Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.8
no.2
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pp.63-73
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2020
Purpose: To investigate breathing-related changes in the balance ability of healthy adults. Methods: The participants were 36 healthy adults in their 20s and 30s. All participants were trained in three breathing (neutral, thoracic, and abdominal) methods one week before measurements. We used AccuSway to measure each participant's balance ability, using each breathing technique, in two postures (bipedal and unipedal). Results: During the bipedal balance task, abdominal breathing produced significant increases in path length and sway velocity. Abdominal breathing resulted in significant changes in sample entropy at the anteroposterior location compared with neutral breathing (p<.05). In the normalized anteroposterior location, there were significant changes in backward movement during thoracic and abdominal breathing compared with those during neutral breathing (p<.05). During the unipedal balance task, path length and sway velocity increased significantly during voluntary breathing compared with those during neutral breathing (p<.05). There was a significant change in backward movement when abdominal breathing-compared with neutral breathing-was used in the normalized anteroposterior location (p<.05). In the normalized left-right location, there was a significant shift to the right during thoracic breathing compared with that during neutral breathing (p<.05). Conclusion: Compared with neutral breathing, altered voluntary breathing patterns affect balance in healthy adults. Our results indicated that that static balance was more affected by abdominal breathing than by neutral breathing. Future studies should examine variables such as the breathing volume, rhythm, and method.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.1
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pp.45-50
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2015
In this paper, we confirm the effective adaptive algorithm for tha active noise contorl (ANC) though the performance comparison between adaptive algorithms. Generally, the normalized least mean square (NLMS) algorithm has been widely used for an adaptive algorithm thanks to its simplicity and having a fast convergence speed. However, the convergence performance of the NLMS algorithms is often deteriorated by colored input signals. To overcome this problem, the affine pojection (AP) algorithm that updates the weight vector based on a number of recent input vectors can be used for allowing a higher convergence speed than the NLMS algorithm, but it is computationally complex. Thus, the proper algorithm were determined by the comparison between NLMS and AP algorithms regarding as the convergence performance and complexity. Simulation results confirmed that the noise reduction performance of NLMS algorithm was comparable to AP algorithm with low complexity. Therefore the NLMS algorithm is more effective for ANC system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.6
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pp.755-765
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2010
For classification problems on mixture distribution, a threshold based on cost functions is optimal from the viewpoint of a minimum expected cost. Assuming that there is no cost information, we propose cost ratios in the expected cost corresponding to thresholds where the total accuracy and the true rate are maximized to explain the relation of these cost ratios minimizing the expected cost. Other cost ratios are also proposed by comparing the normalized expected costs when classification accuracy is maximized. The values of these cost ratios are located between two cost ratios for the expected costs based on classification accuracies, and converge to that of the minimum expected cost. This work suggests two cost ratios: one is minimized by the expected cost and the normalized expected cost, and the other in the expected cost and the normalized expected cost functions that are maximized classification accuracies. We discuss their compatibility based on the relation of these cost ratios.
In this paper spectral characteristics and spectral patterns of pine wilt disease at different development stage were analyzed in Geoje-do where the disease has already spread. Ground-based hyperspectral imaging containing hundreds of wavelength band is feasible with continuous screening and monitoring of disease symptoms during pathogenesis. The research is based on an hyperspectral imaging of trees from infection phase to witherer phase using a ground based hyperspectral camera within the area of pine wilt disease outbreaks in Geojedo for the analysis of pine wilt disease. Hyperspectral imaging through hundreds of wavelength band is feasible with a ground based hyperspectral camera. In this research, we carried out wavelength band change analysis on trees from infection phase to witherer phase using ground based hyperspectral camera and comparative analysis with major vegetation indices such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index (reNDVI), Photochemical Reflectance Index (PRI) and Anthocyanin Reflectance Index 2 (ARI2). As a result, NDVI and reNDVI were analyzed to be effective for infection tree detection. The 688 nm section, in which withered trees and healthy trees reflected the most distinctions, was applied to reNDVI to judge the applicability of the section. According to the analysis result, the vegetation index applied including 688 nm showed the biggest change range by infection progress.
