Bioluminescence single-site immunometric assay for methamphetamine (MA) using the native aequorin, a photoprotein, as a signal generator was developed for the first time. MA is a potent sympathomimetic amine with stimulant effects on the central nervous system. MA abuse induces hallucinations and, thus, may cause a serious social problem. The single-site immunometric MA assay was optimized and its dose-response behavior was examined. The dose-response curve shows that the detection limit is 1.1 ${\times}$$10^{-10}$ M and a dynamic range is four orders of magnitude with 15 $\mu$g/mL BSA-MA conjugate and 1.0 ${\times}$$10^{-8}$ M anti-MA antibody-biotin conjugate. In order to evaluate this assay, the structurally similar compounds, amphetamine, ephedrine, norephedrine, benzphetamine and N-4-(aminobutyl)methamphetamine were examined for their crossreactivity. None of these five compounds showed any cross-reactivity. Additionally, an artificial urine solution spiked with MA was analyzed by the MA assay, and the result of the analysis demonstrated the usefulness of the present assay for the determination of MA in urine.
Personalized media includes user-targeted and user-generated content (UGC) exchanged through social media and interactive applications. The increased consumption of UGC presents challenges and opportunities to multimedia information systems. We work towards modeling a deep structure for content networks. To gain insights, a hybrid practice with Media Framework (MF) is presented for network creation of personalized media, which leverages the authoring methodology with user-generated semantics. The system's vertical integration allows users to audition their personalized media networks in the context of a global system network. A navigation scheme with dynamic GUI shifts the interaction paradigm for content query and sharing. MF adopts a multimodal architecture anticipating emerging use cases and genres. To model diversification of platforms, information processing is robust across multiple technology configurations. Physical and virtual networks are integrated with distributed services and transactions, IoT, and semantic networks representing media content. MF applies spatiotemporal and semantic signal processing to differentiate action responsiveness and information responsiveness. The extension of multimedia information processing into authoring enables generating interactive and impermanent media on computationally enabled devices. The outcome of this integrated approach with presented methodologies demonstrates a paradigmatic shift of the concept of UGC as personalized media network, which is dynamical and evolvable.
A growing body of evidence shows that most psychological traits are polygenic, that is they involve the action of many genes with small effects. However, the study of selection has disproportionately been on one or a few genes and their associated sweep signals (rapid and large changes in frequency). If our goal is to study the evolution of psychological variables, such as intelligence, we need a model that explains the evolution of phenotypes governed by many common genetic variants. This study illustrates simple statistical tools to detect signals of recent polygenic selection: a) ANOVA can be used to reveal significant deviation from random distribution of allele frequencies across racial groups. b) Principal component analysis can be used as a tool for finding a factor that represents the strength of recent selection on a phenotype and the underlying genetic variation. c) Method of correlated vectors: the correlation between genetic frequencies and the average phenotypes of different populations is computed; then, the resulting correlation coefficients are correlated with the corresponding alleles' genome-wide significance. This provides a measure of how selection acted on genes with higher signal to noise ratio. Another related test is that alleles with large frequency differences between populations should have a higher genome-wide significance value than alleles with small frequency differences. This paper fruitfully employs these tools and shows that common genetic variants exhibit subtle frequency shifts and that these shifts predict phenotypic differences across populations.
Hong Joo-Hyun;Kim Nam-Jin;Cha Eun-Jong;Lee Tae-Soo
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권5호
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pp.331-335
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2005
The fusion technology of small sensor and wireless communication was followed by various application examples of the embedded system, where the social infrastructural facilities and ecological environment were wirelessly monitored. In addition, this technology represents the primary application area being extended into the healthcare field. In this study, a body area network for ubiquitous healthcare is presented. More specifically this represents a wireless biomedical signal acquisition device characterized by small size, low power consumption, pre-processing and archiving capability. Using this device, a new method for monitoring vital signs and activity is created. A PDA-based wireless sensor network enables patients to be monitored during their daily living, without any constraints. Therefore, the proposed method can be used to develop Activities of Daily Living (ADL) monitoring devices for the elderly or movement impaired people. A medical center would be able to remotely monitor the current state of elderly people and support first-aid in emergency cases. In addition, this method will reduce medical costs in society, where the average life expectancy is increasing.
