs/CS-Cu2+ complex was 100% effective at a concentration of 150 mg/l. Therefore, the SNPs/CS-Cu2+ complex could be considered as a biochemical material with potential for agricultural applications to control root-knot nematodes.
The rapid growth in communication technology has led to the development of effective ways of sharing ideas and information in the form of speech and images. Understanding this information has become an important research issue and drawn the attention of many researchers. Text in a digital image contains much important information regarding the scene. Detecting and extracting this text is a difficult task and has many challenging issues. The main challenges in extracting text from natural scene images are the variation in the font size, alignment of text, font colors, illumination changes, and reflections in the images. In this paper, we propose a connected component based method to automatically detect the text region in natural images. Since text regions in mages contain mostly repetitions of vertical strokes, we try to find a pattern of closely packed vertical edges. Once the group of edges is found, the neighboring vertical edges are connected to each other. Connected regions whose geometric features lie outside of the valid specifications are considered as outliers and eliminated. The proposed method is more effective than the existing methods for slanted or curved characters. The experimental results are given for the validation of our approach.
Synthetic aperture radar (SAR) is a promising active remote sensing technique to obtain large terrain information of the earth in all-weather conditions. SAR is useful in many applications, including terrain mapping and geographic information system (GIS), which use SAR display images. Usually, these applications need the enormous data storage because they deal with wide terrain images with high resolution. So, compression technique is a useful approach to deal with SAR display images with limited storage. Because there is some indispensable data loss through the conversion of a complex SAR image to a display image, some applications, which need high-resolution images, cannot tolerate more data loss during compression. Therefore, lossless compression is appropriate to these applications. In this paper, we propose a novel lossless compression technique for a SAR display image using one-step predictor and block arithmetic coding.
A hybrid color and grayscale images encryption scheme based on the quaternion Hartley transform (QHT), the two-dimensional (2D) logistic map, the double random phase encoding (DRPE) in gyrator transform (GT) domain and the three-step phase-shifting interferometry (PSI) is presented. First, we propose a new color image processing tool termed as the quaternion Hartley transform, and we develop an efficient method to calculate the QHT of a quaternion matrix. In the presented encryption scheme, the original color and grayscale images are represented by quaternion algebra and processed holistically in a vector manner using QHT. To enhance the security level, a 2D logistic map-based scrambling technique is designed to permute the complex amplitude, which is formed by the components of the QHT-transformed original images. Subsequently, the scrambled data is encoded by the GT-based DRPE system. For the convenience of storage and transmission, the resulting encrypted signal is recorded as the real-valued interferograms using three-step PSI. The parameters of the scrambling method, the GT orders and the two random phase masks form the keys for decryption of the secret images. Simulation results demonstrate that the proposed scheme has high security level and certain robustness against data loss, noise disturbance and some attacks such as chosen plaintext attack.
High resolution satellite images are now widely used for a variety of mapping applications including photogrammetry, GIS data acquisition and visualization. As the spectral and spatial data size of satellite images increases, a greater processing power is needed to process the images. The solution of these problems is parallel systems. Parallel processing techniques have been developed for improving the performance of image processing along with the development of the computational power. However, conventional CPU-based parallel computing is often not good enough for the demand for computational speed to process the images. The GPU is a good candidate to achieve this goal. Recently GPUs are used in the field of highly complex processing including many loop operations such as mathematical transforms, ray tracing. In this study we proposed a technique for parallel processing of high resolution satellite images using GPU. We implemented a spectral radiometric processing algorithm on Landsat-7 ETM+ imagery using CUDA, a parallel computing architecture developed by NVIDIA for GPU. Also performance of the algorithm on GPU and CPU is compared.
This paper proposes a novel method for detection of hand raising poses from images acquired from a single camera attached to a mobile robot that navigates unknown dynamic environments. Due to unconstrained illumination, a high level of variance in human appearances and unpredictable backgrounds, detecting hand raising gestures from an image acquired from a camera attached to a mobile robot is very challenging. The proposed method first detects faces to determine the region of interest (ROI), and in this ROI, we detect hands by using a HOG-based hand detector. By using the color distribution of the face region, we evaluate each candidate in the detected hand region. To deal with cases of failure in face detection, we also use a HOG-based hand raising pose detector. Unlike other hand raising pose detector systems, we evaluate our algorithm with images acquired from the camera and images obtained from the Internet that contain unknown backgrounds and unconstrained illumination. The level of variance in hand raising poses in these images is very high. Our experiment results show that the proposed method robustly detects hand raising poses in complex backgrounds and unknown lighting conditions.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.275-279
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2004
This study was done to detect the topographic and terrain change of the vicinity of the west coast. To make the basic map of the change in topology and terrain, the mosaic images were made using the images from the satellite, which were given the geometric correction based on the GCP (Ground Control Point) and DEM (Digital Elenation Model) data. The accuracy of the images was examined by .empaling them with CCP through 1:25,000's digital map. After that, among the resultant images of the 1970s and 2000s, those of Sihwa, Hwaong and Ansan, the lands reclaimed by drainage were compared to observe the change in the area. From this study, the accuracy of the images of the west coast from satellite could be acquired and the change of the topology and terrain was detected effectively. From the results, it was known that, in case of the land the topological change was not so big due to the development in the reclaimed land or the bare land. In Sihwa, the size of the land was increased 180 $\textrm{km}^2$ and that of the seashore was decreased 110 km. in Hwaong the size was increased 50 $\textrm{km}^2$ and in Ansan the city space was increased 71 $\textrm{km}^2$ due to the formation of the industrial complex.
Building segmentation using satellite imagery such as EO (Electro-Optical) and SAR (Synthetic-Aperture Radar) images are widely used due to their various uses. EO images have the advantage of having color information, and they are noise-free. In contrast, SAR images can identify the physical characteristics and geometrical information that the EO image cannot capture. This paper proposes a learning framework for efficient building segmentation that consists of a teacher-student-based privileged knowledge distillation and deformable convolution block. The teacher network utilizes EO and SAR images simultaneously to produce richer features and provide them to the student network, while the student network only uses EO images. To do this, we present objective functions that consist of Kullback-Leibler divergence loss and knowledge distillation loss. Furthermore, we introduce deformable convolution to avoid pixel-level noise and efficiently capture hard samples such as small and thin buildings at the global level. Experimental result shows that our method outperforms other methods and efficiently captures complex samples such as a small or narrow building. Moreover, Since our method can be applied to various methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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