본 연구에서는 공간 및 언어 과제를 수행하게 하면서 뇌 기능 영상을 획득하여, 각 인지 과제 수행에 따른 소뇌 활성화 영역을 알아보고, 소뇌 편측화의 차이를 규명하고자 한다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $21.5{\pm}2.3$세)과 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $23.3{\pm}0.5$세)이 각각 공간 및 언어 과제 실험에 참여하였다. 3T MRI 에서 single-shot EPI 기법을 이용하여 뇌 기능 영상을 획득하였다. 뇌 기능 영상 데이터는 SPM-99 S/W 를 사용하여 분석하였다. 실험은 네 개의 블록으로 구성되며, 각 블록은 통제과제(1분), 인지 과제(1분)을 포함하며, 한 실험당 소요시간은 블록당 2분씩, 총 8분이었다. 감산법을 이용하여 공간 및 언어 과제에 대한 소뇌 활성화 영역을 알아보았고, 소뇌의 활성화 voxel 수를 이용하여 소뇌의 편측화 지수를 계산하였다. 두 인지 과제 수행 시 활성화된 소뇌 영역은 선행 연구와 비교하여 유사한 영역이었다. 두 인지 과제 모두 좌, 우소뇌 반구의 활성화 voxel 수가 비슷하여 소뇌 기능의 편측화가 나타나지 않았다.
Organic ($Alq_3$) film, which was coated on a donor plate, was transferred to an organic light emitting diode (OLED) substrate with help of heat generated by a dithering laser beam. The laser beam was diffracted in an acousto-optic modulator (AOM), then focused on the laser-to-heat converting layer of the donor plate; the focused spot followed trajectories guided by rotation of a Galvano-mirror. Three different functional waveforms, sine wave, square wave, and saw tooth wave were applied to the AOM as modulation signal to generate the dithering beam. The fluorescence microscope images of the donor plate showed that the patterns of removed $Alq_3$ film were affected considerably by the modulation waveforms and the phase difference between adjacent dithering beams. Further, the printed images of Alq3 film on the OLED substrate were different from the patterns of removed Alq3 film. Atomic force microscope images indicated that not only direct transfer but also deposition by sublimated vapor of Alq3 contributed to the pattern formation. Printed patterns affected considerably the electricity-to-light conversion characteristics of OLEDs. For uniform transfer, not only the phase relation of dithering beam lines but also adequate waveform were important.
The purpose of this study was to develop a large representative data base for jeans marketing strategy. This study was to survey brand awareness and analyze brand image and consumer's seeking image. The 700 questionnaires were distributed and 656 reliable ones were used for statistical analysis. A SAS statistical package including frequency table, factor analysis, analysis of variance, Duncan's multiple range test, Peason's correlation test was used. The results are as follows: 1. Brand awareness involves "brand recall" based on asking a person to name recalled first, and "brand recognition" based on asking to identify brand name from 30 given brands. The result indicated that "Levi" was dominant for brand recall and Guess was dominant for brand recognition. 2. Regarding the brand image, the result showed that "Vov" was best represented for sophisticated 8t trendy brand images, "Storm" for sophisticated brand image, "Jambangee" for reasonable price & comfortable brand images, and "Levis" for classic & design/color brand images. 3. As a result of factor analysis on consumer's seeking image, six factors(characteristic/gay, intelligent/sexy, feminine/sophisticated, active/functional, cute/young, simple/comfortable) were found. Several factors had a relationship with demographic variables, preferred design, fashion interest.
Facial symmetry is an important component of attractiveness. However, functional symmetry is favorable to aesthetic symmetry. In addition, fluctuating asymmetry is more natural and common, even if patients find such asymmetry to be noticeable. However, fluctuating asymmetry remains difficult to define. Several studies have shown that a certain level of asymmetry could generate an unfavorable image. A natural profile is favorable to perfect mirror-image profile, and images with canting and differences less than $3^{\circ}-4^{\circ}$ and 3-4 mm, respectively, are generally not recognized as asymmetry. In this study, a questionnaire survey among 434 medical students was used to evaluate photos of Asian women. The students preferred original images over mirror images. Facial asymmetry was noticed when the canting and difference were more than $3^{\circ}$ and 3 mm, respectively. When a certain level of asymmetry is recognizable, correcting it can help to improve social life and human relationships. Prior to any operation, the anatomical component for noticeable asymmetry should be understood, which can be divided into hard tissues and soft tissue. For diagnosis, two-and three-dimensional (3D) photogrammetry and radiometry are used, including photography, laser scanner, cephalometry, and 3D computed tomography.
