• 제목/요약/키워드: Parameter learning

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데이터-재순환 구조에서 적응 가중치 갱신을 통한 LMS 알고리즘 수렴 속 도 개선 (Improvement of LMS Algorithm Convergence Speed with Updating Adaptive Weight in Data-Recycling Scheme)

  • 김광준;장혁;석경휴;나상동
    • 정보보호학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.11-22
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    • 1999
  • LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

결합된 파라메트릭 활성함수를 이용한 완전연결신경망의 성능 향상 (Performance Improvement Method of Fully Connected Neural Network Using Combined Parametric Activation Functions)

  • 고영민;이붕항;고선우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권1호
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    • pp.1-10
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    • 2022
  • 완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

Real-time Segmentation of Black Ice Region in Infrared Road Images

  • Li, Yu-Jie;Kang, Sun-Kyoung;Jung, Sung-Tae
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.33-42
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    • 2022
  • 본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.

아버지의 놀이신념과 유아 놀이성 관계에서 아버지의 놀이 참여도의 매개효과 분석 (A Study on the Analysis of Mediated Effects of Father's Play Participation in the Relationship Between Father's Play Belief and Child's Playfulness)

  • 최태선
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.333-342
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    • 2020
  • 유아들은 놀이를 통해 성장 및 발달을 한다. 놀이는 유아들의 일상생활 속에서 친구, 학습 매체 및 도구로서 활용되고 있다. 본 연구는 아버지의 놀이신념과 놀이참여도가 유아 놀이성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는데 목적을 둔 조사연구이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 서울시 D구에 소재한 유치원에 재원 중인 만5세 유아 284명을 연구대상으로 선정하여 설문조사를 수행하였다. 설문조사를 통해 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 이용하여 빈도분석, 기술통계, 신뢰도 검증, 상관관계 분석 및 회귀분석을 실시하여 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 아버지의 놀이신념과 놀이 참여도는 신체적 자발성, 사회적 자발성, 인지적 자발성, 즐거움의 표현, 유머 감각의 유아 놀이성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 아버지의 놀이 신념과 유아 놀이성 관계에서 아버지의 놀이 참여도는 부분매개변수로서 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 아버지의 놀이 신념과 놀이 참여도는 유아의 놀이성을 예측할 수 있는 중요인 변인이라는 결론을 도출하였다. 따라서 아버지와 유아 관계에서 놀이를 통한 다양한 상호작용을 할 수 있는 가정 내 분위기 형성과 유아와 놀이 활동에서 아버지의 바람직한 역할에 대한 부모교육 프로그램을 유아교육기관 차원에서 지속적으로 제공하여 유아들의 놀이성 발달을 촉진할 필요가 있을 것이다.

해양환경 모니터링을 위한 순환 신경망 기반의 돌고래 클릭 신호 분류 알고리즘 개발 (Development of Dolphin Click Signal Classification Algorithm Based on Recurrent Neural Network for Marine Environment Monitoring)

  • 정서제;정우근;신성렬;김동현;김재수;변기훈;이다운
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권3호
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    • pp.126-137
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    • 2023
  • 본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

투수 및 이완하중 파악을 위한 터널 라이닝의 인공신경망 역해석 (Tunnel-lining Back Analysis Based on Artificial Neural Network for Characterizing Seepage and Rock Mass Load)

  • 공정식;최준우;박현일;남석우;이인모
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제22권8호
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    • pp.107-118
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    • 2006
  • 터널과 관련된 여러 영향인자중 시간의 따른 투수상태와 지반의 장기거동은 터널의 이상 거동을 이해하는데 있어서 중요하다. 터널은 이러한 인자에 의해서 심각한 손상을 입을 수 있으나 시공 후 이러한 인자들에 의해 발생한 영향을 정량적으로 분석해 내는 것은 쉽지 않다. 입력과 출력간의 상관관계가 비교적 독립적이라면 터널거동에 미치는 인자들의 영향은 역해석 기법을 적용하여 예측할 수 있다. 모델을 구성하는 입출력 자료의 특성에 따라 인공신경망 기법이나 최소제곱법 등 다양한 역해석 방법이 개발 될 수 있으며 수치해석, 실험 또는 계측 결과가 역해석 모델의 구성 및 검증을 위해 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 시공 후 터널의 내공 변위 변화로부터 투수 및 지반의 장기거동과 관련된 인자들 중 배수재의 투수계수, 지하수위, 장기 이완 하중 크기 및 암반 손상 패턴 등의 변화에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 역해석 기법을 개발하였다. 역해석은 인공신경망 기법을 적용하였으며 학습데이터 확보를 위해 수치해석 모델이 개발 되고 다양한 하중 상태에 대한 거동 분석이 이루어졌다.

