Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1166-1171
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2006
Drought is defined by differently for the several scientific and technical fields such as hydrological drought, agricultural drought, meteorological drought, climatological drought, atmospheric drought. A lot of drought indices have been developed to quantify drought severity levels. However these drought indices might be expressed differently as the drought conditions for specific period because the drought severity level is using different types of data on each condition. It is necessary for development of quantative drought representation methods by drought index application. In this research, the reaction to the historical droughts is analyzed after estimation of PDSI, SPI and MSWSI(Modified Surface Water Supply Index) in south korean territory. Lastly the drought representation methods were examiner combining the drought indices by drought indices. The arithmetic mean drought indices that include PDSI, SPI, in yearly basis from 1971 to 2001 and MSWSI in yearly basis from 1974 to 2001 were estimated through the whole nation. The applicability of drought indices are examined based on the observed drought data for national and regional droughts. The result shows that PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have proven to be sensitive enough to the historical drought. The correlation analysis of each drought index was conducted whether they could show the long and short term drought equally. The analysis of how appropriately represent for the historical drought was used for determining for the combined drought index. Consequently, PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have been appeared as suitable indices for the development of quantitative drought representation methods. For the decision of weight on combining PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI, drought map was made for eighteen alternative to decide weight. The results showed that PDSI(20%), SPI(3)(60%), SPI(6)(10%), and MSWSI(10%) have been the most well matched weights. Using selected weights of each drought indices and by reconstructing the national mean drought severity on yearly basis, the fact that the year of historical drought is in accordance with the verified one for drought representation. In short, the acquired technique using combined drought index can be used for useful and believable quantitative method of drought analysis.
The biochemical properties of ribonucleic acid (RNA) and coat protein of the mild tobacco mosaic virus (TMV) mutant, Tw 333 are described. The molecular weight of the RNA calculated from polyacrylamide gel electrophoresis was $2.03\times10^6$ daltons. The molar ratio of the bases of the RNA was 25.4 guanine, 29.2 adenine, 17.5 cytosine and 27.9 uracil in moles. The hyperchromicity on Tw 333-RNA by thermal denaturation was $25.1\%$, indicating Tm value of $47^{\circ}C$. The virus coat protein migrated as a single component in SDS-polyacrylamide gel electrophoresis and had a molecular weight of 17,500 daltons. A total of 158 amino acid residues are present in the protein. Separation of the tryptic peptides by electrophoresis and chromatography yielded ninhydrin-positive compounds. The biochemical properties of RNA and coat protein of the mild mutant we very similar to those of wild type of TMV-OM strain, but some difference between the strains were observe in the base composition, hyperchromicity, amino acid composition and tryptic peptide map.
There are many scientists who want to perform experiments in a cloud environment, and pay-per-use services allow scientists to pay only for cloud services that they need. However, it is difficult for scientists to select a suitable set of resources since those resources are comprised of various characteristics. Therefore, classification is needed to support the effective utilization of cloud resources. Thus, a dynamic resource clustering method is needed to reflect the characteristics of the application that scientists want to execute. This paper proposes a resource clustering analysis method that takes into account the characteristics of an application in a hybrid cloud environment. The resource clustering analysis applies a Self-Organizing Map and K-means algorithm to dynamically cluster similar resources. The results of the experiment indicate that the proposed method can classify a similar resource cluster by reflecting the application characteristics.
Infrared (IR) wavelength is out of visible range and thus usually cut by hot filters in general commercial cameras. However, some information from the near-IR (NIR) range is known to improve the overall visibility of scene in many cases. For example when there is fog or haze in the scene, NIR image has clearer visibility than visible image because of its stronger penetration property. In this paper, we propose an algorithm for fusing the RGB and NIR images to obtain the enhanced images of the outdoor scenes. First, we construct a weight map by comparing the contrast of the RGB and NIR images, and then fuse the two images based on the weight map. Experimental results show that the proposed method is effective in enhancing visible image and removing the haze.
Freshwater macrophytes improve the structural heterogeneity of microhabitats in water, often providing an important habitat for zooplankton. Some studies have focused on the overall influence of macrophytes on zooplankton, but the effects of macrophyte in relation to different habitat characteristics of zooplankton (e.g., epiphytic and pelagic) have not been intensively studied. We hypothesized that different habitat structures (i.e., macrophyte habitat) would strongly affect zooplankton distribution. We investigated zooplankton density and diversity, macrophyte characteristics (dry weight and species number), and environmental parameters in 40 shallow wetlands in South Korea. Patterns in the data were analyzed using a self-organizing map (SOM), which extracts information through competitive and adaptive properties. A total of 20 variables (11 environmental parameters and 9 zooplankton groups) were patterned onto the SOM. Based on a U-matrix, 3 clusters were identified from the model. Zooplankton assemblages were positively related to macrophyte characteristics (i.e., dry weight and species number). In particular, epiphytic species (i.e., epiphytic rotifers and cladocerans) exhibited a clear relationship with macrophyte characteristics, while large biomass and greater numbers of macrophyte species supported high zooplankton assemblages. Consequently, habitat heterogeneity in the macrophyte bed was recognized as an important factor to determine zooplankton distribution, particularly in epiphytic species. The results indicate that macrophytes are critical for heterogeneity in lentic freshwater ecosystems, and the inclusion of diverse plant species in wetland construction or restoration schemes is expected to generate ecologically healthy food webs.
