Plant viruses cause significant yield losses and continuously threaten crop production, representing a serious threat to global food security. Studies on plant-virus interactions have contributed to increase our knowledge on plant immunity mechanism, providing new strategies for crop improvement. The prophylactic managements consist mainly following international legislations, eradication of infected plants, and application of pesticide to decrease the population of vectors. Hence, putting together the pieces of knowledge related to molecular plant immunity to viruses is critical for the control of virus disease in fields. Over the last several decades, the outstanding outcomes of extensive research have been achieved on comprehension of plant immunity to viruses. Although most dominant R genes have been used as natural resistance genes, recessive resistance genes have been deployed in several crops as another efficient strategy to control viruses. In addition, RNA interference also regulates plant immunity and contribute a very efficient antiviral system at the nucleic acid level. This review aims at describing virus disease on crops and summarizes current resistance mechanisms. Furthermore, we will discuss the current biotechnological approaches to control viral diseases and the future questions that are to be addressed to secure crop production against viruses.
Kim, Bang-Eun;Chae, Ki-Joon;Kim, Dong-Young;Na, Jung-Chan
The KIPS Transactions:PartC
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v.11C
no.3
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pp.361-370
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2004
All active nudes which have no physically direct connection with each other in If network must be able to compose and manage network topology Informations. Besides one active program can be performed by the active nodes when every active packet for this program is transmitted without any loss of packets. Also the active packets should be transmitted effectively to minimize the transmission delay and securely from threatens. In this thesis, the discovery scheme of active nodes is adapted for active nodes in IP networks to compose and manage the topology information. The scheme for the efficient, reliable and secure transmission of active packets is also proposed. The sequence number is assigned to every active packet. If a receiver detects the loss of active packet checking the sequence number, the receiver requests the retransmission of the lost packet to the previous active node. kiter receiving an active packet and adapting security and reliability schemes, intermediate active nodes not only copy and send the Packet Instantly but also apply some suity mechanisms to it. And the active packet transmission engine is proposed to provide these transmission schemes The simulation of the adapted active node discovery scheme and the proposed active packet transmission engine is performed. The simulation results show that the adapted active node discovery scheme is efficient and the proposed active engine has the low latency and the high performance.
Understanding market convergence has became essential for small and mid-size enterprises. Identifying convergence items among heterogeneous markets could lead to product innovation and successful market introduction. Previous researches have two limitations. First, traditional researches focusing on patent databases are suitable for detecting technology convergence, however, they have failed to recognize market demands. Second, most researches concentrate on identifying the relationship between existing products or technology. This study presents a platform to identify the opportunity of market convergence by using product databases from a global B2B marketplace. We also attempt to identify convergence opportunity in different industries by applying Structural Hole theory. This paper shows the mechanisms for market convergence: attributes extraction of products and services using text mining and association analysis among attributes, and network analysis based on structural hole. In order to discover market demand, we analyzed 240,002 e-catalog from January 2013 to July 2016.
Defense M&S for weapons effectiveness is a realistic way to support virtual warfare similar to real warfare. As the war paradigm becomes platform-centric to network-centric, people try to utilize smartphones as the source of sensor, and command/control data in the simulation-based weapons effectiveness analysis. However, there have been limited researches on integrating smartphones into the weapon simulators, partly due to high modeling cost - modeling cost to accomodate client-server architecture, and re-engineering cost to adapt the simulator on various devices and platforms -, lack of efficient mechanisms to exchange large amount of simulation data, and low-level of security. In this paper, we design and implement Smartphone Adaptor to utilize smartphones for the simulationbased weapons effectiveness analysis. Smartphone Adaptor automatically sends sensor information, GPS and motion data of a client's smartphone to a simulator and receives simulation results from the simulator on the server. Also, we make it possible for data to be transferred safely and quickly through JSON and SEED. Smartphone Adaptor is applied to OpenSIM (Open simulation engine for Interoperable Models) which is an integrated simulation environment for weapons effectiveness analysis, under development of our research team. In this paper, we will show Smartphone Adaptor can be used effectively in constructing a Live simulation, with an example of a chemical simulator.
