This study was conducted to research the morphological characteristics and analyze the genetic diversity by using RAPD in Calanthe species native to Korea. Nine samples were selected by flower color and 19 morphological characteristics. In the length and width of leaf, dorsal sepal, the lateral sepal, the petal, the central lip, and the lateral lip, C. discolor was the shortest and narrowest, respectively, but C. sieboldii was the longest and the widest, respectively. The flower stalk length was the shortest in C. discolor, and the longest in C. sieboldii. Three variants were the intermediate between C. discolor and C. sieboldii in the above morphological characteristics, but spur length was the longest in C. discolor, the shortest in C. sieboldii, and intermediate in the variants. The ovary length in C. discolor was shortest and C. sieboldii and variants were similar with each other. The flower color of C. discolor were brownish red, the value of CIE Lab was between 40 and 50. The flower color of C. sieboldii was yellowish, the value of CIE Lab was between 110 and 130. And variants had various colors between 50 to 70 in the value of CIE Lab. By analyzing multiple band patterns of PCR products, 154 bands were selected as polymorphic RAPD markers. The analysis of genetic similarity of Calanther species using RAPD showed that C. discolor and C. sieboldii are more distant from each other than variants, and these results demonstrated that genetic position of variants located between C. discolor and C. sieboldii.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2020.11a
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pp.64-65
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2020
With the modernization fund of the government, construction of new passenger ships make the level of interior design is improved, but the space where the crew is working is still inadequate. This study is to investigate the color environment of the Bridge Deck and Engine Room among working spaces of passenger ships. It aims to improve the mental health of crews and set up a safe working environment by presenting color design, and suggest the specificity of ship's working space and color value with matching the color environment.
A lot of image quality assessment metrics that can precisely reflect the human visual system (HVS) have previously been researched. The Structural SIMilarity (SSIM) index is a remarkable HVS-aware metric that utilizes structural information, since the HVS is sensitive to the overall structure of an image. However, SSIM fails to deal with color difference in terms of the HVS. In order to solve this problem, the Structural and Hue SIMilarity (SHSIM) index has been selected with the Hue, Saturation, Intensity (HSI) model as a color space, but it cannot reflect the HVS-aware color difference between two color images. In this paper, we propose a new image quality assessment method for a color image by using a CIE Lab color space. In addition, by using a support vector machine (SVM) classifier, we also propose an optimization system for applying optimal metric according to the types of distortion. To evaluate the proposed index, a LIVE database, which is the most well-known in the area of image quality assessment, is employed and four criteria are used. Experimental results show that the proposed index is more consistent with the other methods.
In this paper, we propose an image segmentation method preserving object's boundaries by using the number of quantized colors and merging regions using adaptive threshold values. First of all, the proposed method quantizes an original image by a vector quantization and the number of quantized colors is determined differently using PSNR each image. We obtain initial regions from the quantized image, merge initial regions in CIE Lab color space and RGB color space step by step and segment the image into semantic regions. In each merging step, we use color distance between adjacent regions as similarity-measure. Threshold values for region-merging are determined adaptively according to the global mean of the color difference between the original image and its split-regions and the mean of those variations. Also, if the segmented image of RGB color space doesn't split into semantic objects, we merge the image again in the CIE Lab color space as post-processing. Whether the post-processing is done is determined by using the color distance between initial regions of the image and the segmented image of RGB color space. Experiment results show that the proposed method splits an original image into main objects and boundaries of the segmented image are preserved. Also, the proposed method provides better results for objective measure than the conventional method.