Kim, Sang-Woo;Hwang, Hye-Jin;Baek, Yu-Mi;Hwang, Hee-Sun;Yun, Jong-Won
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.19
no.10
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pp.1109-1121
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2009
In an attempt to discover novel biomarker proteins in type 2 diabetes prognosis, we investigated the influence of hypoglycemic extracellular polysaccharides (EPS) obtained from the macrofungus Tremella fuciformis on the differential levels of plasma proteins in ob/ob mice using two-dimensional gel electrophoresis (2-DE). The 2-DE analysis demonstrated that 92 spots from about 900 visualized spots were differentially regulated, of which 40 spots were identified as principal diabetes-associated proteins. By comparing control with EPS-fed mice, we found that at least six proteins were significantly altered in ob/ob mice, including Apo A-I, IV, C-III, E, retinol-binding protein 4, and transferrin, and their levels were interestingly normalized after EPS treatment. Western blot analysis revealed that the altered levels of the two regulatory molecules highlighted in diabetes and obesity (e.g., resistin and adiponectin) were also normalized in response to EPS. The Mouse Diabetes PCR Array profiles showed that the expression of 84 genes related to the onset, development, and progression of diabetes were significantly downregulated in liver, adipocyte, and muscle of ob/ob mice. EPS might act as a potent regulator of gene expression for a wide variety of genes in ob/ob mice, particularly in obesity, insulin resistance, and complications from diabetes mellitus.
Although the relationship between temporomandibular disorder and forward head posture (FHP) is controversial, it is generally accepted that altered head posture can affect mandible position and masticatory muscles activity. Because suprahyoid (SH) and infrahyoid (IH) muscles are stretched by increased passive tension in FHP, this study investigated their activity during mouth opening in FHP compared to neutral head posture (NHP). Twenty healthy subjects (10 males and 10 females) participated in this study. Head postures were evaluated with a cervical range of motion instrument. Electromyography (EMG) activity of bilateral SH and IH muscles was measured while an open mouth was maintained at each head posture. Paired t-test was used to identify significant differences in normalized EMG activity between head postures. Statistical significance was set at .01. Results showed the normalized EMG activity of SH and IH muscles were significantly lower in FHP compared to NHP. This finding indicates that FHP affects the EMG activity of hyoid muscles when they are stretched.
The altered amino acid (AA) levels as neurotransmitter closely correlate to neurodegenerative conditions including Alzheimer's disease (AD). Target profiling analysis of nineteen AAs in brain cortex samples from three Tg2576 mice as AD model and three littermate mice as control model was achieved as their N(O,S)-ethoxycarbonyl/tert-butyldimethylsilyl derivatives by gas chromatography. Subsequently, star pattern recognition analysis was performed on the brain AA levels of AD mice after normalization to the corresponding control median values. As compared to control mice, $\gamma$-aminobutyric acid among ten AAs found in brain samples was significantly reduced (P < 0.01) while leucine was significantly elevated (P < 0.02) in AD mice. The normalized AA levels of the three AD mice were transformed into distorted star patterns which was different from the decagonal shape of control median. The present method allowed visual discrimination of the three AD mice from the controls based on the ten normalized AA levels.
A new medium vacuum primary standard using the static expansion method was developed in KRISS. In order to evaluate the performance of the equipment, we compared the medium vacuum standard with an ultrasonic interferometer manometer using two capacitance diaphragm gauges, the measuring ranges of which were 133 Pa and 1,333 Pa respectively. The result, Error normalized values, showed that the two standards are coincident each other within the range of combined uncertainty at calibrated pressure of $3pa\;\sim\;100pa$.
The invariance relation existing in the non-negative matrix factorization (NMF) is used for constructing robust image hashes in this work. The image is first re-scaled to a fixed size. Low-pass filtering is performed on the luminance component of the re-sized image to produce a normalized matrix. Entries in the normalized matrix are pseudo-randomly re-arranged under the control of a secret key to generate a secondary image. Non-negative matrix factorization is then performed on the secondary image. As the relation between most pairs of adjacent entries in the NMF's coefficient matrix is basically invariant to ordinary image processing, a coarse quantization scheme is devised to compress the extracted features contained in the coefficient matrix. The obtained binary elements are used to form the image hash after being scrambled based on another key. Similarity between hashes is measured by the Hamming distance. Experimental results show that the proposed scheme is robust against perceptually acceptable modifications to the image such as Gaussian filtering, moderate noise contamination, JPEG compression, re-scaling, and watermark embedding. Hashes of different images have very low collision probability. Tampering to local image areas can be detected by comparing the Hamming distance with a predetermined threshold, indicating the usefulness of the technique in digital forensics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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