The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.9
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pp.1029-1039
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1992
This paper presents the filtering method which is processed on the frequency domain among Hangul character recognition methods. It is processed the Hangul character parrern with spatial positioning modulation and mapped the Hangul character element which have spatial position variant feature onto frequency domain, at this time, normalized spatial position and so normalized the character size in frequency domain. And it is grouped the Hangul character element according to the generating position and set the standard pattern, and used each standard character element pattern with character element filter and filtering the character pattern of Hangul character, it is derived the normalized cross correlation function and the coherence function led to the filtering results, and calculated classification threshold.
Bifidobacteria are normal inhabitants of the human gastrointestinal tract throughout lift, starting just days after birth, and are one of several predominant species of the colonic microflora, along with Peptostreptococcus, Eubacteria, Clostridia, and Bacteroides. Bifidobacteria differ from lactic acid bacteria in that they produce not only lactic acid but also acetic acid as major fermentation products. The classification of bifidobacteria has changed numerous times since they were discovered in 1899 in the feces of breast-fed infants. Since 1994, three additional species have been included in the list (B. lactis, B. inopinatum, and B. denticolens), with a current total of 32 species. A variety of probiotic effects of bifidobacteria are currently being investigated. Research reports suggests several potential probiotic advantages, in particular antimicrobial effects, immune-modulation reduction of the cancer risk, and modulation of gastrointestinal flora. As technological challenges related to viability and enumeration are being overcome, milks fermented with these anaerobic microorganisms(alone or in combination with lactic acid bacteria) are more able to provide consistently satisfying with large numbers of viable microorganisms. Over 70 products containing bifidobacteria are currently offered around the world, including fermented milks, cheese, buttermilk frozen desserts, candy, and pharmaceutical preparations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.102-109
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2008
In this paper, the robust hybrid modulation type classifier which use both HOS and WT key features and can recognize 10 digitally modulated signals without a priori information in multipath fading channel conditions is proposed. The proposed classifier developed using data taken field measurements in various propagation model (i,e., rural area, small town and urban area) for real world scenarios. The 9 channel data are used for supervised training and the 6 channel data are used for testing among total 15 channel data(i.e., holdout-like method). The Proposed classifier is based on HOS key features because they are relatively robust to signal distortion in AWGN and multipath environments, and combined WT key features for classifying MQAM(M=16, 64, 256) signals which are difficult to classify without equalization scheme such as AMA(Alphabet Matched Algorithm) or MMA(Multi-modulus Algorithm. To investigate the performance of proposed classifier, these selected key features are applied in SVM(Support Vector Machine) which is known to having good capability of classifying because of mapping input space to hyperspace for margin maximization. The Pcc(Probability of correct classification) of the proposed classifier shows higher than those of classifiers using only HOS or WT key features in both training channels and testing channels. Especially, the Pccs of MQAM 3re almost perfect in various SNR levels.
Milk oligosaccharides are the complex mixture of six monosaccharides namely, D-glucose, D-galactose, N-acetyl-glucosamine, N-acetyl-galactosamine, L-fucose, and N-acetyl-neuraminic acid. The mixture is categorized as neutral and acidic classes. Previously, 25 oligosaccharides in bovine milk and 115 oligosaccharides in human milk have been characterized. Because human intestine lacks the enzyme to hydrolyze the oligosaccharide structures, these substances can reach the colon without degradation and are known to have many health beneficial functions. It has been shown that this fraction of carbohydrate can increase the bifidobacterial population in the intestine and colon, resulting in a significant reduction of pathogenic bacteria. The role of milk oligosaccharides as a barrier against pathogens binding to the cell surface has recently been demonstrated. Milk oligosaccharides have the potential to produce immuno-modulation effects. It is also well known that oligosaccharides in milk have a significant influence on intestinal mineral absorption and in the formation of the brain and central nervous system. Due to its structural resemblance, bovine milk is considered to be the most potential source of oligosaccharides to produce the same effect of oligosaccharides present in human milk. This review describes the characteristics and potential health benefits of milk oligosaccharides as well as the prospects of oligosaccharides in bovine milk for use in functional foods.
