Various biological molecules naturally existing in diversified species including fungi, bacteria, and bacteriophage have functionalities for DNA binding and processing. The biological molecules have been recently actively engineered for use in customized genome editing of mammalian cells as the molecule-encoding DNA sequence information and the underlying mechanisms how the molecules work are unveiled. Excitingly, multiple novel methods based on the newly constructed artificial molecular tools have enabled modifications of specific endogenous genetic elements in the genome context at efficiencies that are much higher than that of the conventional homologous recombination based methods. This minireview introduces the most recently spotlighted molecular genome engineering tools with their key features and ongoing modifications for better performance. Such ongoing efforts have mainly focused on the removal of the inherent DNA sequence recognition rigidity from the original molecular platforms, the addition of newly tailored targeting functions into the engineered molecules, and the enhancement of their targeting specificity. Effective targeted genome engineering of mammalian cells will enable not only sophisticated genetic studies in the context of the genome, but also widely-applicable universal therapeutics based on the pinpointing and correction of the disease-causing genetic elements within the genome in the near future.
The report reviews recent research efforts in demonstrating a computing system whose operation principle mimics the dynamics of biological neurons. The temporal variation of the membrane potential of neurons is one of the key features that contribute to the information processing in the brain. We first summarize the neuron models that explain the experimentally observed change in the membrane potential. The function of ion channels is briefly introduced to understand such change from the molecular viewpoint. Dedicated circuits that can simulate the neuronal dynamics have been developed to reproduce the charging and discharging dynamics of neurons depending on the input ionic current from presynaptic neurons. Key elements include volatile memristors that can undergo volatile resistance switching depending on the voltage bias. This behavior called the threshold switching has been utilized to reproduce the spikes observed in the biological neurons. Various types of threshold switch have been applied in a different configuration in the hardware demonstration of neurons. Recent studies revealed that the memristor-based circuits could provide energy and space efficient options for the demonstration of neurons using the innate physical properties of materials compared to the options demonstrated with the conventional complementary metal-oxide-semiconductors (CMOS).
In response to diverse external stimuli, sensory receptors generate spiking nerve signals. These generated signals are transmitted to the brain along the neural pathway to advance to the stage of recognition or perception, and then they reach the area of discrimination or judgment for remembering, assessing, and processing incoming information. We review research trends in neuromorphic sensory perception technology inspired by biological sensory perception functions. Among the various senses, we consider sensory nerve decoding technology based on sensory nerve pathways focusing on touch and smell, neuromorphic synapse elements that mimic biological neurons and synapses, and neuromorphic processors. Neuromorphic sensory devices, neuromorphic synapses, and artificial sensory memory devices that integrate storage components are being actively studied. However, various problems remain to be solved, such as learning methods to implement cognitive functions beyond simple detection. Considering applications such as virtual reality, medical welfare, neuroscience, and cranial nerve interfaces, neuromorphic sensory recognition technology is expected to be actively developed based on new technologies, including combinatorial neurocognitive cell technology.
Since epileptic seizure is unpredictable and paroxysmal, an automatic system for seizure detecting could be of great significance and assistance to patients and medical staff. In this paper, a novel method is proposed for multichannel patient-specific seizure detection applying the earth mover's distance (EMD) in scalp EEG. Firstly, the wavelet decomposition is executed to the original EEGs with five scales, the scale 3, 4 and 5 are selected and transformed into histograms and afterwards the distances between histograms in pairs are computed applying the earth mover's distance as effective features. Then, the EMD features are sent to the classifier based on the Bayesian linear discriminant analysis (BLDA) for classification, and an efficient postprocessing procedure is applied to improve the detection system precision, finally. To evaluate the performance of the proposed method, the CHB-MIT scalp EEG database with 958 h EEG recordings from 23 epileptic patients is used and a relatively satisfactory detection rate is achieved with the average sensitivity of 95.65% and false detection rate of 0.68/h. The good performance of this algorithm indicates the potential application for seizure monitoring in clinical practice.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 레이저 다이오드의 자기혼합 효과를 이용한 레이저 도플러 혈류계를 위한 신호처리 알고리즘들에 대한 in vitro적인 실험결과를 비교하였다. 단순하고 유연성있는 레이저 도플러 시스템을 구성함으로써 디지털 신호해석 방법에 의하여 여러 가지 신호처리 알고리즘들을 비교할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 다양한 알고리즘을 퍼스널 컴퓨터를 사용하여 소프트웨어로 제어하므로써 다양한 알고리즘을 선택하여 비교 연구할 수 있도록 하였다. 또한, 유체 흐름의 재현성과 조직의 혈류 흐름을 모의하기 위하여 두 개의 실험적인 혈류모델을 제작하여 적용하였다. 광원은 파장 780nm의 레이저 다이오드를 사용하였으며, 3 종류의 입자 농도와 속도를 갖는 액체를 두 개의 실험모델에 흘리면서 측정된 결과들을 비교하였다. 그 결과 주파수로 가중되지 않은 알고리즘(0차 모멘트)이 속도와 농도변화를 잘 나타내는 반면에 주파수로 가중된 알고리즘들(1차와 2차 모멘트, 0차 모멘트와의 비)은 농도보다는 속도 변화를 잘 나타내었다.
