Xenopus oocyte is one of the widely used heterologous expression systems of ion channels for electrophysiological studies. Here we describe a new method in which cRNA produced by polymerase chain reaction (PCR) and in vitro transcription is injected to express ion channels in oocytes. This method enables us (1) to eliminate all or a part of the untranslated region of the cDNA and to replace it with a known sequence which helps increase the expression level in oocytes, and (2) to use the PCR product for in vitro transcription without subcloning. Using this method, the expression level of one of the neuronal nicotinic acetylcholine receptors (nAChRs) $\alpha$$_{6}$ subtype in oocytes was systematically increased by more than 100-fold, which was confirmed both by the $\alpha$-Bungarotoxin ($\alpha$,/TEX>Bgt) binding assay and the current measurement.t.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.25
no.4
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pp.783-794
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2001
This research focuses its study on the expressions of the visual images of the fashion illustration as a part of visual art and utilizes it to formulate the theoretical basis. Main findings of our research are as follows: The structure of communications in the fashion illustration is based on the four elements. They are the expression of the texture, drawings, composition, and the human body and dress. The characteristics in expression of texture level in fashion illustration can be the expression of creative texture in pattern or crease, and also can be expressed as various collage and photomontage by computer graphics. Secondly, the analysis on the characteristics of the drawings show that the drawing skills are imagination and sequential drawings. Thirdly, the characteristics of composition method are mainly shown as the application of plane composition which was previously used in avant-garde arts. Fourthly, most of the human body in the fashion illustrations are shown as the results of simplification, exaggeration and deformation in human body and also expressed or analyzed by the method of the body modification. Based on the above findings of this research we conclude that the way of expression in the fashion illustration is very similar in its composition as in visual art. However, they also show differences between the two in expression method or the method for the image development in specific expressions.
Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.41-47
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2022
In this paper, we propose a new and simple self-supervised learning method that predicts the middle image of a face image sequence for automatic expression recognition. Automatic facial expression recognition can achieve high performance through deep learning methods, however, generally requires a expensive large data set. The size of the data set and the performance of the algorithm are tend to be proportional. The proposed method learns latent deep representation of a face through self-supervised learning using an existing dataset without constructing an additional dataset. Then it transfers the learned parameter to new facial expression reorganization model for improving the performance of automatic expression recognition. The proposed method showed high performance improvement for two datasets, CK+ and AFEW 8.0, and showed that the proposed method can achieve a great effect.
In this paper we propose an emotional expression method using a comic model and special marks for effective sign-language communications. Until now we have investigated to produce more realistic facial and emotional expression. When representing only emotional expression, however, a comic expression could be better than the real picture of a face. The comic face is a comic-style expression model in which almost components except the necessary parts like eyebrows, eyes, nose and mouth are discarded. In the comic model, we can use some special marks for the purpose of emphasizing various emotions. We represent emotional expression using Action Units(AU) of Facial Action Coding System(FACS) and define Special Unit(SU) for emphasizing the emotions. Experimental results show a possibility that the proposed method could be used efficiently for sign-language image communications.
In this paper we propose a 3D emotional expression method using a comic model for effective sign-language communications. Until now we have investigated to produce more realistic facial and emotional expression. When representing only emotional expression, however, a comic expression could be better than the real picture of a face. The comic face is a comic-style expression model in which almost components except the necessary parts like eyebrows, eyes, nose and mouth are discarded. We represent emotional expression using Action Units(AU) of Facial Action Coding System(FACS). Experimental results show a possibility that the proposed method could be used efficiently for sign-language image communications.
Pfu DNA polymerase from Pyrococcus furiosus was expressed in the E. coli periplasm, and the fully active polymerase was partially purified by applying osmotic shock, ammonium sulfate precipitation, and heat treatment. This method represents a new way of expressing and purifying functional Pfu DNA polymerase without the use of chromatography.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.473-476
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2000
The network reliability is to be computed in terms of the terminal reliability. The computation of a termini reliability is started with a Boolean sum of products expression corresponding to simple paths of the pair of nodes. This expression is then transformed into another equivalent expression to be a Disjoint Sum of Products form. But this computaion of the terminal reliability obviously does not consider the communication between any other nodes but for the source and the sink. In this paper, we derive the overall network reliability which is the probability of communication that each node in the network communicates with all other remaining nodes. For this, we propose a method to make the SOP disjoint for deriving the network reliability expression from the system success expression using the modified Sheinman's method and modified BDD method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.236-241
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2008
This paper discusses a Korean-English machine translation method using expression patterns. The expression patterns are defined for the purpose of aligning Korean expressions with appropriate English expressions in semantic and expressive senses. This paper also argues to develop a new Korean syntax analysis method using agglutinative characteristics of Korean language, expression pattern concept, sentence partition concept, and incorporation of semantic structures as well in the parsing process. We defined a simple Korean grammar to show the possibility of new Korean syntax analysis method.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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