The in vitro regeneration was established, and the genetic stability among the mother plants (control) and the micropropagated green plants was evaluated using ISSR markers in Imperata cylindrica 'Rubra', Poaceae which containing important bioenergy plants. Green shoots were multiply induced from growing point culture via callus on MS medium supplemented with 0.01 mg/L NAA and 2 mg/L BA, and the shoots were proliferated on the MS medium with rooting. Rooted plantlets were transplanted to the pot with 100% survival rate. Using ISSR markers, somaclonal variation was analyzed in eight mother plants (control), ten green-regenerant cultivated at culture room (ReR) and ten green-regenerant cultivated at field condition (ReF). All ISSRs produced a total of 97 bands, and the scorable bands varied from one to seven with an average of 4.4 bands per primer. The polymorphism rate of ReRs and ReFs was 4.1% and 3.1% respectively, showing higher rate than that of control (0%). The genetic similarity matrix (GSM) among all accessions ranged from 0.919 to 1.0 with a mean of 0.972. According to the clustering analysis, ReFs and mother plants were divided into two independent groups. The results indicate that no clear genetic diversity was detected among regenerated plants, and ISSR markers were useful tool for identification of somaclonal variation of regenerants.
The study was intended to know any relations between the rice tolerance to oxyfluorfen and varietal speciation in seed protein composition or any enzymatical allelies with or without chemical treatment. Rice varieties used were Chokoto, Aichiasahi, Agabyeo, IR 3941 and Tablei as the tolerant group, and Mushakdanti, Weld Pally, HP 1033, HP 857, and HP 907 as the susceptible, respectively. Electrophoretic methods used were SDS-PAGE for seed protein, 7% PAGE for isozymes (acid phosphatase and peroxidase from rice seedling) and changes in isoenzyme activity (malate dehydrogenase, peroxidase and esterase) as affected by oxyfluorfen treatment ($10^{-4}M$) was also studied. The results are summarized as follows. -Among 19 bands separated in seed proteins, two different rice groups selected in terms of tolerance were clustered in dissimilarity. This was based on 2 facts in that G band was not present in susceptible varieties and that less activity of H, N, O, P, Q, Rand S band was shown. -Among 4 bands separated in acid phosphatase, the presence of (band and lower activity of B band was specific for tolerant varieties. For 4 minor bands separated in peroxidase, the tolerant varieties had no activity in B band and higher activity in A, C, D bands. -Time-course study of isozymes as affected by $10^{-4}M$ oxyfluorfen showed that Chokoto, the tolerant varieties, had little activity in A band and consistently higher activities in Band C bands for malate dehydrogenase. For 5 bands separated in peroxidase, B band was not found in Chokoto while A, C, D, and E bands were consistently present. Esterase was separated into about 4 bands in which Chokoto had maintained higher activities in A, C and D bands.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.4
no.1
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pp.21-32
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1994
$CaF_2$ crystals were grown with various growth rates by Bridgman method, and the electrical properties of these were studied to examine the changes of ionic conductivities with growth rates by AC Impedance Analyzer. As the growth rates were higher, $CaF_2$ crystals were grown to polycrystals from single crystal. And as grain boundaries and various defects were altered, the ionic conductivities were changed dramatically. $YF_3$ added to $CaF_2$ for disorderizing $CaF_2$ structure and improving the number of $F^-$ carriers and vacancies in $CaF_2$ crystals. Then $Ca_{1-x}Y_XF_{2+X}$ crystals were gained. And the ionic conductivities of $Ca_{1-x}Y_XF_{2+X}$ crystals were investigated with $YF_3$ addition. The ionic conductivities of $CaF_2$ and $Ca_{1-x}Y_XF_{2+X}$ crystals with temperatures were compared. In addition, the effects of clusterings and defects on the electrical properties of solid electrolytes were researched.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.267-273
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2011
In this paper, we proposed the method to detect brain tumor region in MR images. Our method is composed of 3 parts, detection of tumor slice, detection of tumor region and tumor boundary detection. In the tumor slice detection step, a slice which contains tumor regions is distinguished using symmetric analysis in 3D brain volume. The tumor region detection step is the process to segment the tumor region in the slice distinguished as a tumor slice. And tumor region is finally detected, using spatial feature and symmetric analysis based on the cluster information. The process for detecting tumor slice and tumor region have advantages which are robust for noise and requires less computational time, using the knowledge of the brain tumor and cluster-based on symmetric analysis. And we use the level set method with fast marching algorithm to detect the tumor boundary. It is performed to find the tumor boundary for all other slices using the initial seeds derived from the previous or later slice until the tumor region is vanished. It requires less computational time because every procedure is not performed for all slices.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.3
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pp.197-205
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2020
Korean language has the characteristics that the pronunciation of phoneme units such as vowels and consonants are fixed and the pronunciation associated with a notation does not change, so that foreign learners can approach rather easily Korean language. However, when one pronounces words, phrases, or sentences, the pronunciation changes in a manner of a wide variation and complexity at the boundaries of syllables, and the association of notation and pronunciation does not hold any more. Consequently, it is very difficult for foreign learners to study Korean standard pronunciations. Despite these difficulties, it is believed that systematic analysis of pronunciation errors for Korean words is possible according to the advantageous observations that the relationship between Korean notations and pronunciations can be described as a set of firm rules without exceptions unlike other languages including English. In this paper, we propose a visualization framework which shows the differences between standard pronunciations and erratic ones as quantitative measures on the computer screen. Previous researches only show color representation and 3D graphics of speech properties, or an animated view of changing shapes of lips and mouth cavity. Moreover, the features used in the analysis are only point data such as the average of a speech range. In this study, we propose a method which can directly use the time-series data instead of using summary or distorted data. This was realized by using the deep learning-based technique which combines Self-organizing map, variational autoencoder model, and Markov model, and we achieved a superior performance enhancement compared to the method using the point-based data.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.27
no.8
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pp.870-876
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2005
The multiple regression models which have two factors(population and commercial area) have been used to forecast the water demand in the future. But, the coefficient of population had a negative value because proper regional classification wasn't performed, and it is not reasonable because the population must be a positive factor. So, the regional classification was performed by principal component and cluster analysis to solve the problem. 6 regional characters were transformed into 4 principal components, and the areas were divided into two groups according to cluster analysis which had 4 principal components. The new regression models were made by each group, and the problem was solved. And, the future water demands were estimated by three scenarios(Active, moderate, and passive one). The increase of water demand ore $89.034\;m^3/day$ in active plat $49,077\;m^3/day$ in moderate plan, and $19,996\;m^3/day$ in passive plan. The water supply ability as scenarios is enough in water treatment plant, however, 2 reservoirs among 4 reservoirs don't have enough retention time in all scenarios.