Exposure fusion is a typical image fusion technique to generate a high dynamic range image by combining two or more different exposure images. In this paper, we propose block-based exposure adjustment considering unique characteristics of human visual system and improved saturation measure to get weight map. Proposed exposure adjustment artificially corrects intensity values of each input images considering human visual system, efficiently preserving details in the result image of exposure fusion. The improved saturation measure is used to make a weight map that effectively reflects the saturation region in the input images. We show the superiority of the proposed algorithm through subjective image quality, MEF-SSIM, and execution time comparison with the conventional exposure fusion algorithm.
In this paper, we propose a method to accelerate BWN based on FPGA with limited resources for embedded system. Because of the limited number of logic elements available, a single computing unit capable of handling Conv-layer, FC-layer of various sizes must be designed and reused. Also, if the input feature map can not be parallel processed at one time, the output must be calculated by reading the inputs several times. Since the number of available BRAM modules is limited, the number of data bits in the BWN accelerator must be minimized. The image classification processing time of the BWN accelerator is superior when compared with a embedded CPU and is faster than a desktop PC and 50% slower than a GPU system. Since the BWN accelerator uses a slow clock of 50MHz, it can be seen that the BWN accelerator is advantageous in performance versus power.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.282-282
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2022
Arsenic (As) is a toxic heavy metal that affects the major rice-growing regions of the world and can cause cancer in humans. Rice paddy fields in South Asia are mostly dependent on arsenic-contaminated water sources due to which rice takes up the arsenic from the soil through roots and accumulates it in plant different parts. Here, we present a quantitative trait locus (QTL) mapping study to find out candidate genes conferring As toxicity tolerance in rice (Oryza sativa L.) at the seedling stage. Three weeks old, 120 double haploid CNDH lines derived from a cross between the Indica variety Cheongcheong and the Japonica variety Nagdong and their parental lines were used by treating with 25 μM As. After 2 weeks ofAs stress, 5 traits such as; shoot length (SL), root length (RL), shoot fresh weight (SFW), root fresh weight (RFW), and chlorophyll contents (CHC) were measured. A linkage map of 12 rice chromosomes was constructed from genotypic data DH lines using 778 SSR markers. The linkage map covered a total genetic distance of 2121.7 cM of the rice genome with an average interval of 10.6 cM between markers. A total of seventeen QTLs (LOD>2) were mapped on chromosomes 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 11, and 12 using composite interval mapping with trait-increasing alleles coming from both parents. Five QTLs for SL, Two QTLs for RL, Five QTLs for SHL, Three QTLs for RFW, and Two QTLs for CHC were detected. The QTLs related to CHC were selected for forther study.
Mutant mouse which show dwarfism has been developed by N-ethyl-N-nitrosourea (ENU) mutagenesis using BALB/c mice. The mutant mouse was inherited as autosomal recessive trait and named Small Body Size (SBS) mouse. The phenotype of SBS mouse was not apparent at birth, but it was possible to distinguish mutant phenotype from normal mice 1 week after birth. In this study, we examined body weight changes and bone mineral density (BMD), and we also carried out genetic linkage analysis to map the causative gene(s) of SBS mouse. Body weight changes were observed from birth to 14 weeks of age in both affected (n = 30) and normal mice (n = 24). BMD was examined in each five SBS and normal mice between 3 and 6 weeks of age, respectively. For the linkage analysis, we produced backcross progeny [(SBS${\times}$C57BL/6J) $F_1{\times}$ SBS] $N_2$ mice (n = 142), and seventy-four microsatellite markers were used for primary linkage analysis. Body weight of affected mice was consistently lower than that of the normal mice, and was 43.7% less than that of normal mice at 3 weeks of age (P < 0.001). As compared with normal mice at 3 and 6 weeks of age, BMD of the SBS mice was significantly low. The results showed 15.5% and 14.1 % lower in total body BMD, 15.3% and 8.7% lower in forearm BMD, and 29.7% and 20.1% lower in femur BMD, respectively. The causative gene was mapped on chromosome 10. The map order and the distance between markers were D10Mit248 - 2.1 cM - D10Mit51 - 4.2 cM - sbs - 0.7 cM - D10Mit283 - 1.4cM - D10Mit106 - 11.2cM - D10Mit170.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.73-80
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2012
Recent research efforts have focused on combining high dynamic range imaging with super-resolution reconstruction to enhance both the intensity range and resolution of images. The processes developed to date start with a set of multiple-exposure input images with low dynamic range (LDR) and low resolution (LR), and require several procedural steps: conversion from LDR to HDR, SR reconstruction, and tone mapping. Input images captured with irregular exposure steps have an impact on the quality of the output images from this process. In this paper, we present a simplified framework to replace the separate procedures of previous methods that is also robust to different sets of input images. The proposed method first calculates weight maps to determine the best visible parts of the input images. The weight maps are then applied directly to SR reconstruction, and the best visible parts for the dark and highlighted areas of each input image are preserved without LDR-to-HDR conversion, resulting in high dynamic range. A new luminance control factor (LCF) is used during SR reconstruction to adjust the luminance of input images captured during irregular exposure steps and ensure acceptable luminance of the resulting output images. Experimental results show that the proposed method produces SR images of HDR quality with luminance compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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