Sung, Ji Youn;Kim, Semi;Kwon, GyeCheol;Koo, Sun Hoe
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.27
no.11
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pp.2052-2059
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2017
The emergence and dissemination of Salmonella genomic island 1 (SGI1) are strongly associated with the occurrence of multidrug-resistant (MDR) enterobacteria in humans and animals. Diverse SGI1s have been reported among Salmonella enterica and Proteus mirabilis in several countries. We aimed to characterize SGI1 in P. mirabilis isolates from humans and chickens in Chungcheong Province, Korea. A total of 44 P. mirabilis isolates were recovered from humans (n = 20) and chickens (n = 24). Antimicrobial susceptibility was determined by disk diffusion assay. To detect and characterize SGI1s, PCR amplification and PCR mapping experiments were performed. Repetitive extragenic palindromic-PCR (REP-PCR) was performed to assess the clonality of the isolates. The four P. mirabilis strains (16.7%) from chicken harbored a SGI1, whereas none of the isolates from clinical specimens contained SGI1. The SGI1s detected in our study were all confirmed as SGI1-PmABB harboring aminoglycoside-resistant genes (aacCA5 and aadA7). In P. mirabilis isolates, the presence of SGI1-PmABB was significantly correlated with high resistance rates of the isolates to antimicrobial agents, such as gentamicin, streptomycin, and spectinomycin. Moreover, the four SGI1-bearing isolates showed the same REP-PCR patterns and that suggested both horizontal and clonal spread of the isolates. This study is the first attempt to determine SGI1s in P. mirabilis isolates in Korea. We confirmed that P. mirabilis isolates carrying SGI1-PmABB were distributed at poultry farms in Korea. The present study emphasizes the need for continuous monitoring of SGI1s to prevent spreading of the MDR genomic islands among P. mirabilis isolates from humans and animals.
The purpose of this study is to analyze the possibility of future droughts by calculating the Standardized Groundwater level Index(SGI) after predicting groundwater level using Long Short Term Memory (LSTM) model. The groundwater level of the Kumho River basin was predicted for the next three years by using the LSTM model, and it was validated through RMSE after learning with observation data except the last three years. The temporal SGI was calculated by using the prediction data and the observation data. The calculated SGI was interpolated within the study area, and the spatial SGI was calculated as the average value for each catchment using the interpolated SGI. The possibility of spatio-temporal drought was analyzed using calculated spatio-temporal SGI. It is confirmed that there is a spatio-temporal difference in the possibility of drought. Through the improvement of deep learning model and diversification of validation method, it is expected to obtain more reliable prediction results and the expansion of study area can be used to respond to drought nationwide, and furthermore it can provide important information for future water resource management.
This study aims to develop a drought monitoring scheme based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. In this context, groundwater level can be used as a proxy for better understanding the temporal evolution of drought state. First, kernel density estimator is presented in the monthly groundwater level over the entire national groundwater stations. The estimated cumulative distribution function is then utilized to map the monthly groundwater level into the standardized groundwater level index (SGI). The SGI for each station was eventually converted into the index for major cities through the Thiessen polygon approach. We provide a drought classification for a given SGI to better characterize the degree of drought condition. Ultimately, we conclude that the proposed monitoring framework enables a more reliable estimation of the drought stress, especially for a limited water supply area.
A primary objective of this study is to develop a drought forecasting technique based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. For this purpose, we explored the lagged relationships between regionalized SGI (standardized groundwater level index) and SPI (standardized precipitation index) in view of the drought propagation. A regional prediction model was constructed using a NARX (nonlinear autoregressive exogenous) artificial neural network model which can effectively capture nonlinear relationships with the lagged independent variable. During the training phase, model performance in terms of correlation coefficient was found to be satisfactory with the correlation coefficient over 0.7. Moreover, the model performance was described by root mean squared error (RMSE). It can be concluded that the proposed approach is able to provide a reliable SGI forecasts along with rainfall forecasts provided by the Korea Meteorological Administration.
This study is aimed to quantitatively evaluate the effects of drought on groundwater system in rural areas. For this purpose, the standardized groundwater level index (SGI) was used for 68 groundwater monitoring wells. To determine accumulation period (AP) which represents the month with the highest correlation coefficient between SGI and SPI, correlation analysis between the two for 68 wells were peformed. The results indicated the AP values ranged in 1~3 months for most of the well, but it was 7~10 months in some wells. These results can be interpreted such that the total amount of groundwater will not decrease significantly in long-term drought situations unlikely the reservoirs with the high AP values. The nationwide maximum AP values were 4.1 and 4.0 in Chungbuk-do and Gyeongnam-do, while the minimum AP values were 1.8 and 2.0 in Gangwon-do and Chungnam-do, respectively. The maximum and minimum values of correlation coefficient were 0.623 and 0.459 in Gyeongnam-do and Chungnam-do/Chungbuk-do, respectively. Consequently, it could be concluded that the wells with low AP value tend to respond to short-term drought, but it has little effect on groundwater system when the long drought occurs.
