Several microorganisms were isolated and characterized for the development of fermentation accelerator of animal manure. Firstly, 61 species were isolated from rice bran extract. Secondly, five strains of microorganisms were screened by the analysis of hydrolysis activities for organic compounds including protease, cellulase, amylase, and lipase. From a deodorization test for ammonia gas using the isolated strains, finally three bacterial strains were selected (NA 2, 12, 15). The selected strains, NA 2 and 15 were identified as Bacillus acidocaldarius and Planococcus sp. respectively. The media composition of key nutrients and pH for the mixed culture of the three selected strains were optimized using an experimental design method (response surface method) as follows : beef extract (4.59g/L), peptone (8.72g/L) and pH 6.3. Consequently, the isolated microorganisms seem to have potential applicability in the animal manure treatment.
We selected core documents from enormous number of documents by analyzing citation relation of papers or patents including direct citation and indirect citation. Then we tried to creat the technology evolution path from citation network tree. By applying the method to the patent DB of OLED (Organic Light Emitting Diode), we obtained genealogical citation network of core patents of OLED. We analyzed how the one of OLED technology was transferred to the semiconductor related technology and we named the process of transition as 'technology evolution path' of OLED technology. And we also analyzed the genealogical citation network of papers on graphene. From the analysis, we found that the weight count method including indirect citation was better in evaluating the value of technology of a paper than the times cited method.
Ahn, Chi-Kook;Cho, Byoung-Kwan;Mo, Chang Yeun;Kim, Moon S.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.5
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pp.518-525
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2012
In this study, the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique was investigated for the discrimination of viable and non-viable lettuce seeds. The spectral data of hyperspectral reflectance images with the spectral range between 750 nm and 1000 nm were used to develop PLS-DA model for the classification of viable and non-viable lettuce seeds. The discrimination accuracy of the calibration set was 81.6% and that of the test set was 81.2%. The image analysis method was developed to construct the discriminant images of non-viable seeds with the developed PLS-DA model. The discrimination accuracy obtained from the resultant image were 91%, which showed the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique for the mass discrimination of non-viable lettuce seeds from viable ones.
The expansion of double-income households is increasing the social interest in child care. In particular, children's entrance into elementary school is considered to be the main cause of women's career break as well as childbirth. This study proposes an optimal location selection method for caring facilities for elementary school students. As a candidate for care facilities, we selected existing child care facilities. We proposed a dual structure evaluation method that considers locational characteristics as well as mathematical optimization when selecting the optimal location. The experiment was conducted in Songpa-gu, Seoul. A total of 36 optimal locations were selected from a total of 258 candidate facilities. First, the evaluation criteria were established using public data, and the primary candidate facilities were selected by ranking the location scores. At this time mesh resampling method was used to integrate various public data into one. Next, the final care facilities were selected using the p-median method. The results chosen are not only the optimal location considering total distance but also satisfy various location criteria considering the characteristics of the care facility. We expect that the proposed method will contribute to public data convergence or utilization and it will be helpful for policy decision when selecting the optimal location for public facilities.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.4
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pp.639-647
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2009
From development of computer science, genetic algorithm has been applied to many fields for search like non-linear problem based on various variables and optimization process. Among others, in the data mining field, there are methods to select the best input variables for model accuracy and various predict models which were merged by using the genetic algorithm. In the meantime, to improve and preserve quality of the Hanwoo (Korean cattle) which is represented the agricultural industry in our country, we need to find out outstanding economical traits of Hanwoo in having specific genotype of single nucleotide polymorphism (SNP) which is inherited to next generation. According to, This research proposed the selecting method to find genotype of SNPs marker which affects economical traits of the Hanwoo by using the genetic algorithm. And we selected the best genotypes of the principal SNPs marker by applying to real data on Hanwoo genetic.
