In this study, one of the complicated geotechnical problem, compression index was predicted by a artificial neural network method of Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. Predicted values were compared and evaluated by the results of the Back Propagation (BP) method, which is used extensively in geotechnical engineering. Also two different results were compared with experimental values estimated by verified experimental methods in order to evaluate the accuracy of each method. The results from experimental method generally showed higher error than the results of both artificial neural network method. The predicted compression index by LM algorithm showed better comprehensive results than BP algorithm in terms of convergence, but accuracy was similar each other.
Jo, Beom-Ho;Seol, Min-A;Shin, Su Young;Kim, Il Ryong;Choi, Wonkyun;Eum, Soon-Jae;Song, Hae-Ryong;Lee, Jung Ro
Journal of Plant Biotechnology
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v.43
no.1
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pp.91-98
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2016
The growth area of living modified (LM) cotton has steadily increased every year, since its first commercialization in 1996. Development of environmental risk assessment tools and techniques for LM cotton is required for ecosystem safety. We therefore developed multiplex PCR assays for simultaneous detection of two (MON15985, MON531) and four (GHB614, LLCOTTON25, MON88913 and MON1445) LM cotton events approved in Korea, with event specific primer pairs. The PCR reactions were optimized by using event specific primers of six LM cottons at various concentrations. The reactions allows amplification of estimated amplicons of MON15985 (214 bp), MON531 (270 bp), GHB614 (119 bp), LLCOTTON25 (164 bp), MON88913 (276 bp), and MON1445 (389 bp) from multiplex PCR reactions. The multiplex PCR assay developed allowed that two annealing steps (15 cycles at $55^{\circ}C$ and 25 cycles at $60^{\circ}C$) were performed for amplification of distinguished two LM cottons, and only one annealing step (50 cycles at $60^{\circ}C$) was necessary for tetraplex PCR. Primer extension step of all PCR reactions was skipped for time-effective amplification. Our methods suggest that two multiplex PCR assays can be cost-effective and a rapid diagnostic tool for environmental LMO monitoring of six LM cottons.
Jo, Beom-Ho;Lee, Jung Ro;Choi, Wonkyun;Moon, Jeong Chan;Shin, Su Young;Eum, Soon-Jae;Seol, Min-A;Kim, Il Ryong;Song, Hae-Ryong
Journal of Plant Biotechnology
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v.42
no.2
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pp.117-122
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2015
Canola is a crop globally used for production of oil and biofuel. Cultivation area and import volume of living modified (LM) canola have been increasing every year. As canola import dependence has reached 100% in Korea, efforts have been made for safety management of LM canola and ecological risk assessment. We developed a set of multiplex PCR method for simultaneous detection of 5 LM canola events (Topas 19/2, Rf3, Ms8, RT73 and T45) approved in Korea. The multiplex PCR assay developed allows amplification of estimated products of 5 LM canolas from event specific primer sets. Primer extension time was skipped for a time-consuming process and two annealing steps (20 cycles at $55^{\circ}C$ and 20 cycles at $60^{\circ}C$) were performed for yielding the best result which was sufficient to distinguish five LM canolas. Our results suggest that multiplex PCR method provides a cost and time-effective approach for LM canola detection.
In this paper, we have investigated the properties of multi-layer perceptron (MLP) for odour patterns classification and concentration estimation simultaneously. When the MLP may be has a fast convergence speed with small error and excellent mapping ability for classification, it can be possible to use for classification and concentration prediction of volatile chemicals simultaneously. However, the conventional MLP, which is back-Propagation of error based on the steepest descent method, was difficult to use for odour classification and concentration estimation simultaneously, because it is slow to converge and may fall into the local minimum. We adapted the Levenberg-Marquardt(LM) algorithm [4,5] having advantages both the steepest descent method and Gauss-Newton method instead of the conventional steepest descent method for the simultaneous classification and concentration estimation of odours. And, We designed the artificial odour sensing system(Electronic Nose) and applied LM-BP algorithm for classification and concentration prediction of VOC gases.
There is currently much interest in the development of instruments that emulate the senses of humans. Increasingly, there is demand for mimicking the human sense of smell, which is a sophisticated chemosensory system. An electronic nose system is applicable to a large area of industries including environmental monitoring. We have designed a protable electronic nose system using an array of commercial chemical gas sensors for recognizing and analyzing the various odours. In this paper, we have implemented a portable electronic nose system using an array of gas sensors for recognizing and analyzing VOCs (Volatile Organic Compounds) in the field. The accuracy of a portable electronic nose system may be lower than an instrument such as GC/MS (Gas Chromatography/Mass Spectrometer). However, a portable electronic nose system could be used on the field and showed fast response to pollutants in the field. Several different algorithms for odours recognition were used such as BP (Back-Propagation) or LM-BP (Levenberq-Marquardt Back-Propagation). We applied RBF (Radial Basis Function) Network for recognition and quantifying of odours, which has simpler and faster compared to the previously used algorithms such as BP and LM-BP.
