Recently, renovations of plant equipment have been more frequent because of the shortened lifespans of the products, and as-built models from large-scale laser-scanned data is expected to streamline rebuilding processes. However, the laser-scanned data of an existing plant has an enormous amount of points, captures intricate objects, and includes a high noise level, so the manual reconstruction of a 3D model is very time-consuming and costly. Among plant equipment, piping systems account for the greatest proportion. Therefore, the purpose of this research was to propose an algorithm which could automatically recognize a piping system from the terrestrial laser-scanned data of plant equipment. The straight portion of pipes, connecting parts, and connection relationship of the piping system can be recognized in this algorithm. Normal-based region growing and cylinder surface fitting can extract all possible locations of pipes, including straight pipes, elbows, and junctions. Tracing the axes of a piping system enables the recognition of the positions of these elements and their connection relationship. Using only point clouds, the recognition algorithm can be performed in a fully automatic way. The algorithm was applied to large-scale scanned data of an oil rig and a chemical plant. Recognition rates of about 86%, 88%, and 71% were achieved straight pipes, elbows, and junctions, respectively.
Earlier taxonomic studies of Korean Scutellaria reported a new record of Scutellaria hastifolia L. in Korea based on three herbarium sheets. During a reexamination of these specimens, we found that the leaf characters of these specimens differ from those in the type specimen of S. hastifolia. Based on a literature survey and confirmation of the type specimen, the specimens identified as S. hastifolia thus far were a misidentification of S. barbata D. Don. S. hastifolia is clearly different from S. barbata by single conspicuous teeth on both sides of the leaf margins and larger leaves. In addition to the distribution sites of the three specimens used in the previous study, a distribution site of the S. barbata was newly found in the southern part of Korea. In this study, we report a new distribution of S. barbata in Korea, correct a previous report of S. hastifolia, describe the morphological characters of S. barbata, and suggest a taxonomic key to Korean Scutellaria including S. barbata.
Kim, Nam-Yeon;Lee, Hyo-Jeong;Kim, Hong-Sup;Lee, Su-Heon;Moon, Jae-Sun;Jeong, Rae-Dong
The Plant Pathology Journal
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v.37
no.3
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pp.258-267
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2021
Asian pear (Pyrus pyrifolia) is a widely cultivated and commercially important fruit crop, which is occasionally subject to severe economic losses due to latent viral infections. Thus, the aim of the present study was to examine and provide a comprehensive overview of virus populations infecting a major pear cultivar ('Singo') in Korea. From June 2017 to October 2019, leaf samples (n = 110) of pear trees from 35 orchards in five major pear-producing regions were collected and subjected to RNA sequencing. Most virus-associated contigs matched the sequences of known viruses, including apple stem grooving virus (ASGV) and apple stem pitting virus (ASPV). However, some contigs matched the sequences of apple green crinkle-associated virus and cucumber mosaic virus. In addition, three complete or nearly complete genomes were constructed based on transcriptome data and subjected to phylogenetic analyses. Based on the number of virus-associated reads, ASGV and ASPV were identified as the dominant viruses of 'Singo.' The present study describes the virome of a major pear cultivar in Korea, and looks into the diversity of viral communities in this cultivar. This study can provide valuable information on the complexity of genetic variability of viruses infecting pear trees.
Kim, Sung-Wan;Jeon, Bub-Gyu;Hahm, Dae-Gi;Kim, Min-Kyu
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.2
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pp.561-572
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2019
In the design criterion for the nuclear power plant piping system, the limit state of the piping against an earthquake is assumed to be plastic collapse. The failure of a common piping system, however, means the leakage caused by the cracks. Therefore, for the seismic fragility analysis of a nuclear power plant, a method capable of quantitatively expressing the failure of an actual piping system is required. In this study, it was conducted to propose a quantitative failure criterion for piping system, which is required for the seismic fragility analysis of nuclear power plants against critical accidents. The in-plane cyclic loading test was conducted to propose a quantitative failure criterion for steel pipe elbows in the nuclear power plant piping system. Nonlinear analysis was conducted using a finite element model, and the results were compared with the test results to verify the effectiveness of the finite element model. The collapse load point derived from the experiment and analysis results and the damage index based on the stress-strain relationship were defined as failure criteria, and seismic fragility analysis was conducted for the piping system of the BNL (Brookhaven National Laboratory) - NRC (Nuclear Regulatory Commission) benchmark model.