Objectives: This study investigated the effects of the color components of light-cured composite resin before and after polymerization on degree of conversion (DC) and biaxial flexural strength (FS). Materials and Methods: Four enamel shades (A1, A2, A3, A4) and two dentin shades (A2O, A3O) of Premisa (Kerr Co.) and Denfil (Vericom Co.) were evaluated on their CIE $L^*,\;a^*,\;b^*$ color components using the spectrophotometer before curing, after curing and at 7 day. The DC of same specimens were measured with Near-infrared spectrometer (Nexus, Thermo Nicolet Co.) at 2 hr after cure and at 7 day. Finally, the FS was obtained after all the other measurements were completed at 7 day. The correlations between each color component and DC and FS were evaluated. Results: The light-curing of composite resin resulted in color changes of Premisa in red-blue direction and Denfil in green-blue direction. The DC and FS were affected by product, time and shade (3-way ANOVA, p < 0.05) and product and shade (2-way ANOVA, p < 0.05), respectively. Premisa only showed a significant correlation between the DC and CIE $a^*$ component - before and after polymerization (Pearson product moment correlation, p < 0.05). The FS of Premisa showed significant negative correlations with CIE $a^*$ and CIE $b^*$ components. Conclusions: The DC and FS of the light-curing composite resin were affected by the color components of the material before and after polymerization.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.2
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pp.141-151
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2020
Since it was first studied in 1980, solar energy analysis model for geographic information systems has been used to determine the approximate spatial distribution of terrain. However, the spatial pattern was not able to be grasped in 3D (three-dimensional) space with low accuracy due to the limitation of input data. Because of computational efficiency, using a constant value for the brightness of the sky caused the simulation results to be less reliable especially when the slope is high or buildings are crowded around. For the above reasons, this study proposed a model that predicts solar energy of vertical surfaces of buildings with four stages below. Firstly, CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) luminance distribution model was used to calculate the brightness distribution of the sky using NREL (National Renewable Energy Laboratory) solar tracking algorithm. Secondly, we suggested a method of calculating the shadow effect using ray tracing. Thirdly, LOD (Level of Detail) 3 of 3D spatial data was used as input data for analysis. Lastly, the accuracy was evaluated based on the atmospheric radiation data collected through the ground observation equipment in Daejeon, South Korea. As a result of evaluating the accuracy, NMBE was 5.14%, RMSE 11.12, and CVRMSE 7.09%.
In this work, we synthesize brilliant yellow color ${\alpha}$-FeOOH by controlling the rod length and core-shell structure. The characteristics of ${\alpha}$-FeOOH nanorods are controlled by the reaction conditions. In particular, the length of the ${\alpha}$-FeOOH rods depends on the concentration of the raw materials, such as the alkali solution. The length of the nanorods is adjusted from 68 nm to 1435 nm. Their yellowness gradually increases, with the highest $b^*$ value of 57 based on the International Commission on Illumination (CIE) Lab system, by controlling the nanorod length. A high quality yellow color is obtained after formation of a silica coating on the ${\alpha}$-FeOOH structure. The morphology and the coloration of the nal products are investigated in detail by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, UV-vis spectroscopy, and the CIE Lab color parameter measurements.
Kim, Eun-Ji;Kim, Kee-Hyuk;Jung, Seung-Won;Chung, Ku-Young;Lee, Seung-Ju
Food Science of Animal Resources
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v.32
no.5
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pp.598-603
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2012
Beef qualities which can be properly predicted by time-temperature integrator (TTI), a chromatic indicator, were selected in terms of its similarity of temperature dependence between beef qualities and TTI, denoted by Arrhenius activation energy ($E_a$). The high similarity is required to afford accurate prediction. A devised enzymatic TTI based on laccase (an oxidase), which catalyses the oxidation on 2,2'-azino-bis-(3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) producing color development, was applied. The factors of beef quality, such as volatile basic nitrogen (VBN), pH, color (CIE $L^*$, $a^*$), Warner-Bratzler shear force (WBSF), Pseudomonas spp. count, and lactic acid bacteria (LAB) count were considered for the selection. $E_a$ (55.48 kJ/mol) of the TTI was found to be similar to those of the beef qualities (all referred) in the order of LAB count (53.54 kJ/mol), CIE $a^*$ value (61.86 kJ/mol), pH (65.51 kJ/mol), Pseudomonas spp. Count (44.54 kJ/mol), VBN (67.98 kJ/mol), WBSF (40.67 kJ/mol), and CIE $L^*$ value (33.72 kJ/mol). The beef qualities with more similar $E_a$ to that of the TTI showed less difference between real and TTI predicted levels. In conclusion, it was found out that when applying TTI to food packages, their $E_a$ similarity should be checked to assure accurate estimation of food quality levels from TTI response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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