In this paper, we present the results of simulation by running parallel VHDL simulation on typical MPP(Massively Parallel Processor) systems such as IBM SP2 and SGI Origin 2000. Parallel simulation uses the synchronous protocol and parallel program is implemented using MPI(Message Passing Interface) based on message passing model, so that it can urn on any parallel programming environment which supports MPI, a standard communication library. And then GVT(Global Virtual Time) computation for parallel simulation is based on the global broadcasting with MPI_Bcast(), which is a standard function in MPI and piggybacking. Our benchmark exhibits that as size of VHDL grows, the parallel simulation has a better performance compared with the sequential simulation. In addition, we also show the results of comparison between IBM SP2 and SGI Origin 2000 by applying the same application to those indirectly.
The smoke hazard assessment of building materials focusing on smoke performance index-II (SPI-II) and smoke growth index-II (SGI-II) was investigated. The test species used were Japanese cedar, spruce, lauan, and red pine. The smoke characteristics of wood specimen were investigated using a cone calorimeter (ISO 5660-1). SPI-II was measured after the combustion reaction increased by 1.31~2.15 times based on red pine. The fire risk by SPI-II increased in the order of spruce, lauan, Japanese ceda, and red pine. SGI-II increased by 1.18~2.55 times compared to that of Japnese ceda. The fire risk caused by SGI-II increased in the order of Japanese ceda, spruce, lauan, and red pine. COmean concentrations were ranged from 58 to 133 ppm, which was higher than permissible exposure limits of the occupational safety and health administration (OSHA), 50 ppm. Therefore, woods such as red pine containing various volatile organic substances, were considered to be highly smoke hazardous due to low SPI-II and high SGI-II.
본 논문에서는 시뮬레이션 속도 향상을 위하여 VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language)로 기술된 디지털 회로 시뮬레이션을 위한 병렬 분산 VHDL 시뮬레이터(Parallel Distributed VHDL Simulator : PDVS)를 개발한다. 개발된 프로그램을 대규모 병렬 프로그래밍 환경에서도 수행될 수 있도록 하기 위해서 표준 통신 라이브러리인 MPI(Message Passing Interface)를 이용하여 구현된다. PDVS 의 전체적인 시스템구성도, PDVS 에 사용된 시뮬레이션 프로토콜, 전역가상시간 계산 메카니즘 및 논리적 프로세스의 내부 구성요소들간의 관계와 PDVS의 제어 흐름도를 제시한다. 그리고 본 연구에서는 병렬 분산 시뮬레이션의 병렬성 정도를 분석하기 위하여 디지털 회로의 크기 변화와 처리되는 사건수(grain size)의 변화에 따른 성능 결과를 제시한다. 이 연구에서 4배크기의 디지털 회로를 적용한 경우는 프로세서를 12개 사용할 때에 8배의 속도향상을 얻었다. 그리고 처리되는 사건의 수가 200인 경우는 프로세서를 32개 사용할 때에 12배의 속도향상을 얻었다. 또한 동일한 방법을 SGI Origin 2000, Cray T3e 및 IBM SP2에 적용함으로서 그 성능의 간접적인 비교결과도 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.148-150
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2004
최근 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 모든 정보 디바이스 간의 융합화 현상, 유비쿼터스와 퍼베이시브와 같은 새로운 컴퓨팅 개념이 대두되고 있으며, 이러한 미래 컴퓨팅의 핵심 솔루션으로 홈 네트워크의 실현이 화두가 되고 있다. 이러한 미래 지향형 홈 네트워크의 실현을 위하여 차세대 홈 플랫폼의 개발이 본격적으로 진행되고 있으며, 이를 통해 엔터테인먼트 서비스가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 차세대 홈 플랫폼인 홈 스테이션의 기술적 요구사항과 구조에 대하여 기술하고, MPEG-275, DVD, VoD와 같은 미디어 스트림의 전송을 위하여 차세대 홈 플랫폼인 홈 스테이션에서의 미디어 스트림 게이트웨이 인터페이스를 설계 및 구현하고, 홈 스테이션과의 연동을 통한 미디어 스트림의 전송에 대하여 기술한다.
Multilocation trials on 36 rice(Oryza sativa) genotypes of 3 different maturity groups were conducted at four different locations of Orissa for 3 years and 30 ragi(Eleusine coracana) genotypes of 2 different maturity groups were evaluated in three environmental conditions for 3 years. Grain yield data were subjected to stability analysis following linear regression model to estimate adaptability and stability parameters, i.e. b, and $S^2d$ Stability of performance of genotypes was also estimated by two other stability parameters viz., ecovalence W and AMMI stability value ASV. The rice and ragi genotypes of different duration groups showed wide variation in their mean yield, b, $S^2d$, W and ASV parameters. Seeds of the 36 rice and 30 ragi genotypes were treated with 500 and 100 ppm aqueous solution of maleic hydrazide(MH) for 24 hours, respectively to study MH-sensitivity. Sensitivity of genotypes to MH treatment was estimated in terms of seedling growth inhibition index(SGI). The rice and ragi genotypes showed wide differences in their MH-sensitivity in terms of SGI. Relationship of MH-sensitivity of genotypes with their yielding ability, adaptability and stability of performance was tested by contingency $x^2$ test. Low sensitivity of rice and ragi genotypes to MH in terms of SGI appeared to be good indicators of high yielding ability of genotypes. Also, low and high MH-sensitivity of genotypes would be a good indicator of better adaptability to rich and poor environments, respectively, in ragi but not in rice. Low MH-sensitivity of genotypes could be the good indicator of stability of yield performance in rice but not in ragi.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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