A severe pink mold rot on matured asian pear (Pyrus serotina Rehder) fruit occurred in the organic farmers' orchard in Jinju, Korea in October, 2012. Decay of pear fruit appeared as a softened water-soaked symptom that was easily punctured by pressure. Later pink mycelium appeared on the surface of pear fruit and produced a mass of powdery pink conidia spores. Optimum temperature for mycelial growth of T. roseum was $25^{\circ}C$. Conidia showed hyaline, smooth, 2-celled, thick-walled with truncate bases, ellipsoidal to pyriform, and characteristically held together zig-zag chains and $10{\sim}22(34){\times}6{\sim}10(12){\mu}m$ in size. Conidiophore was erect, colorless, unbranched type, and 4-5 ${\mu}m$ width. On the basis of mycological characteristics, pathogenicity test, and molecular identification with the ITS region, the causal fungus was identified as Trichothecium roseum (Pers.) Link ex Gray.
Many sea accidents such as collisions and groundings of vessels were occurred due to the lack of sufficient manoeuvring capability of vessels. Therefore IMO adopted 'The interim standards of ship manoeuvrability by Resolution A.751(18)' and the standards have been applied to vessels of 100m or more in length and all chemical tankers and gas carriers regardless qf the length, which were constructed on or after 1 July 1994. The IMO manoeuvrability standards are divided into three kinds as bellows; (1) Turning capability standards : Estimated values in design stage are to be certified by turning circle test of the actual vessel. (2) Course keeping quality standards : Estimated values in design stage are to be certified by $10^{\circ}\;and\;20^{\circ}$ Zig-Zag tests of the actual vessel. (3) Shortest stopping distance standards : Estimated values in design stage are to be certified by the shortest stopping distance tested by the actual vessel. In this paper, the authors computed the values of the manoeuvring standards of several vessels from their original design and compared them with those results from experiments of the model ships and also examined the values and concluded about the validity of IMO manoeuvrability standards.
Investors prefer to look for trading points based on the graph shown in the chart rather than complex analysis, such as corporate intrinsic value analysis and technical auxiliary index analysis. However, the pattern analysis technique is difficult and computerized less than the needs of users. In recent years, there have been many cases of studying stock price patterns using various machine learning techniques including neural networks in the field of artificial intelligence(AI). In particular, the development of IT technology has made it easier to analyze a huge number of chart data to find patterns that can predict stock prices. Although short-term forecasting power of prices has increased in terms of performance so far, long-term forecasting power is limited and is used in short-term trading rather than long-term investment. Other studies have focused on mechanically and accurately identifying patterns that were not recognized by past technology, but it can be vulnerable in practical areas because it is a separate matter whether the patterns found are suitable for trading. When they find a meaningful pattern, they find a point that matches the pattern. They then measure their performance after n days, assuming that they have bought at that point in time. Since this approach is to calculate virtual revenues, there can be many disparities with reality. The existing research method tries to find a pattern with stock price prediction power, but this study proposes to define the patterns first and to trade when the pattern with high success probability appears. The M & W wave pattern published by Merrill(1980) is simple because we can distinguish it by five turning points. Despite the report that some patterns have price predictability, there were no performance reports used in the actual market. The simplicity of a pattern consisting of five turning points has the advantage of reducing the cost of increasing pattern recognition accuracy. In this study, 16 patterns of up conversion and 16 patterns of down conversion are reclassified into ten groups so that they can be easily implemented by the system. Only one pattern with high success rate per group is selected for trading. Patterns that had a high probability of success in the past are likely to succeed in the future. So we trade when such a pattern occurs. It is a real situation because it is measured assuming that both the buy and sell have been executed. We tested three ways to calculate the turning point. The first method, the minimum change rate zig-zag method, removes price movements below a certain percentage and calculates the vertex. In the second method, high-low line zig-zag, the high price that meets the n-day high price line is calculated at the peak price, and the low price that meets the n-day low price line is calculated at the valley price. In the third method, the swing wave method, the high price in the center higher than n high prices on the left and right is calculated as the peak price. If the central low price is lower than the n low price on the left and right, it is calculated as valley price. The swing wave method was superior to the other methods in the test results. It is interpreted that the transaction after checking the completion of the pattern is more effective than the transaction in the unfinished state of the pattern. Genetic algorithms(GA) were the most suitable solution, although it was virtually impossible to find patterns with high success rates because the number of cases was too large in this simulation. We also performed the simulation using the Walk-forward Analysis(WFA) method, which tests the test section and the application section separately. So we were able to respond appropriately to market changes. In this study, we optimize the stock portfolio because there is a risk of over-optimized if we implement the variable optimality for each individual stock. Therefore, we selected the number of constituent stocks as 20 to increase the effect of diversified investment while avoiding optimization. We tested the KOSPI market by dividing it into six categories. In the results, the portfolio of small cap stock was the most successful and the high vol stock portfolio was the second best. This shows that patterns need to have some price volatility in order for patterns to be shaped, but volatility is not the best.
