Neurostimulation approaches have been developed and explored to modulate neuroplastic changes of cortical function in human brain. As one of the most primary noninvasive tools, transcranial direct current stimulation (tDCS) was extensively studied in the field of neuroscience. The alternation of cortical neurons depending on the polarity of the tDCS has been used for improving cognitive processing including working memory, learning, and language in normal individuals, as well as in patients with neurological or psychiatric diseases. In addition, tDCS has great advantages: it is a non-invasive, painless, safe, and cost-effective approach to enhance brain function in normal subjects and patients with neurological disorders. Numerous previous studies have confirmed the efficacy of tDCS. However, tDCS has not been considered for clinical applications and research in the field of physical therapy. Therefore, this review will focus on the general principles of tDCS and its related application parameters, and provide consideration of motor behavioral research and clinical applications in physical therapy.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2000.04a
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pp.185-191
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2000
A survival variable is a nonnegative random variable X with distribution function F and a survival function (equation omitted)=1-F. This variable is said to be New Better than Used of specified age $t_{0}$ if (equation omitted) for all $\chi$$\geq$0 and a fixed to. We propose the test for $H_{0}$ : (equation omitted) for all $\chi$$\geq$0 against $H_1$:(equation omitted) for all $\chi$$\geq$0 when the specified age $t_{0}$ is unknown but can be estimated from the data when $t_{0}$=${\mu}$, the mean of F, and also when $t_{0}$=$\xi_p$, the pth percentile of F. This test statistic, which is based on a linear function of the order statistics from the sample, is readily applied in the case of small sample. Also, this test statistic is more simple than the test statistic of Ahmad's test statistic (1998). Finally, the performance of this test is presented.
Let $C^r$[0,t] be the function space of the vector-valued continuous paths x : [0,t] ${\rightarrow}$$R^r$ and define $X_t$ : $C^r$[0,t] ${\rightarrow}$$R^{(n+1)r}$ and $Y_t$ : $C^r$[0,t] ${\rightarrow}$$R^{nr}$ by $X_t(x)$ = (x($t_0$), x($t_1$), ..., x($t_{n-1}$), x($t_n$)) and $Y_t$(x) = (x($t_0$), x($t_1$), ..., x($t_{n-1}$)), respectively, where 0 = $t_0$ < $t_1$ < ... < $t_n$ = t. In the present paper, with the conditioning functions $X_t$ and $Y_t$, we introduce two simple formulas for the conditional expectations over $C^r$[0,t], an analogue of the r-dimensional Wiener space. We establish evaluation formulas for the analogues of the analytic Wiener and Feynman integrals for the function $G(x)=\exp{{\int}_0^t{\theta}(s,x(s))d{\eta}(s)}{\psi}(x(t))$, where ${\theta}(s,{\cdot})$ and are the Fourier-Stieltjes transforms of the complex Borel measures on ${\mathbb{R}}^r$. Using the simple formulas, we evaluate the analogues of the conditional analytic Wiener and Feynman integrals of the functional G.
Transfer RNA (tRNA) is a key molecule to decode the genetic information on mRNA to amino aicds (protein), in a ribosome. For tRNA to fulfill its adopter function, tRNA should be processed into the standard length, and be post-transcriptionally modified. This modification step is essential for the tRNA to maintain the canonical L-shaped structure, which is required for the decoding function of tRNA. Otherwise, it has recently been proposed that modification procedure itself contributes to the RNA (re)folding, where the modification enzymes function as a kind of RNA chaperones. Recent genome analyses and post-genome (proteomics and transcriptomics) analyses have identified genes involved in the tRNA processings and modifications. Furthermore, post-genomic structural analysis has elucidated the structural basis for the tRNA maturation mechanism. In this paper, the recent progress of the structural biology of the tRNA processing and modification is reviewed.