Lactobacillus kefiranofaciens ZW3 was obtained from kefir grains, which have high lactose hydrolytic activity. In this study, a heterodimeric LacLM-type β-galactosidase gene (lacLM) from ZW3 was isolated, which was composed of two overlapping genes, lacL (1,884 bp) and lacM (960 bp) encoding large and small subunits with calculated molecular masses of 73,620 and 35,682 Da, respectively. LacLM, LacL, and LacM were expressed in Escherichia coli BL21(DE3) and these recombinant proteins were purified and characterized. The results showed that, compared with the recombinant holoenzyme, the recombinant large subunit exhibits obviously lower thermostability and hydrolytic activity. Moreover, the optimal temperature and pH of the holoenzyme and large subunit are 60℃ and 7.0, and 50℃ and 8.0, respectively. However, the recombinant small subunit alone has no activity. Interestingly, the activity and thermostability of the large subunit were greatly improved after mixing it with the recombinant small subunit. Therefore, the results suggest that the small subunit might play an important role in maintaining the stability of the structure of the catalytic center located in the large subunit.
The polymerase chain reaction (PCR) for the sensitive and specific detection of Listeria monocytogenes was employed by using LM 1 and LM 2 primers which were based on the listeriolysin O gene. The direct use of cell suspension as DNA template, without DNA extraction or lysis step, was suitable and specific enough to detect L. monocytogenes at the level of $10^2$ CFU or less per PCR for the pure culture and milk sample, however, the detection sensitivity became blunt for other food samples such as kimchi and chicken. The nested PCR, in which L-1 and L-2 (both designed from listeriolysin O gene) were employed as inner primers, was specific for detecting L. monocytogenes and enhanced the detection limit by 10 times. The PCR using LM 1 and LM 2 primers was very effective to detect L. monocytogenes from foods in terms of the specificity and time consumed, i. e. within $4{\sim}8\;hrs$ (nested PCR).
Piezoelectric (PZ) crystal biosensor system was used to detect the DNA of food pathogenic Listeria monocytogenes. L. monocytogenes-specific DNA was multiplied via the polymerase chain reaction using LM1 oligonucleotide (5'-TTACGAATTAAAAAGGAGCG-3') and LM2 oligonucleotide (5'-TTAAATCAGCAGGGGTCTTT-3') as primers. DNA fragment of 161 bp, which was specific only for L. monocytogenes, was observed. To obtain a large amount of single-stranded DNA containing an SH group used for coupling to the gold electrode chemisorptively, LM1 oligonucleotide containing a mercaptohexyl group was utilized as a single strand PCR primer. The PCR product was immobilized onto the gold electrode of PZ crystal, and hybridization was monitored in quartz crystal microbalance (QCM) system by injecting the antisense single-stranded DNA of 161 nucleotides obtained via the single strand PCR using the unmodified LM2 primer. Approximately 70 Hz of frequency drop was observed in the QCM system in the case of two consecutive injections of $5{\mu}g$ of the antisense single-stranded DNA.
Most metropolitan shippers (MS) have used trans pacific route (TPR) or Asia-Europe route (AEP) through Busan port (BP). If Incheon new port (INP) sets up the deep water-depths under -16m, however, there might be a change in MS's port choice behavior (PCB). In this respect, the aim of this paper is to estimate an INP's allotment rate for metropolitan cargo using Logit Model (LM) considering changing global shipping and port environment. This paper reviews previous studies related to shippers' PCB then sets up the utility function (UF) including the dummied dependent variable which is comprised of BP and INP, and some independent variables such as the frequency of liner shipping route (TPR), inland transportation fare, and the rate of container terminal service. As a result of LM analysis, BP has 0.6618 and INP has 0,3382.
THe purpose of this study is to forecast of runoff hydrographs according to rainfall event in a stream. The neural network theory as a hydrologic blackbox model is used to solve hydrological problems. The Back-Propagation(BP) algorithm by the Levenberg-Marquardt(LM) techniques and Radial Basis Function(RBF) network in Neural Network(NN) models are used. Runoff hydrograph is forecasted in Bocheongstream basin which is a IHP the representative basin. The possibility of a simulation for runoff hydrographs about unlearned stations is considered. The results show that NN models are performed to effective learning for rainfall-runoff process of hydrologic system which involves a complexity and nonliner relationships. The RBF networks consist of 2 learning steps. The first step is an unsupervised learning in hidden layer and the next step is a supervised learning in output layer. Therefore, the RBF networks could provide rather time saved in the learning step than the BP algorithm. The peak discharge both BP algorithm and RBF network model in the estimation of an unlearned are a is trended to observed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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