Recently, Ratha and others proposed a cancelable biometrics scheme which transforms an original fingerprint template into a new one using a noninvertible transformation. However, we show that the original template is recovered by a dictionary attack if two transformed templates originating from it are revealed. In our attack, we simulate the transformation and construct a set of possible pre-images for each transformed template. Then, we find the correct pre-image by computing the intersection of these sets. We present an algorithm implementing this idea as well as successful experimental results.
In this paper, we present a regularized mixed norm multichannel image restoration algorithm. The problem of multichannel restoration using both within- and between- channel deterministic information is considered. For each channel a functional which combines the least mean squares (LMS), the least mean fourth(LMF), and a smoothing functional is proposed, We introduce a mixed norm parameter that controls the relative contribution between the LMS and the LMF, and a regularization parameter that defines the degree of smoothness of the solution, both updated at each iteration according to the noise characteristics of each channel. The novelty of the proposed algorithm is that no knowledge of the noise distribution for each channel is required, and the parameters mentioned above are adjusted based on the partially restored image.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권1호
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pp.51-55
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2017
LINE, an instant message App with a powerful capability of transmitting various forms of data, has been overwhelmed in Asia since launched in 2011. Due to its popularity, LINE was first used in the 2016 Taiwanese presidential election. This research utilized a functional approach of campaign communication discourse and political visual images to analyze how candidates managed and presented themselves by textual and visual information on LINE. Regarding the textual information, results revealed their strategy inclined to reverse gender stereotype because the female candidate emphasized policy over character, while the male emphasized character over policy. Both candidates did not fully employ ten image functions because they utilized mostly the emotional and image building functions. The female candidate message achieved the largest total amount of 'like' and 'share'. This study probes into the App campaigning and improve the feasibility and practicability to share knowledge of political communication by new media.
In recent decades, analyzing the activities of human brain achieved some accomplishments by using the functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) technique. fMRI data provide a sequence of three-dimensional images related to human brain's activity which can be used to detect instantaneous cognitive states by applying machine learning methods. In this paper, we propose a new approach for distinguishing human's cognitive states such as "observing a picture" versus "reading a sentence" and "reading an affirmative sentence" versus "reading a negative sentence". Since fMRI data are high dimensional (about 100,000 features in each sample), extremely sparse and noisy, feature selection is a very important step for increasing classification accuracy and reducing processing time. We used the Fisher Discriminant Ratio to select the most powerful discriminative features from some Regions of Interest (ROIs). The experimental results showed that our approach achieved the best performance compared to other feature extraction methods with the average accuracy approximately 95.83% for the first study and 99.5% for the second study.
Deep learning has been applied to various medical data. In particular, current deep learning models exhibit remarkable performance at specific tasks, sometimes offering higher accuracy than that of experts for discriminating specific diseases from medical images. The current status of deep learning applications to molecular imaging can be divided into a few subtypes in terms of their purposes: differential diagnostic classification, enhancement of image acquisition, and image-based quantification. As functional and pathophysiologic information is key to molecular imaging, this review will emphasize the need for accurate biomarker acquisition by deep learning in molecular imaging. Furthermore, this review addresses practical issues that include clinical validation, data distribution, labeling issues, and harmonization to achieve clinically feasible deep learning models. Eventually, deep learning will enhance the role of theranostics, which aims at precision targeting of pathophysiology by maximizing molecular imaging functional information.
The memory compression algorithm CCC-LCP (color-count-controlled local color palette) reduces flicker in the liquid crystal display (LCD) overdrive. Its compression ratio is 1:5.4 for 10-bit images, with a 33 dB PSNR peak signal-to-noise ratio and with five times flicker reduction compared with the block truncation coding. The authors' two-alternative forced choice subjective tests proposed two new soundness properties, the 'CMP harmlessness' and 'OD non-lost (or OD liveliness)', to clarify the functional interaction between the overdrive functionality OD and the compression functionality CMP. The tests verified that CCC-LCP is practically applicable (at a 1.2H viewing distance threshold) for 42" 37-ppi WXGA TVs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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