Kim, Sung-Chull;Lee, Jun-Woo;Yoo, An-Na;Chang, Hyun-Sung;Lee, Kyung-Hee;Park, Jong-Min;Nam, Doo-Hyun
Biomolecules & Therapeutics
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제11권2호
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pp.145-150
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2003
The bioequivalence of two tablet formulations of 12.72mg domperidone maleate (Sinil "$Perinal^{\circledR}$" tablets vs. Janssen Korea "Motilium-$M^{\circledR}$" tablets) was assessed in healthy Korean volunteers after oral administration in a randomized crossover study. Blood samples were collected at spccified time intervals, and plasma concentration was measured as the amount of domperidone base using a validated HPLC method. The pharmacokinetic parameters of $AUC_{0{\rightarrow}48},\; C_{max},\;T_{max}$ and $t_{1/2}$ were determined from plasma concentration-time profile of two formulations. Any significant statistical differences were not observed between these two formulations. On the evaluation of bioequivalence according to Korea Food and Drug Administration Guideline, 90% confidence limits after logmithmic transformation fell within the acceptable range (log 0.8∼log 1.25). Based on these data, it can be concluded that two domperidone maleate tablets showed comparable pharmacokinetic profiles, which means that the Sinil "$Perinal^{\circledR}$" tablet is bioequivalent to the Janssen Korea ""Motilium-M$^{\circledR}$".
본 연구에서는 다변량 Monte Carlo 기법을 이용하여 무차원 누가강우량 곡선을 생성하였다. 이를 위해 30년 이상의 관측년수를 갖는 강우자료를 활용하여 강우사상을 분리하고 이를 무차원화하여 강우의 지역적, 시간적 변동성을 제거하였다. 그리고 이들 무차원화된 누가강우량곡선을 4가지 형태로 구분하여 강우자료 특성을 반영한 누가강우량 곡선을 생성하였다. 무차원 누가 강우량 곡선의 절점이 항상 0이상이고 전체의 합이 1이 되어야 하는 제약조건을 극복하기 위해 log-ratio 기법을 도입하였고 Monte Carlo 기법을 이용한 다변량 생성시 요구되는 정규화와 상관계수 반영의 문제점을 Johnson 시스템과 직교변환을 도입하여 모형에 적용함으로서 제약조건을 극복할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 강우변동생성기법은 실제 강우량 자료의 특성을 가공없이 반영할 수 있어 해당 유역의 특성을 정확히 반영할 수 있었고 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.
일반 의료기관에서의 PACS를 이용한 효율적인 환자 영상의 관리가 늘어가고 있다. 그런 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형여부의 판별이 중요시된다. 의료데이터의 보호를 위해 디지털 워터마킹이 사용되며, 본 논문에서는 RST공격에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다. 기존에 제안된 기하학적 변형에 강인한 워터마킹 기법 중에서 Log-Polar변환과 Fourier-Mellin 변환을 이용한 방법은 영상에 가해진 RST공격을 영상의 좌표변환과 DFT의 순환적 이동 특성을 이용하여 강인성을 확보한다. 하지만 실제적 구현에서 원영상과 워터마크의 손실이 문제 시 된다. 본 논문에서는 반지름-위상 Look Up Table을 이용하여 좌표변환 시 발생하는 손실을 없애고, 각종 공격에 강인한 블라인드 워터마킹 기법을 제안한다.