It is hard to represent massive terrain data in real-time even using recent graphics hardware. In order to process massive terrain data, mesh simplification method such as continuous Level-of-Detail is commonly used. However, existing GPU-based methods using quad-tree structure such as geometry splitting, produce lots of vertices to traverse the quad-tree and retransmit those vertices back to the GPU in each tree traversal. Also they have disadvantage of increase of tree size since they construct the tree structure using texture. To solve the problem, we proposed GPU-base chunked LOD technique for real-time terrain rendering. We restrict depth of tree search and generate chunks with tessellator in GPU. By using our method, we can efficiently render the terrain by generating the chunks on GPU and reduce the computing time for tree traversal.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.176-179
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2011
본 연구에서는 T-Test와 Genetic Algorithm을 사용해 Luminex 사용 환경에서 난소암을 진단할 수 있는 바이오마커의 조합을 찾고 Cancer와 Normal간의 분류 성능을 평가해 보았다. 바이오마커는 혈액, 체액 내의 특정 질환 여부나 상태를 나타내는 단백질, DNA들의 지표 물질이다. 정상인과는 다른 분포를 가진 성분이 환자의 혈액이나 체액에서 발견되면 이를 토대로 질병유무와 상태를 판단할 수 있다. 난소암을 진단할 수 있는 바이오마커 조합을 찾기 위해 T-Test와 Genetic Algorithm를 사용하여 분류성능이 좋은 바이오마커 조합을 각각 선별해 보았고, 선별된 각각의 마커조합을 선형분류기(LDA)를 사용해 평균 민감도, 특이도, 정확도를 비교해 보았다. 실험데이터는 두 곳의 병원에서 제공받은 총 58명(Cancer 27명, Normal 31명)의 혈청에서 21 종류의 바이오마커 데이터를 Luminex-PRA를 통해 얻었다. 본 연구에서는 T-Test로 만들어진 마커조합이 Genetic algorithm으로 만들어진 마커조합 보다 더 좋은 민감도, 특이도, 분류정확도를 보여주었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1681-1688
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2017
In this paper, we implemented a high-speed signal processing hardware system for Color Line Scan Camera using FPGA and Nor-Flash. The existing hardware system mainly processed by high-speed DSP based on software and it was a method of detecting defects mainly by RGB individual logic, however we suggested defect detection hardware using RGB-HSL hardware converter, FIFO, HSL Full-Color Defect Decoder and Image Frame Buffer. The defect detection hardware is composed of hardware look-up table in converting RGB to HSL and 4K HSL Full-Color Defect Decoder with high resolution. In addition, we included an image frame for comprehensive image processing based on two dimensional image by line data accumulation instead of local image processing based on line data. As a result, we can apply the implemented system to the grain sorting machine for the sorting of peanuts effectively.
Due to the rapid advancement and distribution of smart devices of late, document data on the Internet is on the sharp increase. The increment of information on the Web including a massive amount of documents makes it increasingly difficult for users to understand corresponding data. In order to efficiently summarize documents in the field of automated summary programs, various researches are under way. This study uses TextRank algorithm to efficiently summarize documents. TextRank algorithm expresses sentences or keywords in the form of a graph and understands the importance of sentences by using its vertices and edges to understand semantic relations between vocabulary and sentence. It extracts high-ranking keywords and based on keywords, it extracts important sentences. To extract important sentences, the algorithm first groups vocabulary. Grouping vocabulary is done using a scale of specific weight. The program sorts out sentences with higher scores on the weight scale, and based on selected sentences, it extracts important sentences to summarize the document. This study proved that this process confirmed an improved performance than summary methods shown in previous researches and that the algorithm can more efficiently summarize documents.
In this paper, we propose an energy efficient index scheme for Nearest Neighbor queries, specially designed for mobile P2P environments. we propose a PMBR (P2P Minimum Boundary Rectangle) index that provides the client with the ability of selective contacting and tuning from other nodes. The mobile client is able to identify whether or not the neighbor nodes have the desired information by accessing PMBR. Thus, the client immediately switches to change to another node's broadcast channel if the index does not contain the desired information. Furthermore, the client is able to predict the arrival time of the desired data items and only needs to tune into the broadcast channel when the requested data items arrives, by first accessing PMBR. Thus, the mobile client can stay in power save mode most of time, and tune into the broadcast channel only when the requested data items arrive. Experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed scheme. Comprehensive experiments illustrate that the proposed scheme is more efficient than the previous techniques in terms of energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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