The extraction of taxol and baccatin III from the ground needles of Taxus cuspidata were carried out by using supercritical carbon dioxide with and without cosolvents such as ethylacetate and methanol at 300 bar and 313K. Taxol is a promising anticancer agent and baccatin III is a precursor of semisysthesis of taxol. The taxol and baccatin III contents in the extracts were determined by a HPLC. The highest yields of taxol and baccatin III could be obtained by the supercritical extraction with 3wt% methanol and ethylacetate, respectively, as cosolvents. It was also found that the selectivity of taxol and baccatin III were 0.117 and 1.245wt%, respectively, with 0.7wt% ethylacetate, which demonstrated that the selectivity of taxol and baccatin III were increased about 1.8 and 19 times than those of conventional organic solvent extraction.
Massive in-depth neural networks with numerous parameters are powerful machine learning methods, but they have overfitting problems due to the excessive flexibility of the models. Dropout is one methods to overcome the problem of oversized neural networks. It is also an effective method that randomly drops input and hidden nodes from the neural network during training. Every sample is fed to a thinned network from an exponential number of different networks. In this study, instead of feeding one sample for each thinned network, two or more samples are used in fitting for one thinned network known as a Hybrid Dropout. Simulation results using real data show that the new method improves the stability of estimates and reduces the minimum error for the verification data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5C
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pp.398-405
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2005
The multiuser detection (MUD) based wireless receiver requires more accurate channel estimation than the single user detection (SUD) schemes such as Rake receiver, and hence the post processing is required for MUD to clean up the estimated channel coefficients by eliminating the noise only coefficients. The adaptive post processing method is proposed in order to provide more accurate channel responses and the power level of the background noise and interferences at the cost of the negligible processing delay compared to the conventional method based on the threshold test with the threshold value relative to the noise variance. The simulations are performed in 3GPP-TDD mode environment. The results show that the noise estimation error of the proposed method is maximum $10\%$, which is much smaller than $50\%$ maximum error of the conventional method.
Silica membranes were prepared on a porous ${\alpha}$-alumina tube with pore size of 150nm by sol-gel and chemical vapor deposition(CVD) method for hydrogen separation at high temperatures. Silica and ${\gamma}$-lumina membranes formed by the sol-gel method possessed a large amount of mesopores of a Knudsen diffusion regime. In order to improve the $H_2$ selectivity, silica was deposited in the sol-gel derived silica/${\gamma}$-alumina layer by thermal decomposition of tetraethyl orthosilicate(TEOS) at $600^{\circ}C$. The CVD with forced cross flow through the porous wall of the support was very effective in plugging mesopores that were left unplugged in the membranes. The CVD modified silica/alumina composite membrane completely rejected nitrogen permeation and thus showed a high $H_2$ selectivity by molecular sieve effect. the permeation of hydrogen was explained by activated diffusion and the activation energy was 9.52kJ/mol.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1B
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pp.38-47
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2008
The system test was accomplished in delivery time for a suitable of various requirements at the software market. Especially, critical faults must be detected and removed for a close main functions and users against target system. In generally, proposed test methods are executed with a calendar time, not a competitive and effectiveness method as selective software testing. These methods are inapplicable to short term test or early system development stage. Moreover, it's accompanied by heavy cost. Overcoming of these problems, must attempted to new software test method role of core function in the system test. Selective software testing method is decided to mixing with the three-information such as a frequency, complexity of use scenario and fault impact. Using this information, searching a fatal error and usefully system test for an executed test scenario. In this paper, we have proposed new test method and verified testing results for the detection of critical faults or search a fatal errors with a system main function.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.337-342
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2010
The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users are tend to build play-list for manage songs. However the manual selection of songs for creating play-list is bothersome task. This paper proposes an auto play-list recommendation system considering user's context of use and preference. This system has two separate systems: mood and emotion classification system and music recommendation system. Users need to choose just one seed song for reflection their context of use and preference. The system recommends songs before the current song ends in order to fill up user play-list. User also can remove unsatisfied songs from recommended song list to adapt user preferences of the system for the next recommendation precess. The generated play-lists show well defined mood and emotion of music and provide songs that user preferences are reflected.
Jin Hwi Kim;Hankyu Lee;Seohyun Byeon;Jae-Ki Shin;Yongeun Park
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.517-517
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2023
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
In commercial production processes of methyl methacrylate, there is a methacryl aldehyde as an intermediate or impurities. The existence of impurities is critical factor because of significant decrease of the conversion rate and selectivity of the entire chemical reaction. This study found that an acid was the main cause of the decrease in reactivity among various impurities because an acid rapidly lowers the activity of a catalyst and promotes a side reaction, the hetero Diels-Alder reaction. Therefore, the pretreatment methods with the removal of acid were comparatively evaluated by the selective hydrogenation reaction of the carbonyl group of the reactants. Based on several experimental conditions, we believe that proposed effective pretreatment improves productivity with appropriate economical process.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.8
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pp.87-96
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2014
In this paper, we propose a directionally adaptive aliasing and noise removal using dictionary learning based on space-frequency analysis. The proposed aliasing and noise removal algorithm consists of two modules; i) aliasing and noise detection using dictionary learning and analysis of frequency characteristics from the combined wavelet-Fourier transform and ii) aliasing removal with suppressing noise based on the directional shrinkage in the detected regions. The proposed method can preserve the high-frequency details because aliasing and noise region is detected. Experimental results show that the proposed algorithm can efficiently reduce aliasing and noise while minimizing losses of high-frequency details and generation of artifacts comparing with the conventional methods. The proposed algorithm is suitable for various applications such as image resampling, super-resolution image, and robot vision.
Column tests were conducted to investigate the optimal condition of surfactant solution pH that can affect the removal efficiency in surfactant-assisted remediation. Toluene and 1,2,4-trichlorobenzene were chosen as the model hydrophobic substances. Two Iowa soils, Fruitfield sand and Webster clay loam, were leached with solutions of 4%(v/v) sodium diphenyl oxide disulfonate (DOSL, trade name Dowfax 8390), or 4%(v/v) trideceth-19-carboxylic acid (TDCA, trade name Sandopan JA36), or 4% (v/v) octylphenoxypoly ethoxyethanol (OPEE, trade name Triton X100). The test results revealed that a maximum removal of toluene and 1,2,4-trichlorobenzene was obtained at pH 10 of surfactant solution, and maximum recoveries of added toluene (94%) or 1 ,2,4- trichlorobenzene (97 %) were obtained for DOSL surfactant solution in Fruitfield sandy soil column. Increased removal efficiency by pH control of both toluene and 1,2,4trichlorobenzene was 16% and 20% for DOSL with Fruitfild sandy soil, respectively. In addition, the maximum recoveries of added toluene or I ,2,4-trichlorobenzene were 89% and 93% for DOSL surfactant solution in Webster clay loam soil column. The maximum increase of toluene and 1,2,4-trichlorobenzene removal was 26% and 19% for DOSL with Webster clay loam soil, respectively. These experimental results indicate that maintaining a high pH surfactant solution in surfactant-assisted remediation is desirable for efficient removal of NAPLs from contminated soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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