This paper proposes a method to compare planned processes with actual processes of bock assembly operations in shipbuilding industry. Process models can be discovered using the process mining techniques both for planned and actual log data. The comparison between planned and actual process is focused in this paper. The analysis procedure consists of five steps : 1) data pre-processing, 2) definition of analysis level, 3) clustering of assembly bocks, 4) discovery of process model per cluster, and 5) comparison between planned and actual processes per cluster. In step 5, it is proposed to compare those processes by the several perspectives such as process model, task, process instance and fitness. For each perspective, we also defined comparison factors. Especially, in the fitness perspective, cross fitness is proposed and analyzed by the quantity of fitness between the discovered process model by own data and the other data(for example, the fitness of planned model to actual data, and the fitness of actual model to planned data). The effectiveness of the proposed methods was verified in a case study using planned data of block assembly planning system (BAPS) and actual data generated from block assembly monitoring system (BAMS) of a top ranked shipbuilding company in Korea.
First light galaxies have predictable linear clustering, and are expected to produce fluctuations with a characteristic spatial power spectrum, which peaks at an angular scale of ~ 10 arcminutes and in the $1-2{\mu}m$ spectral regions. The Cosmic Infrared Background ExpeRiment 2 (CIBER2) is a dedicated sounding rocket mission for measuring the fluctuations in the extragalactic infrared background light, following up the previous successful measurements of CIBER1. With a 28.5 cm telescope accompanied with three arms of camera barrels and a dual broadband filter on each H2RG (${\lambda}_c=2.5{\mu}m$) array, CIBER2 can measure 6 bands of wide field ($1.1{\times}2.2$ degrees) up to 3 AB magnitudes deeper than CIBER1. This project is leaded by California Institute of Technology/Jet Propulsion Laboratory, collaborating internationally with Institute of Space and Astronautical Science in Japan, Korea Astronomy and Space Science Institute, Korea Basic Science Institute, and Seoul National University. The Korean team is in charge of 1) one H2RG scientific array, 2) ground station hardware and software, 3) telescope lenses, and 4) flight and test bed electronics fabrication. In this paper, we describe the detailed activities of the Korean participation as well as the current status of the CIBER2 project.
To determine whether FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis for whole cell extracts can be used to discriminate major leguminous plant at metabolic level, seed extracts of six leguminous plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from seed extracts were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and hierarchical clustering analysis (HCA). The PCA could not fully discriminate six leguminous plants, however PLS-DA could successfully discriminate six leguminous plants. The hierarchical dendrogram based on PLS-DA separated the six leguminous plants into four branches. The first branch was consisted of all three Vigna species including Vigna radiata var. radiate, Vigna angularis var. angularis and Vigna unguiculata subsp. Unguiculata. Whereas Pisum sativum var. sativum, Glycine max L and Phaseolus vulgaris var. vulgaris were clustered into a separate branch respectively. The overall results showed that metabolic discrimination system were in accordance with known phylogenic taxonomy. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from seed extracts represented the most probable chemotaxonomical relationship between six leguminous plants.
Jung Hyun, Kim;Jong-Min, Lee;Uicheul, Yoon;Hyun-Pil, Kim;Bang Bon, Koo;In Young, Kim;Dong Soo, Lee;Jun Soo, Kwon;Sun I., Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.25
no.5
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pp.323-328
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2004
The development of group-specific tissue probability maps (TPM) provides a priori knowledge for better result of cerebral tissue classification with regard to the inter-ethnic differences of inter-subject variability. We present sequential procedures of group-specific TPM and evaluate the age effects in the structural differences of TPM. We investigated 100 healthy volunteers with high resolution MRI scalming. The subjects were classified into young (60, 25.92+4.58) and old groups (40, 58.83${\pm}$8.10) according to the age. To avoid any bias from random selected single subject and improve registration robustness, average atlas as target for TPM was constructed from skull-stripped whole data using linear and nonlinear registration of AIR. Each subject was segmented into binary images of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid using fuzzy clustering and normalized into the space of average atlas. The probability images were the means of these binary images, and contained values in the range of zero to one. A TPM of a given tissue is a spatial probability distribution representing a certain subject population. In the spatial distribution of tissue probability according to the threshold of probability, the old group exhibited enlarged ventricles and overall GM atrophy as age-specific changes, compared to the young group. Our results are generally consistent with the few published studies on age differences in the brain morphology. The more similar the morphology of the subject is to the average of the population represented by the TPM, the better the entire classification procedure should work. Therefore, we suggest that group-specific TPM should be used as a priori information for the cerebral tissue classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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