토색은 흙을 분류하고 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 예측하기 위한 기초 지표로 널리 활용된다. 일반적으로 토색은 육안으로 관찰해 결정하지만 관찰자의 예민도 혹은 주관이 개입될 가능성이 높으며 많은 시간이 소요된다. 디지털 이미지 프로세싱은 디지털 이미지를 이용해 원하는 정보를 획득하는 일련의 과정으로, 이를 통해 빠르고 정확한(수치적인 혹은 통계적인) 토색 분석이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있는 디지털 이미지 프로세싱 기반 토색 분석 기술 개발을 위한 기초단계로서 수행되었다. 자연광의 특성(조도 및 색온도)을 모사할 수 있는 디지털 이미지 촬영 스튜디오를 구축하고, 두 가지 흙 시료(주문진 표준사 및 안성 풍화토)를 대상으로 광조건을 12회 씩 바꿔가며 디지털 이미지를 촬영했다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해 촬영된 시료의 토색을 두 가지 색 표시계(RGB, CIELAB)에 대해 추출한 결과, CIELAB 색 표시계를 활용해 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있음을 확인했다.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.623-631
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2000
Advanced Life Support Systems (ALSS) are being studied to support human life during long-duration space missions. ALSS can be categorized into four subsystems: Crew, Biomass Production, Food Processing and Nutrition, Waste Processing and Resource Recovery. The System Studies and Modeling (SSM) team of New Jersey-NASA Specialized Center of Research and Training (NJ-NSCORT) has facilitated and conducted analyses of ALSS to address systems level issues. The underlying concept of the SSM work is to enable the effective utilization of information to aid in planning, analysis, design, management, and operation of ALSS and their components. Analytical tools and computer models for ALSS analyses have been developed and implemented for value-added information processing. The results of analyses have been delivered through the Internet for effective communication within the advanced life support (ALS) community. Several modeling paradigms have been explored by developing tools for use in systems analysis. They include object-oriented approach for top-level models, procedural approach for process-level models, and application of commercially available modeling tools such as MATLAB$\^$(R)//Simulink$\^$(R)/. Every paradigm has its particular applicability for the purpose of modeling work. An overview is presented of the systems studies and modeling work conducted by the NJ-NSCORT SSM team in its efforts to provide systems analysis capabilities to the ALS community. The experience gained and the analytical tools developed from this work can be extended to solving problems encountered in general agriculture.
Advanced Life Support Systems(ALSS) are being studied to support human life during long-duration space missions. ALSS can be categorized into four subsystems: Crew, Biomass Production, Food Processing and Nutrition, Waste Processing and Resource Recovery. The System Studies and Modeling (SSM) team of New Jersey-NASA Specialized Center of Research and Training (NJ-NSCORT) has facilitated and conducted analyses of ALSS to address systems level issues. The underlying concept of the SSM work is to enable the effective utilization of information to aid in planning, analysis, design, management, and operation of ALSS and their components. Analytical tools and computer models for ALSS analyses have been developed and implemented for value-added information processing. The results of analyses heave been delivered through the internet for effective communication within the advanced life support (ALS) community. Several modeling paradigms have been explored by developing tools for use in systems analysis. they include objected-oriented approach for top-level models, procedureal approach for process-level models, and application of commercially available modeling tools such as $MATLAB^{R}$/$Simulink^{R}$. Every paradigm has its particular applicability for the purpose of modeling work. an overview is presented of the systems studies and modeling work conducted by the NJ-NSCORT SSM team in its efforts to provide systems analysis capabilities to the ALS community. The experience gained and the analytical tools developed from this work can be extended to solving problems encountered in general agriculture.
핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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