머신러닝 기법을 이용한 약물 분류 방법 연구 (A Study on the Drug Classification Using Machine Learning Techniques)

  • Anmol Kumar Singh;Ayush Kumar;Adya Singh;Akashika Anshum;Pradeep Kumar Mallick
    • 산업과 과학
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    • 제3권2호
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    • pp.8-16
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    • 2024
  • 본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

자기조직화 지도를 활용한 성장모형 기반의 시장 성장패턴 지도 구축: ICT제품을 중심으로 (Development of Market Growth Pattern Map Based on Growth Model and Self-organizing Map Algorithm: Focusing on ICT products)

  • 박도형;정재권;정여진;이동원
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.1-23
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    • 2014
  • 시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

동적 $H_2^{15}O$ PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용한 심근 혈류 정량화 방법 개발 (Development of Quantification Methods for the Myocardial Blood Flow Using Ensemble Independent Component Analysis for Dynamic $H_2^{15}O$ PET)

  • 이병일;이재성;이동수;강원준;이종진;김수진;최승진;정준기;이명철
    • 대한핵의학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.486-491
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    • 2004
  • 목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

Manganese and Iron Interaction: a Mechanism of Manganese-Induced Parkinsonism

  • Zheng, Wei
    • 한국환경성돌연변이발암원학회:학술대회논문집
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    • 한국환경성돌연변이발암원학회 2003년도 추계학술대회
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    • pp.34-63
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    • 2003
  • Occupational and environmental exposure to manganese continue to represent a realistic public health problem in both developed and developing countries. Increased utility of MMT as a replacement for lead in gasoline creates a new source of environmental exposure to manganese. It is, therefore, imperative that further attention be directed at molecular neurotoxicology of manganese. A Need for a more complete understanding of manganese functions both in health and disease, and for a better defined role of manganese in iron metabolism is well substantiated. The in-depth studies in this area should provide novel information on the potential public health risk associated with manganese exposure. It will also explore novel mechanism(s) of manganese-induced neurotoxicity from the angle of Mn-Fe interaction at both systemic and cellular levels. More importantly, the result of these studies will offer clues to the etiology of IPD and its associated abnormal iron and energy metabolism. To achieve these goals, however, a number of outstanding questions remain to be resolved. First, one must understand what species of manganese in the biological matrices plays critical role in the induction of neurotoxicity, Mn(II) or Mn(III)? In our own studies with aconitase, Cpx-I, and Cpx-II, manganese was added to the buffers as the divalent salt, i.e., $MnCl_2$. While it is quite reasonable to suggest that the effect on aconitase and/or Cpx-I activites was associated with the divalent species of manganese, the experimental design does not preclude the possibility that a manganese species of higher oxidation state, such as Mn(III), is required for the induction of these effects. The ionic radius of Mn(III) is 65 ppm, which is similar to the ionic size to Fe(III) (65 ppm at the high spin state) in aconitase (Nieboer and Fletcher, 1996; Sneed et al., 1953). Thus it is plausible that the higher oxidation state of manganese optimally fits into the geometric space of aconitase, serving as the active species in this enzymatic reaction. In the current literature, most of the studies on manganese toxicity have used Mn(II) as $MnCl_2$ rather than Mn(III). The obvious advantage of Mn(II) is its good water solubility, which allows effortless preparation in either in vivo or in vitro investigation, whereas almost all of the Mn(III) salt products on the comparison between two valent manganese species nearly infeasible. Thus a more intimate collaboration with physiochemists to develop a better way to study Mn(III) species in biological matrices is pressingly needed. Second, In spite of the special affinity of manganese for mitochondria and its similar chemical properties to iron, there is a sound reason to postulate that manganese may act as an iron surrogate in certain iron-requiring enzymes. It is, therefore, imperative to design the physiochemical studies to determine whether manganese can indeed exchange with iron in proteins, and to understand how manganese interacts with tertiary structure of proteins. The studies on binding properties (such as affinity constant, dissociation parameter, etc.) of manganese and iron to key enzymes associated with iron and energy regulation would add additional information to our knowledge of Mn-Fe neurotoxicity. Third, manganese exposure, either in vivo or in vitro, promotes cellular overload of iron. It is still unclear, however, how exactly manganese interacts with cellular iron regulatory processes and what is the mechanism underlying this cellular iron overload. As discussed above, the binding of IRP-I to TfR mRNA leads to the expression of TfR, thereby increasing cellular iron uptake. The sequence encoding TfR mRNA, in particular IRE fragments, has been well-documented in literature. It is therefore possible to use molecular technique to elaborate whether manganese cytotoxicity influences the mRNA expression of iron regulatory proteins and how manganese exposure alters the binding activity of IPRs to TfR mRNA. Finally, the current manganese investigation has largely focused on the issues ranging from disposition/toxicity study to the characterization of clinical symptoms. Much less has been done regarding the risk assessment of environmenta/occupational exposure. One of the unsolved, pressing puzzles is the lack of reliable biomarker(s) for manganese-induced neurologic lesions in long-term, low-level exposure situation. Lack of such a diagnostic means renders it impossible to assess the human health risk and long-term social impact associated with potentially elevated manganese in environment. The biochemical interaction between manganese and iron, particularly the ensuing subtle changes of certain relevant proteins, provides the opportunity to identify and develop such a specific biomarker for manganese-induced neuronal damage. By learning the molecular mechanism of cytotoxicity, one will be able to find a better way for prediction and treatment of manganese-initiated neurodegenerative diseases.

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