Nutritional factors regulating the morphological differentiation and physiological differentiation of Streptomyces exfoliatus SMF13 on surface cultures were evaluated. S. exfoliatus SMF13 produced leupeptin and chymotrypsin-like protease (CTP) at the stage of substrate mycelium growth, and leupeptin-inactivating enzyme (LIE) and trypsin-like protease (TLP) at the stage of aerial mycelium growth. The activity of leupeptin and CTP was high in the region of active growing substrate mycelium, whereas the activity of LIE and TLP was high in the region of aerial mycelium or spores. The differentiations were induced in glucose-limited conditions or by the addition of glucose anti-metabolite (methyl $\alpha$-glucopyranoside), but repressed by high concentrations of glucose or casamino acids. Morphological differentiation (formation of aerial mycelia and spores) was closely related with physiological differentiation (formation of brown-pigment, LIE and TLP). The local distribution of leupeptin, CTP, LIE, and TLP in a developing colony showed that colony development correlated with the production and functions of the compounds: CTP is essential for providing a nitrogen source for mycelium growth: leupeptin regulates TLP activity: LIE inactivates leupeptin: TLP hydrolyzes nongrowing mycelium.
Park, Seyoon;Park, Seongjin;Lee, Jeongjin;Shin, Juneseuk;Shin, Yeong-Gil
Journal of Korea Multimedia Society
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v.17
no.10
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pp.1205-1212
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2014
In this paper, we propose a high-quality stitching method of 3D multiple dental CT images. First, a weighted function is generated using the difference of two distance functions that calculate a distance from the nearest edge of an overlapped region to each position. And a blending ratio propagation function for two gradient vectors is parameterized by the difference and magnitude of gradient vectors that is also applied by the weighted function. When the blending ratio is propagated, an improved region growing scheme is proposed to decide the next position and calculate the blending intensity. The proposed method produces a high-quality stitching image. Our method removes the seam artifact caused by the mean intensity difference between images and vignetting effect. And it removes double edges caused by local misalignment. Experimental results showed that the proposed method produced high-quality stitching images for ten patients. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 3D or 2D multiple images.
This is a case report of calcifying aponeurotic fibroma occurred in the right pterygopalatine fossa & ramus area accompanied by adenoid cystic carcinoma of the right sublingual gland of a 44-year-old female. Calcifying aponeurotic fibroma is benign tumor, but it is characterized by poorly marginated, infiltrated growth pattern and a stubborn tendency to local recurrence, but there is no record of malignant transformation or metastasis, and surgical management should be conservative(excision and reexcision). Most cases been reported at the hands and feet, but no reported case occuring in the head region is found in the literature. Adenoid cystic carcinoma is a slow-growing infiltrative tumor with high recurrence rate, and it's treatment requires radical excisin and radiotherapy. Wide surgical excision of tumor, RND and partial resection of mandible were done. And then, immediate mandibular reconstruction was performed by means of reimplantaion technique after autoclaving of the resected bone.
본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
A multi-stage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, has been proposed in this paper for classifying the hyperspectral data .. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using a context-free similarity measure. This study applied the multistage hierarchical clustering method to the data generated by band reduction, band selection and data compression. The classification results were compared with them using full bands.
Rank of Chungnam's flower industry in Korea is sixth in the number of flower fanning household and fifth in the flower cultivating land size in 2000. However, based on the SWOT analysis of Chungnam's agro-environmental factors influencing flower growing, it is noted that further shift of the regional flower industry up to 2nd highest rank nationally can be demonstrated. Strategies for achieving such targets are suggested as follows ; 1) specializing in flower varieties with regional comparative advantage, such as orchids, lily and rose, 2) establishing the educational system for farmers to manage the risks of market price fluctuation, flower cultivation and agricultural finance properly, 3) enlarging the investments in R&D and research facilities 4) assigning the efficient function and communication among the local government, farmers and agricultural marketeers so as to increase the flower exportation.
Distribution ayatems at the final stage of the power supply process are directly and extensively connected to customers. There are growing demands for more efficient operation and higher reliability. This paper describes the embodiment of distribution automation using internet networks. We suggest the large region distribution server system for distribution automation functions in local area network, automated meter reading system and directed load control system with by-directional communication.