The Hippocratic database model recently proposed by Agrawal et al. incorporates privacy protection capabilities into relational databases. Since the Hippocratic database is based on the relational database, it needs extensions to be adapted for XML databases. In this paper, we propose the Hippocratic XML database model, an extension of the Hippocratic database model for XML databases and present an efficient access control mechanism under this model. In contrast to relational data, XML data have tree-like hierarchies. Thus, in order to manage these hierarchies of XML data, we extend and formally define such concepts presented in the Hippocratic database model as privacy preferences, privacy policies, privacy authorizations, and usage purposes of data records. Next, we present a new mechanism, which we call the authorization index, that is used in the access control mechanism. This authorization index, which is Implemented using a multi-dimensional index, allows us to efficiently search authorizations implied by the authorization granted on the nearest ancestor using the nearest neighbor search technique. Using synthetic and real data, we have performed extensive experiments comparing query processing time with those of existing access control mechanisms. The results show that the proposed access control mechanism improves the wall clock time by up to 13.6 times over the top-down access control strategy and by up to 20.3 times over the bottom-up access control strategy The major contributions of our paper are 1) extending the Hippocratic database model into the Hippocratic XML database model and 2) proposing an efficient across control mechanism that uses the authorization index and nearest neighbor search technique under this model.
This article aims to analyze main features of activation policy and compare major programmes in terms of their impact on employment performances in Korea. Since the introduction of National Basic Living Security Act in 2000, a series of activation policies have been in place for social assistance recipients, low-income employees, and youth unemployed by means of providing tailored employment and social services via in-depth counselling and case management. These activation policies carry both enabling and demanding elements: requiring programme participation in exchange for public assistance benefit receipts on the one hand, and providing various social services to remove barriers to employment through case management on the other hand. Therefore, it merits attention to analyze how various features of activation programmes affect employment outcomes, the effectiveness of delivery system and policy instruments as well. In analyzing employment outcomes of activation policy of which main characteristics lie in provision of employment and social services, this article points out the features and policy instruments of the activation policy that contribute to labor market entry of public assistance recipients and low income employees. In addition, it also delineates the determinants of exit from benefit receipts. Results from statistical analysis show that activation policy with intense employment service helps both benefit recipients and low income employees enter into the labor market at a faster rate. However, tailored social service provision enables social assistance recipients to exit from benefit receipts. These results suggest theoretical and policy relevant implication in regards to redesigning the delivery mechanisms and service instruments of activation policy.
The construction of smart communities is a new method and important measure to ensure the security of residential areas. In order to solve the problem of low accuracy in face recognition caused by distorting facial features due to monitoring camera angles and other external factors, this paper proposes the following optimization strategies in designing a face recognition network: firstly, a global graph convolution module is designed to encode facial features as graph nodes, and a multi-scale feature enhancement residual module is designed to extract facial keypoint features in conjunction with the global graph convolution module. Secondly, after obtaining facial keypoints, they are constructed as a directed graph structure, and graph attention mechanisms are used to enhance the representation power of graph features. Finally, tensor computations are performed on the graph features of two faces, and the aggregated features are extracted and discriminated by a fully connected layer to determine whether the individuals' identities are the same. Through various experimental tests, the network designed in this paper achieves an AUC index of 85.65% for facial keypoint localization on the 300W public dataset and 88.92% on a self-built dataset. In terms of face recognition accuracy, the proposed network achieves an accuracy of 83.41% on the IBUG public dataset and 96.74% on a self-built dataset. Experimental results demonstrate that the network designed in this paper exhibits high detection and recognition accuracy for faces in surveillance videos.
