In July 2015, diseased leaves of black chokeberry (Aronia melanocarpa) were observed in Danyang and Gochang, Korea. The symptoms appeared as circular or irregular brown leaf spots, from which Alternaria tenuissima was isolated. The isolates were cultured on potato dextrose agar, and their morphological characteristics were observed under a light microscope. The colonies were whitish to ash colored. The pathogenicity test on healthy black chokeberry leaves produced circular brown spots, in line with the original symptoms. Molecular analyses of the ITS, GPD, RPB2, and TEF genes were conducted to confirm the identity of the pathogen. The phylogeny of the multi-gene sequences indicated that the causal agent was A. tenuissima. This study is the first report of A. tenuissima leaf spot on black chokeberry (A. melanocarpa).
Collins[1]등이 제안한 멀티 에이전트 테스트 베드는 발행/가입 시스템, 타임 릴리즈 암호 법, 그리고 익명 통신 기법에 기반을 두고 있다. 최근 Jaiswal[2]등은 Collins의 멀티 에이전트 테스트 베드를 향상시키는 프로토콜을 제안하였다. 그러나 Jaiswal의 프로토콜 또한 데이터 재전송 공격, DOS 공격, 익명성 폭로 등과 사용자와 공급자 사이의 충돌 등의 문제에 대하여 취약함을 보인다. 본 논문에서는 DOS 공격의 가능성을 줄이고, 공급자에게 티켓 토큰과 처리 순번 제공함으로써 데이터 재전송 공격을 피할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 또한 본 논문의 제안 프로토콜에서, 마켓은 공급자에게 난수 생성 방법과 결정과정의 데이터를 공유하기 위한 보간 다항식을 제공하여 사용자와 특정한 공급자 사이의 충돌을 피할 수 있게 한다.
In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear-Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference based operation and control solution to obtain the safety and reliability of electric power supply in substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES(Bus Reconfiguration Expert System) in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part. The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB saves it in alarm knowledge base. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.; Especially, alarm knowledge base includes the knowledge patterns related with fault alarm, the overload alarm and the diagnosis alarm. In order to design the database independently in substation structure, busbar is represented as a connectivity node which makes the more generalized graph theory possible. Finally, DSPOCS is implemented in MS Visual $C^{++}$, MFC, the effectiveness and accuracy of the design is verified by simulation study to the typical distribution substation.
It is necessary to minimize the thickness of Ni inner electrode layer and to improve the coverage of inner electrode, for the purpose of developing the ultra high-capacity multi layered ceramic capacitor (MLCC). Thus, low temperature sintering of dielectric $BaTiO_3$ ceramic should be precedently investigated. In this work, the relationship between dielectric properties of MLCC and batch condition such as mixing and milling methods was investigated in the $BaTiO_3$(BT)-Dy-Mg-Ba system with borosilicate glass as a sintering agent. In addition, several chip properties of MLCC manufactured by low temperature sintering were compared with conventionally manufactured MLCC. It was found that low temperature sintered MLCC showed better DC-bias property and lower aging rate. It was also confirmed that the thickness of Ni inner electrode layer became thinner and the coverage of inner electrode was improved through low temperature sintering.
인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.
현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대해 필터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계 및 구현한다.
이 연구의 목적은 와동벽에서 다른 위치에서의 상아질 접착제의 두께를 평가하고, 이런 다양한 접착제의 두께와 미세 인장 강도 사이의 관계를 평가하기 위한 것이다. 여섯 개의 인간 대구치에 모든 상아질 면이 노출되도록 I급 와동을 형성하였다 3개의 치아는 filled adhesive ($Clearfil^{TM}$ SE bond)를 와동 내에 도포하였고, 다른 3개의 치아는 unfilled adhesives ($Scotchbond^{TM}$ Multi Purpose)를 도포하였다. 형광 현미경을 이용하여 접착층의 형태와 두께를 관찰하였다. 접착제의 두께는 수직 와동벽을 따라 와동 변연, 와동벽 1/2, 와동 내각의 세 지점에서 측정되었다. $Scotchbond^{TM}$ Multi Purpose와 $Clearfil^{TM}$ SE bond가 와동 변연과 와동벽 1/2, 와동 내각에서의 접착제의 두께를 재현하여 미세 인장 결합 강도를 측정하였다. 이 실험의 결과에서 두 가지 상아질 접착제 모두에서 와동 내각에서의 접착제의 두께가 와동 변연과 와동벽 1/2위치에서의 두께보다 두꺼웠으며, 와동 내각의 두꺼운 접착제의 미세 인장 결합 강도는 와동 변연과 와동벽 1/2에서의 얇은 접착제 두께의 미세 인장 결합 강도보다 유의성 있게 높게 나타났다.
