Erwinia amylovora and E. pyrifoliae are the causative agents of destructive diseases in both apple and pear trees viz. fire blight and black shoot blight, respectively. Since the introduction of fire blight in Korea in 2015, the occurrence of both pathogens has been independently reported. The co-incidence of these diseases is highly probable given the co-existence of their pathogenic bacteria in the same trees or orchards in a city/district. Hence, this study evaluated whether both diseases occurred in neighboring orchards and whether they occurred together in a single orchard. The competition and virulence of the two pathogens was compared using growth rates in vitro and in planta. Importantly, E amylovora showed significantly higher colony numbers than E. pyrifoliae when they were co-cultured in liquid media and co-inoculated into immature apple fruits and seedlings. In a comparison of the usage of major carbon sources, which are abundant in immature apple fruits and seedlings, E. amylovora also showed better growth rates than E. pyrifoliae. In virulence assays, including motility and a hypersensitive response (HR), E. amylovora demonstrated a larger diameter of travel from the inoculation site than E. pyrifoliae in both swarming and swimming motilities. E. amylovora elicited a HR in tobacco leaves when diluted from 1:1 to 1:16 but E. pyrifoliae does not elicit a HR when diluted at 1:16. Therefore, E. amylovora was concluded to have a greater competitive fitness than E. pyrifoliae.
Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) causes serious acute respiratory diseases including pneumonia and bronchitis with approximately 2.3% fatality occurrence. Main body: This study argues the main concepts that need to be considered for the gradual reopening of dental offices include treatment planning approaches, fundamental elements needed to prevent transmission of SARS-CoV-2 virus in dental healthcare settings, personal protection equipment (PPE) for dental health care providers, environmental measures, adjunctive measures, and rapid point of care tests in dental offices. Conclusion: This article seeks to provide an overview of existing scientific evidence to suggest a guideline for reopening dental offices.
A micromodel was applied to estimate the effects of geological conditions and injection methods on displacement of resident porewater by injecting scCO2 in the pore scale. Binary images from image analysis were used to distinguish scCO2-filled-pores from other pore structure. CO2 flooding followed by porewater displacement, fingering migration, preferential flow and bypassing were observed during scCO2 injection experiments. Effects of pressure, temperature, salinity, flow rate, and injection methods on storage efficiency in micromodels were represented and examined in terms of areal displacement efficiency. The measurements revealed that the areal displacement efficiency at equilibrium decreases as the salinity increases, whereas it increases as the pressure and temperature increases. It may result from that the overburden pressure and porewater salinity can affect the CO2 solubility in water and the hydrophilicity of silica surfaces, while the neighboring temperature has a significant effect on viscosity of scCO2. Increased flow rate could create more preferential flow paths and decrease the areal displacement efficiency. Compared to the continuous injection of scCO2, the pulse-type injection reduced the probability for occurrence of fingering, subsequently preferential flow paths, and recorded higher areal displacement efficiency. More detailed explanation may need further studies based on closer experimental observations.
최근 영상 검색(retrieval)과 분류(classification)에서 질감 특징(texture feature)을 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 질감 특징 추출을 위해 명암도 상호발생 행렬법(gray level co-occurrence matrix)과 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 질감의 특징을 추출한 후 특징의 중요도에 따라서 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 가중치 대표 벡터들을 기반으로 베이시안 분류기(Bayesian classifier)를 통해 임의의 질감을 인식하였다.
Lineacgrams are diagnostic films taken using X-ray from the linear accelerator with the patient in the treatment position to assure that the treatment is being delivered in accordance with the treatment prescription. But the image quality of the lineacgram is so bad because of the high X-ray energy. This paper presents a new algorithm that enhances the image of lineacgram. Thls algorithm calculates optimal threshold value which is used for segmentation of lineacgram using co-occurrence matrix and enhances the image Inside and outside treatment area preserving treatments boundary.
Concrete is an important material in most of civil constructions. Many properties of concrete can be determined through analysis of concrete images. Image segmentation is the first step for the most of these analyses. An automated system for segmentation of concrete images into microstructures using texture analysis is proposed. The performance of five different classifiers has been evaluated and the results show that using an Artificial Neural Network classifier is the best choice for an automatic image segmentation of concrete.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.05a
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pp.137-142
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2000
본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.294-296
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2012
본 논문은 일본어 웹 문서 말뭉치로부터 의존 구문 구조 관점으로 바라본 단어들의 동시발생(co-occurrence) 정보를 사용하여 서브토픽 마이닝(subtopic mining)을 수행하는 방법론을 제안한다. 우리는 의존 구문 구조를 반영하는 간단한 패턴들을 사용하여 서브토픽들을 추출 및 생성하고, 제안한 수식을 바탕으로 순위화한다. 본 방법론은 기존의 주요 상용 검색 서비스에서 제공하는 연관 검색어 및 추천 검색어를 사용한 방법론보다 좋은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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2002.08a
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pp.308-315
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2002
해양구조물 설치(Offshore Engineering)에 대한 수요가 급증함에 따라 보다 정확한 설계와 시공을 위한 해저지형 및 지질환경에 대한 탐사(Geophysical Survey)수요가 급격히 증가하고 있다. 전자기파의 감쇄가 심한 해수로 덮여 있는 해저에 대한원격탐사 매체로는 SONAR(SOund Navigation And Ranging)시스템이 일반적으로 이용되고 있다. (중략)
섬유의 자동 검사에서는 섬유 패턴과 연관이 있는 결함과 패턴과 연관이 없는 결함의 2 부류를 검사하게 된다 본 논문에서는 이들 결함의 검사를 2 단계에 거쳐서 하게 되는데, 섬유 패턴에 독립적인 결함을 프로파일 분석을 통해 우선 검출하고, 섬유 패턴에 종속적인 결함을 co-occurrence 행렬을 이용해 검출하는 기법을 소개한다. 이렇게 해서 검출된 결함들은 Back-propagation 알고리즘을 사용해 분류된다. 이 기법을 통한 실험에서 백색 유광택 타포린에서 발생하는 이물질유입 및 위사빠짐을 97.1%이상 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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