In 2012, a pink mold rot was observed on apple (Malus pumila var. dulcissima Koidz.) at the Wholesale Market for Agricultural Products, Jinju, Korea. The first symptom of pink mold rot on apple fruit is a water-soaked appearance of the affected tissue and surface fruit formed pink mold rot, then became brown and produced a mass of powdery pink conidia spores. Colony was fast growing colonies, pinksh, zonate in diurnal rhythm, powdery from conidia. Optimum temperature for mycelial growth was $25^{\circ}C$. Conidia were hyaline, smooth, two-celled, thick-walled conidia with truncate bases, ellipsoidal to pyriform, and characteristically held together zig-zag chains and $12-26{\times}8-12{\mu}m$ in size. Conidiophore was erect, colorless, unbranched, and $4-5{\mu}m$ wide. On the basis of mycological characteristics, pathogenicity test, and molecular identification with the ITS region, the causal fungus was identified as Trichothecium roseum (Pers.) Link ex Gray.
Physiological analysis of the physical exercise was made on 9 subjects performing mountain climbing. The course between two points (256 and 516 meters altitude) was 1,300 meters in distance and difference of vertical height was 260 meters making the mean grade of 20%. In the field, the heart rates during uphill or downhill walk were recorded by EKG radio-telemetry. In the laboratory, oxygen consumption was obtained by the recorded heart rates, using individual heart rate vs oxygen consumption diagram obtained by treadmill test. the following results were obtained. 1. Uphill walk time was 36.5 minutes, and during this period the mean heart rate was 149.0 heats/min and peak heart rate was 169.2 beats/min. The total heart beats during the uphill walk was 5.433 beats. 2. The ratio of individual mean heart rate during the uphill walk to the maximal heart rate distributed between 66.6% and 98.3%, and the mean of the total group was 83.1%. The ratio of peak heart rate of uphill walk to the maximal heart rate was 94.5% in the group. Thus uphill walk of a 20% grade mountain course was an exhaustive exercise. 3. Oxygen consumption during uphill walk was 2.22 l/min (ranged between 1.79 and 2.70 l/min) and the ratio of this to the resting oxygen consumption was 8.31. The peak value of oxygen consumption during uphill walk was 2.73 l/min and the ratio of this to the resting oxygen consumption was 10.39. 4. Energy expenditure during uphill walk showed a mean of 11.1 kcal/min and the peak expenditure rate was 13.6 kcal/min. The total energy expenditure during 36.5 minutes of uphill walk was 396 kcal. 5. In downhill walk, the time was 31.7 minutes, mean heart rate was 118.4 (ranged between 100.1 and 142.7) beats/min, and the peak heart rate was only 129.4 beats/min. The ratio of mean heart rate to the maximal heart rate was 66.3%. Total heart beats during downhill walk was 3,710 beats. The ratio of downhill oxygen consumption to the resting consumption was 5.70. The rate of energy expenditure was 7.5 kcal/min, and the total onery expenditure during the 31.7 minutes of downhill walk was 228 kcal. 6. The effect of training was manifest in the uphill walk and not in the downhill walk. After training in mountain course walk, i) the uphill time was shortened, ii) mean heart rate increased, iii) time vs heart rate curve became smooth and showed less frequent zig-zag, i.e., the depth of trough on the curve decreased and the magnitude was less than 10 beats. In non-trained subject the depth of trough on the curve was greater than 50 beats and appeared more frequently. 7. Mountain climbing is a good health promotion exercise. For the promotion of health the reasonable amount of uphill mountain walk exercise in a 20% grade course is a walk for 40 or 50 minutes duration once a week.
In 2012, a pink mold rot was observed on unishiu orange (Citrus unshiu Mac.) fruits at the Wholesale Market for Agricultural Products, Jinju, Korea. The symptom on unishiu orange was a water-soaked lesion on the surface of fruit, which later on enlarged to form softened brown rot lesions. The diseased fruits were covered with pink-colored mold, consisting of conidia and conidiophores of the pathogen. Optimum temperature for mycelial growth was $25^{\circ}C$. Conidia were hyaline, smooth, 2-celled, and thick-walled conidia with truncate bases, ellipsoidal to pyriform, characteristically held together zig-zag chains and $12-26{\times}8-12{\mu}m$ in size. Conidiophore was erect, colorless, unbranched, and 4-5 ${\mu}m$ wide. On the basis of mycological characteristics, pathogenicity test, and molecular analysis with complete ITS rDNA region, the causal fungus was identified as Trichothecium roseum (Pers.) Link ex Gray. This is the first report of pink mold rot caused by T. roseum on unishiu orange in Korea.
In this paper, Using an automatic tracking system, behavior of an aquatic insect, Chironomus sp. (Chironomidae), was observed in semi-natural conditions in response to sub-lethal treament of a carbamate insecticide, carbofuran. The fourth instar larvae were placed in an observation cage $(6cm\times{7cm}\times{2.5cm)}$ at temperature of $18^\circ{C}$ and the light condition of 10 time (light) : 14 time (dark). The tracking system was devised to detect the instant, partial movement of the insect body. Individual movement was traced after the treatment of carbofuran (0.1ppm) for four days 2days : before treatment, 2 days : after treatment). Along with the other irregular behaviors, "ventilation activity", appearing as a shape of "compressed zig-zag", was more frequently observed after the treatment of the insecticide. The activity of the test individuals was also generally depressed after the chemical treatment. In order to detect behavioral changes of the treated specimens, wavelet analysis was implemented to characterize different movement patterns. The extracted parameters based on Discrete Wavelet Transforms (DWT) were subsequently provided to artificial neural networks to be trained to represent different patterns of the movement tracks before and after treatments of the insecticide. This combined model of wavelets and artificial neural networks was able to point out the occurrence of characteristic movement patterns, and could be an alternative tool for automatically detecting presences of toxic chemicals for water quality monitoring. quality monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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