This paper is concerned with the impulsive control problem $$ \dot{x}(t) = f(t, x) + g(t, x)\dot{u}(t), t \in [0, T], x(0) = \overline{x}, $$ where u is a possibly discontinuous control function of bounded variation, $f : R \times R^n \mapsto R^n$ is a bounded and Lipschitz continuous function, and $g : R \times R^n \mapsto R^n$ is continuously differentiable w.r.t. the variable x and satisfies $\mid$g(t,\cdot) - g(s,\cdot)$\mid$ \leq \phi(t) - \phi(s)$, for some increasing function $\phi$ and every s < t. We show that the map $u \mapsto x_u$ is Lipschitz continuous when u ranges in the set of step functions whose total variations are uniformly bounded, where $x_u$ is the solution of the impulsive control system corresponding to u. We also define the generalized solution of the impulsive control system corresponding to a measurable control functin of bounded variation.
Actin dynamics is critical for the formation and sustainment of the immunological synapse (IS) during T cell interaction with antigen-presenting cells (APC). Thus, many actin regulating proteins are involved in spatial and temporal actin remodeling at the IS. However, little is known whether or how actin stabilizing protein controls IS and the consequent T cell functions. TAGLN2 − an actin-binding protein predominantly expressed in T cells − displays a novel function to stabilize cortical F-actin, thereby augmenting F-actin contents at the IS, and acquiring leukocyte function-associated antigen-1 activation following T cell activation. TAGLN2 also competes with cofilin to protect F-actin in vitro and in vivo. During cytotoxic T cell interaction with cancer cells, the expression level of TAGLN2 at the IS correlates with the T cell adhesion to target cancer cells and production of lytic granules such as granzyme B and perforin, thus expressing cytotoxic T cell function. These findings identify a novel function for TAGLN2 as an actin stabilizing protein that is essential for stable immunological synapse formation, thereby regulating T cell immunity. [BMB Reports 2015; 48(7): 369-370]
This study is a follow-up study of Kang and Kim (2020). In this study, we derive the sample influence functions of the t-statistic which were not directly derived in previous researches. Throughout these results, we both mathematically examine the relationship between the empirical influence function and the sample influence function, and consider a method to approximate the sample influence function by the empirical influence function. Also, the validity of the relationship between an approximated sample influence function and the empirical influence function is verified by a simulation of a random sample of size 300 from normal distribution. As a result of the simulation, the relationship between the sample influence function which is derived from the t-statistic and the empirical influence function, and the method of approximating the sample influence function through the empirical influence function were verified. This research has significance in proposing both a method which reduces errors in approximation of the empirical influence function and an effective and practical method that evolves from previous research which approximates the sample influence function directly through the empirical influence function by constant revision.
A weight ω on the positive half real line [0, ∞) is a positive continuous function such that ω(s + t) ≤ ω(s)ω(t), for all s, t ∈ [0, ∞), and ω(0) = 1. The weighted convolution Banach algebra L1(ω) is the algebra of all equivalence classes of Lebesgue measurable functions f such that ‖f‖ = ∫0∞|f(t)|ω(t)dt < ∞, under pointwise addition, scalar multiplication of functions, and the convolution product (f ⁎ g)(t) = ∫0t f(t - s)g(s)ds. We give a sufficient condition on a weight function ω(t) in order that L1(ω) has a bounded approximate identity.
In the paper, by directly verifying an inequality which gives a lower bound for the first order modified Bessel function of the first kind, the authors supply a new proof for the complete monotonicity of a difference between the exponential function $e^{1/t}$ and the trigamma function ${\psi}^{\prime}(t)$ on (0, ${\infty}$).
We first define the concept of the generalized analytic Fourier-Feynman transforms of a class of functionals on function space induced by a generalized Brownian motion process and study of functionals which plays on important role in physical problem of the form $ F(x) = {\int^{T}_{0} f(t, x(t))dt} $ where f is a complex-valued function on $[0, T] \times R$. We next show that the generalized analytic Fourier-Feynman transform of the convolution product is a product of generalized analytic Fourier-Feynman transform of functionals on functin space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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