In this scholarly investigation, the focus is placed on the transformative potential of edge computing in enhancing Intelligent Transportation Systems (ITS) for the facilitation of autonomous driving. The intrinsic capability of edge computing to process voluminous datasets locally and in a real-time manner is identified as paramount in meeting the exigent requirements of autonomous vehicles, encompassing expedited decision-making processes and the bolstering of safety protocols. This inquiry delves into the synergy between edge computing and extant ITS infrastructures, elucidating the manner in which localized data processing can substantially diminish latency, thereby augmenting the responsiveness of autonomous vehicles. Further, the study scrutinizes the deployment of edge servers, an array of sensors, and Vehicle-to-Everything (V2X) communication technologies, positing these elements as constituents of a robust framework designed to support instantaneous traffic management, collision avoidance mechanisms, and the dynamic optimization of vehicular routes. Moreover, this research addresses the principal challenges encountered in the incorporation of edge computing within ITS, including issues related to security, the integration of data, and the scalability of systems. It proffers insights into viable solutions and delineates directions for future scholarly inquiry.
Food allergies have become a serious health concern in the past two decades, especially in developed countries. Foods associated with allergies include vegetables, some fruits, shellfish, wheat, egg, chicken, and nuts. To describe the specific fundamentals, etiological factors, and clinical manifestations, we analyzed the different physical frequency on spleen index in sensitized and regular exercise-trained mice. We also conducted a proliferation assay of lymphocytes to OVA, ROS, ASAS, and we determined the cytokine levels. Female BALB/c mice were bred in the animal laboratory of the P and D university under controlled conditions ($22{\pm}2^{\circ}C$, RH 45-55%, and a 12-hour photoperiod). The animals were 6 weeks old at the start of the study and were fed a standard commercial chow diet from 09:00 to 15:00 for the 8-week study period. All animals had access to distilled deionized water ad libitum. They were divided into four groups: a control group (S; control sensitized, n=25), a low-frequency training group (F2, n=25), a mid-frequency training group (F3, n=25), and a high-frequency training group (F5, n=25) following the treatment of exercise time per week. The results were as follows: The mice spleen index showed the highest grade in the F5 group compared with the other groups; this level showed in an exercise frequency-dependent manner. In the proliferation assay of OVA, the F5 group showed the highest grade compared with the other groups; this level was also showed in an exercise frequency-dependent manner. Peritoneal ROS and ASAS showed a statistically significant increase in the F5 group and decreased in the F2 group compared with the S group. However, there were no significant differences in the F3 group. The highest level of IL-4 was found in the F5 group compared with the other groups. However, the highest level of INF-${\gamma}$ was in the F2 group. The results suggest that FDEIA is positively correlated with the frequency of exercise due to the direct effect of physical exercise on peritoneal ROS and the cytokine profile. Further research is needed on the specific mechanism underlying the combined effects of exercise intensity and frequency on physical-induced allergy anaphylaxis.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.5
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pp.2021-2031
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2013
Due to the rapid economic growth within the nation, the quality of life of individuals have improved dramatically. The scope of living activities of individuals have also extended, resulting in a rapidly increasing demand for automobiles. The number of vehicles registered in Korea is rapidly increasing and will reach 188.71 million as of December 2012. Compared to the registered residents of 50.94 million provided by the Ministry of Public Administration and Security, the registered population reflects about 4 people per every automobile. Due to the high demands for vehicles, the demands for parking lots in collective housing and businesses are also increasing. In reality, the current state of expansion of parking lots are underground, due to the limited available space on ground level. Specifically, the slope of a parking lot cannot exceed 17% linear slope and 14% curved slope according to the 'parking lot laws', however studies show that the driver feels at risk for safety when stopped on the parking ramp while driving in the parking lot. This study seeks to examine the suitability of parking lot ramps, concerning the safety aspects of the driver. First, the ramp type was categorized as linear or curved, then test drives were performed based on variations of slopes, slant distances, directions and points. A survey was administered to the driver after the completion of the test drive, in order to element design for an ideal ramp. In the case of curved ramp, the results of the estimate suggests a counterclockwise, slope at a maximum of 12% incline. The maximum slope for a linear ramp was analyzed to be between 13~14%, suggesting that slope greater than 15% need to be eliminated. In conclusion, it is anticipated that the element design parking ramp reported in this study will help to serve as a reference for future parking lot related guidelines, and provide cost effective traffic safety mechanisms in future parking lot businesses to follow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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