A feeding trial was conducted to study the replacement value of concentrates with Barhar (Artocarpus lakocha) leaves on growth performance of kids fed a mixed jungle grass-based diet. Fifteen Sikkim local kids, about 4 months of age and body weight ranging from 5.8 to 9.2 kg, were randomly distributed into three groups of five. Kids were stall fed ad lib with mixed jungle grass collected from the nearby forest and native scrubland. The kids in group I received supplementary concentrate (Maize 35%, mustard cake 32%, rice bran 30%, mineral mixture 2% and common salt 1%) at approximately 2% of BW. For groups II and III, 25 and 50% of the concentrate was replaced with Barhar (Artocarpus lakocha) leaves, respectively. Total dry matter intake (DMI) was not significantly different among groups. Digestibility of CP decreased (p<0.05) and that of NDF increased (p<0.01) with increasing level of Barhar leaves in the diet. Digestibility of ADF (p<0.01), hemi cellulose (p<0.05) and cellulose (p<0.01) was higher in groups II and III than in group I. Ruminal pH and TVFA concentration were not significantly different among groups. Rumen ammonia-N concentration decreased (p<0.01) with increased level of Barhar leaves in the diet. Similarly, plasma urea nitrogen and blood glucose levels were reduced (p<0.05) with increasing level of Barhar leaves in the diet. Replacement of concentrate with Barhar resulted in reduced Hb and lower serum iron concentration. Levels of other serum metabolites including minerals were not altered by the replacement. Average daily gain (ADG) was 53.3, 54.4 and 41.8 g/d in groups I, II and III, respectively. ADG was not adversely affected when the level of replacement was restricted to 25%. However, at 50% of replacement ADG was significantly lower than the control (p<0.05). Thus, it was concluded that Barhar leaves might replace 25% of the supplemental concentrate for growing Sikkim local kids fed on a mixed jungle grass-based diet.
In recent years, meteorological disasters have frequently occurred in rural areas. As a result, there have been growing concerns over the protective measures needed. In order to avoid natural risks and damage, and to strengthen countermeasure to meteorological disasters, local governments needs to be prepared. Therefore, this paper seeks to prevent meteorological disasters through mapping of inundation vulnerability in agricultural land, Chungcheongnam-do. In doing so, this study were considered 5 variables (i.e. precipitation, region of altitude below 50m, region of slope gradient is below 10 degree, distance from river within less 50m) for creating vulnerability map. The precipitation was excluded in five variables. Since, the precipitation which include Daily maximum precipitation, 2-Daily maximum precipitation, summer precipitation was not any correlation among them. The results of analysing four variables, exclusive of precipitation, were showed that the agricultural lands where located in Dangjin, Buyeo, Hongseong and Asan were low correlation of inundation vulnerability by overlapping analysis. Moreover, The correlation analysis was showed low correlation between each factors and the annual average area of agricultural lands' inundation, whereas, the correlation analysis which was overlapping each factor showed high correlation. In conclusion, in order to create reliable vulnerability map in agricultural lands, Chungcheongnam-do, it must be considered to overlap analysis of the four main factors such region of altitude below 50m, region of slope gradient is below 10 degree, distance from river within less 50m. We suppose that this study's analysis can help to set the preparedness site of agricultural lands inundation.
In this study, we aimed to perform a comparative evaluation using quantitative factors between a region-growing based segmentation with noise reduction algorithms and a U-Net based segmentation. Initially, we applied median filter, median modified Wiener filter, and fast non-local means algorithm to computed tomography (CT) images, followed by region-growing based segmentation. Additionally, we trained a U-Net based segmentation model to perform segmentation. Subsequently, to compare and evaluate the segmentation performance of cases with noise reduction algorithms and cases with U-Net, we measured root mean square error (RMSE) and peak signal to noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), and dice similarity coefficient (DSC). The results showed that using U-Net for segmentation yielded the most improved performance. The values of RMSE, PSNR, UQI, and DSC were measured as 0.063, 72.11, 0.841, and 0.982 respectively, which indicated improvements of 1.97, 1.09, 5.30, and 1.99 times compared to noisy images. In conclusion, U-Net proved to be effective in enhancing segmentation performance compared to noise reduction algorithms in CT images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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