Yao Meng;Jaehwan Lee;Alvaro Fuentes;Mun Haeng Lee;Taehyun Kim;Sook Yoon;Dong Sun Park
Smart Media Journal
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v.13
no.8
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pp.16-25
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2024
Recently, there has been a growing emphasis on identifying both known and unknown diseases in plant disease recognition. In this task, a model trained only on images of known classes is required to classify an input image into either one of the known classes or into an unknown class. Consequently, the capability to recognize unknown diseases is critical for model deployment. To enhance this capability, we are considering three factors. Firstly, we propose a new logits-based scoring function for unknown scores. Secondly, initial experiments indicate that a compact feature space is crucial for the effectiveness of logits-based methods, leading us to employ the AM-Softmax loss instead of Cross-entropy loss during training. Thirdly, drawing inspiration from the efficacy of transfer learning, we utilize a large plant-relevant dataset, PlantCLEF2022, for pre-training a model. The experimental results suggest that our method outperforms current algorithms. Specifically, our method achieved a performance of 97.90 CSA, 91.77 AUROC, and 90.63 OSCR with the ResNet50 model and a performance of 98.28 CSA, 92.05 AUROC, and 91.12 OSCR with the ConvNext base model. We believe that our study will contribute to the community.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1262-1262
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2001
The rice plant is one of the important staple crops in Korea. The high yield with low cost in rice is required the soil fertility and the development of new precise method of fertilizer application by nutritional diagnosis. Now, in Korea, the nitrogen application system for the rice plant is composed of the basal fertilization, fertilization at tillering stage and fertilization at panicle stage, which the nitrogen fertilization at panicle stage amount to about 30 percent in the total amount. Thus, this experiment carried out to the development of the system that can measure the nitrogen content in the rice plant at panicle stage rapidly with the near infrared spectroscopy, and to predict the appropriate quantity of the nitrogen fertilization at panicle stage based on calibration model for test of nitrogen content in rice plant. The samples were collected from 48 varieties in 4 regions which are mainly cultivated in the southern part of Korea. And then, it collected by classifying into the leaf, the whole plant and the stem since 7 days before the nitrogen fertilization at panicle stage. The ranges of the nitrogen contents were 1.6∼4.0%, 1.7∼3.0% and 1.4∼2.7% in the leaf, the whole plant and the stem, respectively. In the calibration models created by each part of the plant under the Multiple Linear Regression(MLR) method, the calibration model for the leaf recorded the relatively high accuracy. The mutual crossing test on unknown samples were carried out using Partial Least Square(PLS) calibration model. That is, the nitrogen content in the stem was tested by calibration model made by the leaf model and that of stem was tested by calibration model made by whole plant sample. When unknown leaf sample was tested by calibration model made by all sample that collected from each part in rice plant such as leaf, stem and whole plant, it recorded the highest accuracy. As a result, to test the nitrogen content in the rice plant at panicle stage, the nitrogen content in the leaf shall be tested by the calibration model composed of the leaf, the stem and the whole plant. In future, to estimated the amount of nitrogen fertilization at panicle stage for rice plant , it will be calculated based on regression model between rice yield and nitrogen content of leaf measured by calibration model made by mixed sample including leaf, stem and whole plant.
The purpose of this research is to create an expert risk-based piping system inspection model. The proposed system includes a risk-based piping inspection system and a piping inspection guideline system. The research procedure consists of three parts: the risk-based inspection model, the risk-based piping inspection model, and the piping inspection guideline system model. In this research procedure, a field plant visit is conducted to collect the related domestic information (Taiwan) and foreign standards and regulations for creating a strategic risk-based piping inspection and analysis system in accordance with the piping damage characteristics in the petrochemical industry. In accordance with various piping damage models and damage positions, petrochemical plants provide the optimal piping inspection planning tool for efficient piping risk prediction for enhancing plant operation safety.
Proceedings of the Korean Society of Plant Pathology Conference
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2003.10a
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pp.80.2-81
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2003
Since hot peppers (Capsicum annuum L.) are getting reputation as an important source of vitamins, medicine and many other areas, consumption and cultivation is being increased in the world. In spite of this usefulness, so little attention has been given to the hot pepper plants. To date, less than 500 nucleotide sequences including redundancy has been identified in NCBI database. Therefore we started to EST sequencing project for initial characterization of the genome, because of the large genome size of hot pepper (2.7 3.3 ${\times}$ 109 bp), To date, a set of 10,000 non-redundant genes were identified by EST sequencing for microarray-based gene expression studies. At present, cDNA microarrays containing 4,685 unigene clones are used for hybridization labeled targets derived from pathogen infected and uninoculated leaf tissues. Monitoring of gene expression profiles of hot pepper interactions with soybean pustule pathogen (Xag;Xanthomonas axonopodis pv. glycine) will be presented.
Severe spotted lesions were observed on tulip plants grown in Asan, Yongin, and Icheon areas in Korea during a disease survey in 2000 and 2001. Diseased plants with severe symptoms were blighted and rotted at the late stage of disease development. A total of 15 isolates was obtained from the infected plant parts of tulip. All the isolates were identified as Botrytis tulipae based on their morphological and cultural characteristics. Three isolates of B. tulipae were tested for their pathogenicity to tulip by artificial inoculation. Spotted lesions similar to those observed in the fields were induced on tulip leaves. This is the first report of tulip fore disease caused by B. tulipae in Korea.
Hidayat, Sri Hendrastuti;Haryadi, Dedek;Nurhayati, Endang
The Plant Pathology Journal
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v.25
no.4
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pp.328-332
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2009
Diseases caused by Pepper yellow leaf curl virus infection is considered to be emerging plant diseases in Indonesia in the last five years. One key factor for disease management is the availability of accurate detection of the virus in plants. Polyclonal antibody for Pepper yellow leaf curl Indonesia virus-Bogor (PYLCIV-Bgr) was produced for detection of the virus using I-ELISA and DIBA methods. The antibody was able to detect PYLCIV-Bgr from infected plants up to dilution 1/16,384 and cross reaction was not observed with Cucumber mosaic virus (CMV), Tobacco mosaic virus (TMV), and Chilli veinal mottle virus (ChiVMV). Positive reaction was readily detected in membrane containing Begomovirus samples from Yogyakarta (Kaliurang and Kulonprogo) and West Java (Bogor and Segunung). Infection of PYLCIV-Bgr in chillipepper, tomato, and Ageratum conyzoides was also confirmed using polyclonal antibody for PYLCIV-Bgr in DIBA. Polyclonal antibody for PYLCIV-Bgr is suggested to be included in disease management approach due to its good detection level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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