This paper is to make strides toward an enriched understanding of student learning and performance in mathematics that acknowledges the roles social and cultural contexts play in what students learn as well as what we are able to team about student learning. A student's mathematical practice over a year and a half is presented in detail in order to explore the relationships between classroom contexts and student performance. This study was situated at a K-4 urban elementary school in the United States. The data used for this study included classroom observations, interviews with the teachers and the student, and document collection. The data were analyzed by characterizing each classroom context and exploring the student's practice both in the classrooms and in the interviews. Despite the student's ongoing status as a struggling student, there were tremendous changes in his level of engagement in and persistence with mathematical tasks. The student was substantially more engaged in and enthusiastic about the daily mathematics lessons in third grade than he had been in second. However, we found little improvement in his mathematical understanding and performance during class or in the interviews. This highlights that increased engagement in the mathematical tasks does not necessarily signal increased learning. This paper discusses several issues of learning and performance raised by the student, looking at the relationship between classroom context and student performance. This paper also considers implications for how students' performances are interpreted and how learning is assessed.
In daily life, another major role of human hand is a communicative function using hand gestures besides grasp function. Therefore, if amputees can express their intention by the prosthetic hand, they can much actively participate in social activities. Thus, this paper propose myoelectric multi-function prosthetic hand which can express 6 useful hand gestures such as Rock, Scissors, Paper, Indexing, Ok and Thumb-up. It was designed as under-actuated structure to minimize volume and weight of the prosthetic hand. Moreover, in order to effectively control various hand gestures by only two EMG sensors, we propose a control strategy that the signal type are expanded as "Strong" and "Light", and hand gestures are hierarchically classified for the intuitive control. Finally, we prove the validity of the developed prosthetic hand with the experiment.
This study was peformed to characterize the physiological signal prior to develop an algorithm which quantifies EEGs evoked by tactile stimulation. The experiment was devised with four experimental conditions, which were control and two levels of pressures in tactile sensation. Twenty subjects were used to obtain EEGs while applying tactile stimulation using two types of textiles, soft towel and sand paper, to the right hand of each subject. EEGs were acquired for 20 seconds, and each trial was repeated five times randomly at the different levels of stimulus intensities. The index, $S_{n}$, was obtained by calculating the ratio of energy distribution in the time-frequency plot for each scored psychological state of the subject. The results showed that dominant aspects of the EEG signals have their maximal frequencies concentrated at a lower ranges for the resting and pleasant state, while the spectral energies were distributed to higher frequency ranges when subjects experience an unpleasant emotion.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
Long span, high-rise bridges are rapidly increasing nowadays. Because of high flexibility, such bridges are easily excited by winds, vehicles, and pedestrians. The vibration of bridge induces a vibration of lamp post and pillar. Wind loads can also excite lamp posts and traffic signal structures directly. Because of low damping, such vibrations of lamp post are frequently amplified and come to collapse or lamp failure. In addition, such vibration makes the maintenance cycle shorter and increases social cost. We conducted vibration tests and identified the dynamic characteristics of two types lamp posts, and proposed tuned mass dampers to control the vibrations. Established models of the lamp posts present the dynamic characteristics of the structures very well and they are used to design TMDs. In this study, we suggested a new-type TMD model that is small, simple, economic and effective to suppress the vibration of lamp posts. The efficiency of TMD was examined by numerically and is to be examined experimentally.
Magnetic resonance imaging is a technique specialized in soft tissue imaging with high contrast resolution without in vivo ionization and has been widely used in various clinical settings. In particular, the recent increase in social stress factors has been used in the diagnosis of pituitary adenoma, the incidence increases rapidly. Recently, due to the development of magnetic resonance imaging, it is possible to diagnose micro pituitary adenoma, but despite the use of contrast medium, there has been a difficulty in diagnosing the pituitary adenoma due to its small size and noise. In order to solve this problem, a proposed method of separating signal components image and noise components image from a measured image is applied, and the improvement of diagnostic efficiency is attempted by removing noise. As a result, it was confirmed that the image quality was improved as a whole by applying SNR for 30 subjects data. It is expected that this study will be useful as a pre-processing method for improving the image quality and developing diagnostic indicators of pituitary adenoma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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