Kim, Sun;Park, Moon-Soo;Park, Ho-Ki;Jang, Young-Sun
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.3
no.1
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pp.66-70
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1995
These experiments were conducted to investigate the growth and characteristics of Adenophora triphylla DC. seed, and effects of some pretreatments and light condition on the gemination of it. The results were as follows. Seed coat was soft and white at 30 days after flowering, but it became hard and brown from 40 days. The 1,000 grain weight was 247mg at 40 days after flowering and high at 50 days as 268mg, and decreased from 60 days. Germination percentage was highest at 100ppm $GA_3$ treatment for 24 hours as 96.7% and 88.3% at moistured treatment at $0^{\circ}C$ for 7 days, but only 40% at control. Adenophora triphylla. seed was light germinator, but it could be germinated 80% even under dark condition if $GA_3$ was treated 100ppm for 24 hours. The optimum temperature of germination in Adenophora triphylla. seeds was $25^{\circ}C$.
Kim, Juhwan;Lee, Kyunghyuk;Kim, Soojun;Kim, Kyunghun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.spc1
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pp.1283-1293
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2022
The purpose of this study is to predict residual chlorine in order to maintain stable residual chlorine concentration in sedimentation basin by using artificial intelligence algorithms in water treatment process employing pre-chlorination. Available water quantity and quality data are collected and analyzed statistically to apply into mathematical multiple regression and artificial intelligence models including multi-layer perceptron neural network, random forest, long short term memory (LSTM) algorithms. Water temperature, turbidity, pH, conductivity, flow rate, alkalinity and pre-chlorination dosage data are used as the input parameters to develop prediction models. As results, it is presented that the random forest algorithm shows the most moderate prediction result among four cases, which are long short term memory, multi-layer perceptron, multiple regression including random forest. Especially, it is result that the multiple regression model can not represent the residual chlorine with the input parameters which varies independently with seasonal change, numerical scale and dimension difference between quantity and quality. For this reason, random forest model is more appropriate for predict water qualities than other algorithms, which is classified into decision tree type algorithm. Also, it is expected that real time prediction by artificial intelligence models can play role of the stable operation of residual chlorine in water treatment plant including pre-chlorination process.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.14
no.4
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pp.113-120
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2006
Wastewater generated through the food waste recycling process have known high concentration, BOD 20,000~150,000 mg/L, which has to treat to the proper level because of a ban on reclamation. But it is impossible to treat less than 10 days by existing water treatment plant. Ecodays Ltd. is to treat this wastewater during 2~4 days by ER-1, which can simultaneously induce the modified PFR(Plug Flow Reactor) of the oxygen transfer rate, MLVSS concentration, and influent concentration to top from bottom of reactor. We tested the pilot test about low concentration food wastewater(BOD 16,500 mg/L) and high concentration food wastewater(64,431 mg/L) at the food waste recycling plant of H-Gun(20t/d). Hydraulic retention time(HRT) of ER-1 for low concentration food wastewater is 2.5day. In low concentration conditions, ER-1 treatment efficiency is to appear BOD 99%, COD 98%, TN 97%, and TP 96%. While ER-1 process for high concentration food wastewater treatment is composed 2 stages, which are to be HRT 2.5day for law wastewater and HRT 1.5 day for secondary treatment. In high concentration conditions, ER-1 treatment efficiency is to appear BOD 97%, COD 84%, TN 66%, and TP 95%. It is treated without temperature control about high temperature($50^{\circ}C$) to appear low treatment efficiency in high concentration conditions.
In the present study was to examine the influence of cold stress conditions on memory function in relation with 5-hydroxytryptamine(serotonin, 5-HT), trptophanhydroxylase(TPH) expression and cell proliferation in the hippocampus. For this study, male Sprague-Dawley rats weighing $250{\pm}10g$ (7 weeks in age) were used. The rats were randomly divided into three groups(n = 10 in each group): the $22^{\circ}C$-control group, the $4^{\circ}C$-3 days group, the $4^{\circ}C$-5 weeks group. The environmental temperature at $22^{\circ}C$ set as the normal conditions, $4^{\circ}C$ was as the cold stress conditions. The present results showed that cold stress conditions shorten latency, representing cold stress disturbed memory function. 5-HT and TPH expressions in the dorsal raphe were increased cold stress. Neurogenesis in the dentate gyrus was increased under cold conditions. The present study revealed that cold stress exerted deteriorative memory function. However, through increasing of 5-HT, TPH and BrdU expression under cold stress conditions did not show memory enhancing effect.
We investigated the cell growth rate according to the change of temperature of the Thermo-rod used for the local hyperthermia therapy. For this study, we fabricated the Thermo-rods (TR) using Duplex Stainless Steels having magnetic properties as well as non magnetic properties. To evaluate cell growth rates up to 15 days, we conducted cell proliferation test using cell counting methods. For the tests, the CAPEs and Osteoblats were seeded on the 6-we11 plates with the induction heated thermo-rods 30 mins a day for 15 days with 2 days interval and without induction heated thermo-rods as control group respectively. We calculated cell growth rates, 6 hours after heating. From the results, in case of CAPEs and Osteobalsts seeded groups, the cell growth rates in all groups increased drastically for 6 days after seeding, but decreased irregularly after 6 days. In conclusion, the cell growth rates showed no significant difference among all groups and it indicated that there were no effects of temperate ($41^{\circ}C$) on cell growth rates.