본 연구는 실제 HLW 수준의 다성분 계 모의 용액으로부터 $Zr-DEHPA/NDD-HWO_3$ 금속함유 추출 계에 의한 Am-Cm/RE 원소의 공분리 및 이의 상호분리 연구를 수행하였다. 우선 금속함유 추출제인 Zr-DEHPA를 자체 제조하고, 제 3상 방지 조건 결정과 질산 농도, DEHPA 농도, Zr 함유량 등이 공추출에 미치는 영향을 평가하여 최적 조건으로 (15g/L Zr-1M DEHPA)/NDD-1M $HNO_3$ 추출 계를 설정하였다. 이때 추출률은 Am (81%), Cm (85%), RE 원소 (80% 이상), Mo (98%), Fe (85%), U (98%), Np (73%), 기타 원소 (5% 이하) 등으로 Am-Cm/RE의 공분리 적용성은 양호하나, U, Np, Mo, Fe의 선제거가 필요하고 특히 제 3상 형성 유발 물질인 Zr이 거의 함유되지 않아야 한다. 그리고 공추출된 Am-Cm/RE를 Am-Cm (역추출제 : 0.05M DTPA-1M Lactic acid-pH 3.6)${\rightarrow}RE$ (역추출제 : 5M $HNO_3$) 순으로 상호 분리하여 각각의 분리계수를 평가하였으며 이때 Am은 65.4%, Cm은 63.9% RE 원소(Y 제외)는 85% 이상이 역추출 되었다.
본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.
To compare the accuracy of breath-hold magnetic resonance imaging sequences to establish the most effective superparamagnetic iron oxide-enhanced sequence for detection of hepatic metastases. A total of 100 patients(50men and 50women, mean age: 60years) with liver disease(including malignant and benign liver lesions) were investigated at 3.0T machine (GE, General Electric Medical System, Excite HD) with 8Ch body coil. Pulse sequence for MR imaging decided to the FS-T2-FSE-RT(TR/TE/Thick./Freq./Phase=12857ms/100ms/7mm/512/384), MGRE(TR/TE/Thick./Freq./Phase=100ms/9.7ms/7mm/384/288), in-out of phase echo(TR/$TE_1$, $TE_2$/Thick./Freq./Phase=140ms/2.4, 5.8ms/7mm/352/300), Images obtained before the injection of SPIO. Six sequences were optimized for lesion detection: FS-T2-FSE-RT, multigradient recalled echo data image(MGRE), T2-weighted MGRE with an 9.7msec echo time. Images were reviewed independently by five blinded observers. The accuracy of each sequence was measured by using picture archiving communication system analysis. All results were correlated with findings at multidectator computed tomography examination. Differences between the mean results of the six observers were measured by using paired student t-test analysis. Postcontrast T2-weighted MGRE sequences were the most accurate and were significantly superior to postcontrast FS-T2-FSE-RT, T2-weighted MGRE, in-out of phase MR sequences(p < .05). For all lesions that were malignant or smaller than 1 cm, respectively, contrast to noise ratio of pre and postcontrast sequences were -1and -0.3 for T2-weighted FSE, 0.53 and 4.5 in-out of phase, 7, 7.08, 5.08, 3.32, 1.7, 1.16, 0.79, 0.68 for GRE with 2.9, 7.5, 12.1, 16.6, 21.2, 25.8, 30.4, 35.0 TE values. Breath-hold various TE precontrast sequences offer improvement in sensitivity compared with fixed multigradient recalled echo sequences alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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