Cephradine is a first generation cephalosporin and has broad spectrum antibacterial activity against gram-positive and gram-negative microorganisms, through inhibition of bacterial cell wall synthesis. Cephradine is useful for treatment of infections of the urinary and respiratory tract, skin and soft tissues. The purpose of the present study was to evaluate the bioequivalence of two cephradine capsules, Cefradine Yuhan (YuHan Corporation) and Broadcef (Ilsung Pharmaceuticals Co. Ltd.), according to the guidelines of Korea Food and Drug Administration (KFDA). The cephradine release from the two cephradine capsules in vitro was tested using KP VII Apparatus II method with various different kinds of dissolution media (pH 1.2, 4.0, 6.8 buffer solution and water). Twenty normal male volunteers, $23.10{\pm}2.90$ years in age and $67.69{\pm}8.04\;kg$ in body weight, were divided into two groups and a randomized $2{\times}2$ cross-over study was employed. After one capsule containing 500 mg as cephradine was orally administered, blood was taken at predetermined time intervals and the concentrations of cephradine in serum were determined using HPLC method with UV detector. The dissolution profiles of two cephradine capsules were very similar at all dissolution media. Besides, the pharmacokinetic parameters such as $AVC_t,\;C_{max}\;and\;T_{max}$ were calculated and ANOVA test was utilized for the statistical analysis of the parameters using logarithmically transformed $AVC_t\;and\;C_{max}$ and untransformed $T_{max}$. The results showed that the differences in $AVC_t,\;C_{max}\;and\;T_{max}$ between two capsules based on the Cefradine Yuhan were -2.87%, -0.96% and -4.85%, respectively. There were no sequence effects between two capsules in these parameters. The 90% confidence intervals using logarithmically transformed data were within the acceptance range of 1og(0.8) to log(1.25) $(e.g.,\;log(0.93){\sim}log(1.02)\;and\;log(0.88){\sim}log(1.13)\;for \;AVC_t\;and\;C_{max},\;respectively)$. The 90% confidence interval using untransformed data was within ${\pm}20%$$(e.g., \;-17.54{\sim}7.78\;for\;T_{max})$. All parameters met the criteria of KFDA guideline for bioequivalence, indicating that Broadcef capsule is bioequivalent to Cefradine Yuhan capsule.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
The $GCF_{\epsilon}$ expansion is a new class of continued fractions induced by the transformation $T_{\epsilon}:(0, 1]{\rightarrow}(0, 1]$: $T_{\epsilon}(x)={\frac{-1+(k+1)x}{1+k-k{\epsilon}x}}$ for $x{\in}(1/(k+1),1/k]$. Under the algorithm $T_{\epsilon}$, every $x{\in}(0,1]$ corresponds to an increasing digits sequences $\{k_n,n{\geq}1\}$. Their basic properties, including the ergodic properties, law of large number and central limit theorem have been discussed in [4], [5] and [7]. In this paper, we study the large deviation for the $GCF_{\epsilon}$ expansion and show that: $\{{\frac{1}{n}}{\log}k_n,n{\geq}1\}$ satisfies the different large deviation principles when the parameter ${\epsilon}$ changes in [-1, 1], which generalizes a result of L. J. Zhu [9] who considered a case when ${\epsilon}(k){\equiv}0$ (i.e., Engel series).
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
This paper proposes an efficient method constructing a local map using the data of a scanning laser range finder. A laser range finder yields distance data of polar form, that is, distance data corresponding to every scanning directions. So, the data consists of directional angle and distance. We propose a new method to find a line fitting with a set of such data. The method uses Log-Hough Transformation. Usually, map building from these data requires some transformations between different coordinate systems. The new method alleviates such complication. Also, the method simplifies computation for line recognition and eliminates the slope quantization problems inherent in the classical Cartesian Hough transform method. To show the efficiency of the proposed method, it is applied to find a local map using the data from a laser range finder PLS(Proximity Laser Scanner, made by SICK).
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
The multi-divisional knapsack problem is defined as a binary knapsack problem where each mutually exclusive division has its own capacity. In this paper, we present an extension of the multi-divisional knapsack problem that has generalized multiple-choice constraints. We explore the linear programming relaxation (P) of this extended problem and identify some properties of problem (P). Then, we develop a transformation which converts the problem (P) into an LP knapsack problem and derive the optimal solutions of problem (P) from those of the converted LP knapsack problem. The solution procedures have a worst case computational complexity of order $O(n^2{\log}\;n)$, where n is the total number of variables. We illustrate a numerical example and discuss some variations of problem (P).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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