"Ubiquitous sensor network" definition is this-Someone attaches electro-magnetic tag everything which needs communication between man to man, man to material and material to material(Ubiquitous). By using attached every electro-magnetic tag, someone detects it's native information as well as environmental information such as temperature, humidity, pollution and infiltration information(Sensor). someone connects it realtime network and manage generated information(Network). 21st century's war is joint combined operation connecting with ground, sea and air smoothly in digitalized war field, and is systematic war provided realtime information from sensor to shooter. So, it needs dramatic development on watch reconnaissance, command and control, pinpoint strike etc. Ubiquitous computing and network technologies are essential in national defense to operate 21st century style war. It is possible to use many parts such as USN combined smart dust and sensor network to protect friend unit as well as to watch enemy's deep area by unmanned reconnaissance, wearable computer upgrading soldier's operational ability and combat power dramatically, RFID which can be used material management as well as on time support. Especially, unmanned watch system using USN is core part to transit network centric military service and to get national defense efficiency which overcome the dilemma of national defense person resource reducing, and upgrade guard quality level, and improve combat power by normalizing guardian's bio rhythm. According to the test result of sensor network unmanned watch system, it needs more effort and time to stabilize because of low USN technology maturity and using maturity. In the future, USN unmanned watch system project must be decided the application scope such as application area and starting point by evaluating technology maturity and using maturity. And when you decide application scope, you must consider not only short period goal as cost reduction, soldier decrease and guard power upgrade but also long period goal as advanced defense ability strength. You must build basic infra in advance such as light cable network, frequency allocation and power facility etc. First of all, it must get budget guarantee and driving force for USN unmanned watch system project related to defense policy. You must forwarded the USN project assuming posses of operation skill as procedure, system, standard, training in advance. Operational skill posses is come from step by step application strategy such as test phase, introduction phase, spread phase, stabilization phase and also repeated test application taking example project.
Ginger was stored in the 0.05mm and 0.08mm of PE film bags and the styrofoam box. During the ginger storage, weight losses in the PE film bags were effectively supressed than in the control bag, and storage was better in the 0.08mm PE film bag while the spoilage of ginger was higher than in 0.05mm bag. The effective storage temperature was 10$^{\circ}C$ at which was no scouting during the storage. And the perforation in the PE film bag helped the healthy ginger ratio. Single perforation of 6an diameter was good for 0.05mm film and three for 0.08mm film. When CO$_2$absorbent was added into the film bag, the spoilage and mold occurence was lowered. In the styrofoam box, the healthy ginger ratio also increased by incorporating the absorbents, but there were no great differences between activated charcoal and calcium hydroxide.
Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.
Han Gwi-Jeong;Shin Doung-Sun;Kim Jin-Sook;Cho Yong-Sik;Jeong Kyoung-Soon
Korean journal of food and cookery science
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v.21
no.6
s.90
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pp.888-894
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2005
We investigated the development of a new seasoning sauce using port, medicinal herbs and bee's propolis on the basis scientific experiment. We divided the sample manufacturing conditions of medicinal herbs into the following four formulae A (control), B (boiling water extraction, with added propolis), C (boiling water extraction, without propolis) and D (pressure extraction, without propolis). There was little difference in pH, titrable acidity, sodium chloride and sugar composition among the four formulae. The color value, was not changeable, despite being maintained in temperature storage (at $4^{\circ}C\;{\pm}2$) for 60 days. The order was formulae B, C, A and D. In particular, formulae B with added medicinal herbs and propolis showed greater change in oxidation than the other formulae, but lesser change in pH. A comparison of commercial and sample products, indicated only a small change in physicochemical characteristics. However, the sample products showed much superior sensory characteristics, than commercial products.
Seo, Dong-kyu;Son, Cheol-su;Yang, Su-yeong;Cho, Byung-lok;Kim, Won-jung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.581-584
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2009
Recently, the cameras which used for observation are installed in children protection area and local crime prevention area in order to protect life and property and by its work being recognized and are installed more. Normal cameras have cost problem to observe multiple area and detail, because they can observe only one place. PTZ camera can observe multiple area by moving focus by schedule or remote control, but it can't automatically move the focus of it to the place where event occurred, because it can't recognize the place. In this study, we can monitor multiple area effectively, by installing a wireless sensor node equipped with temperature, lighting, gas and human detection sensor to each area, to monitor many place low-price and actively and to move the focus of PTZ camera to preset position, and send recorded video to the user, when the various sensor data received from wireless sensors in observation area are to be determined abnormal by analyzing. In addition, at night we can record a scene using infrared, but to reduce power consumption of lighting system which are installed to improve resolution, it supplies power to the lighting system when event occurred. So we were able to implement low power green monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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