Recently, diverse devices using different wireless technologies are gradually increasing in the IoT environment. In particular, it is essential to design an efficient feature extraction approach and detect the exact types of radio signals in order to accurately identify various radio signal modulation techniques. However, it is difficult to gather labeled wireless signal in a real environment due to the complexity of the process. In addition, various learning techniques based on deep learning have been proposed for wireless signal classification. In the case of deep learning, if the training dataset is not enough, it frequently meets the overfitting problem, which causes performance degradation of wireless signal classification techniques using deep learning models. In this paper, we propose a generative adversarial network(GAN) based on data augmentation techniques to improve classification performance when various wireless signals exist. When there are various types of wireless signals to be classified, if the amount of data representing a specific radio signal is small or unbalanced, the proposed solution is used to increase the amount of data related to the required wireless signal. In order to verify the validity of the proposed data augmentation algorithm, we generated the additional data for the specific wireless signal and implemented a CNN and LSTM-based wireless signal classifier based on the result of balancing. The experimental results show that the classification accuracy of the proposed solution is higher than when the data is unbalanced.
We propose a real time gas monitoring system for classifying various gases with different concentrations. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We adopt the relative resistance as a pre-processing method and an ART2 neural network as a pattern recognition method. The proposed method has been implemented in a real time embedded system with tin oxide gas sensors, TGS 2611, 2602 and an MSP430 ultra-low power microcontroller in the test chamber.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.4
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pp.472-476
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2012
In this paper, a sensorless control scheme for a three-phase bi-directional voltage-type PWM rectifier in wind power generation system that operates without the input AC voltage sensors (generator side) is described. The basic principles and classification of the PWM rectifier are analyzed, and then the three-phase mathematical model of the input AC voltage sensorless PWM rectifier control system is established. The proposed scheme has been developed in order to lower the cost of the three-phase PWM rectifier but still achieve excellent output voltage regulation, limited current harmonic content, and unity input power factor.
Bifidobacteria comprises up to 25% of the cultivable fecal bacteria in adults and 80% in infants. Many in vivo and clinical research results supporting its efficacy in the prevention and improvement of gastrointestinal health have been accumulated. As a consequence, expert committee WHO/FAO expert committee recommended Bifidobacterium as representative probiotics together with Lactobacillus acidophilus. In this review, research trends in bifidobacteria concerning the classification and identification of the genus Bifidobacterium, modulation of intestinal microflora, improvement of constipation, prevention of diarrhea, alleviation of atopy and allergy, barrier function through antimicrobial activity andimmune enhancement of the host will be introduced. Several gene expression systems based on bifidobacterial plasmids have been developed and successfully used to express several heterologous genes including anticancer proteins in Bifidogacterium. In animal test, bifidobacteria was proven to be a promising candidate for safe gene delivery system which can specifically colonize in the solid tumor.
In this paper, we proposed fuzzy adaptive resonance theory(ART) combined with principle component analysis(PCA) to recognize and classify indoor environmental gases. In experiment Taguchi gas sensors(TGS) are used to detect VOCs. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We use the PCA algorithm to reduce dimension so it needs less memory and shortens calculation time. Simulation is accomplished to two directions for fuzzy ART with and without PCA.
Streptococcus pneumoniae (pneumococcus) is the most frequent causative agent of acute bacterial pneumonia. Outstanding characteristic of pneumococcus is an ample polysaccharide capsule that is highly anti-genic agent and is the major factor for classification of pneumococcus into more than 94 serotypes. In this study, production of capsular polysaccharide from Streptococcus pneumoniae type 23 was optimized by supplementation of metal ions or by modulation of culture conditions. When brain heart infusion (BHI) broth was supplemented with 1 mM concentration of $CaCl_2$, $CuSO_4$ and $MgSO_4$, growth of pneumococcus as well as polysaccharide yield were stimulated. Also slight aeration gave rise to better polysaccharide yield.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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