Shin, Dong Young;Hyun, Kyu Hwan;Kuk, YongIn;Shin, Dong Won;Kim, Han Woo
한국자원식물학회지
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제30권3호
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pp.311-317
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2017
This study was conducted with the aim of evaluating the antibiotic effects of leaves, stems, and roots in yacon (Smallanthus sonchifolius). Antibacterial activity of leaf extract by disk diffusion method with Bacillus subtilis and Escherichia coli respectively showed 13.3 and 13.75mm diameters of clear zone. There was no significant difference between the stems and leaves. The minimum inhibitory concentration of leaves' heating and agitation extraction showed a restrain of strain at 1mg/ml, but the stems and root extract did not appear. Yacon is a functional antibacterial material, and methanol extraction is more effective than water. This research was to investigate the growth stage of collection has the most effective antibacterial effects. It has collected yacon's leaves from June to October, which is an appropriate time for collection right before reaping. Yacon leaf has antibacterial effects on Bacillus subtilis, Escherichia coli, Enterococcus faecium, and Salmonella enteritifis. There were no significant differences by the growth stage of collection. Leaves collected in July are high in phenol which helps in sulfating activity works well considering the high scavenging capability of DPPH. Leaves collected in September are high in total flavonoid.
Small-scale production control systems for smart manufacturing are becoming increasingly necessary as the manufacturing industry seeks to maximize manufacturing efficiency as the demand for customized product production increases. Correspondingly, the development of an embedded system to realize this capability is becoming important. In this study, we developed an embedded system based on an open source system that is cheaper than a widely applied programmable logic controller (PLC)-based production control system that is easier to install, configure, and process than a conventional relay control panel. This embedded system is system is based on a low-power, high-performance Cortex M4 processor and can be applied to smart manufacturing. It is designed to improve the development environment and compatibility of existing PLCs, control small-scale production systems, and enable data collection through heterogeneous communication. The real-time response characteristics were confirmed through an operation test for input/output control and data collection, and it was confirmed that they can be used in industrial sites.
To investigate the usability of frozen canine embryos for embryo transfer in the dog, 19 donors, 3 recipients, and 6 male dogs were used for the experiment. Natural mating or artificial insemination was performed for breeding the bitches in natural estrus. Vaginal smear test along with progesterone titre test were performed to detect the appropriate mating time and the bitches were bred twice during 3-6days following LH surge. Embryo collection was done on 8, 9-11, 12-13 days after the second mating to collect morula and blastocyst. Embryos were frozen using a programmable freezer and preseued in LNE tank. Embryos were thawed in 37$^{\circ}C$ water for 15 seconds and transferred into each uterine horn within 30 minutes. Embryos were collected from 13 bitches of 19 donors(68.4%) and the collected embryos were from between 9 and 13 days after 2nd mating. Embryos were produced both by natural mating(60.0%, 9115) and AI with frozen semen(100.0%, 4/4). Embryos were collected from the donors weighed between 2.5 and 30 kg and their age was from 1.5 to 3 years. 52 embryos were collected from 13 donors and the mean number of embryos was four. The stage of embryos was from 2-cell to gastrula and morulae were colledted mostly from 10 to 11 days after 2nd mating. Embryos were collected evenly from each uterine horn and the rate of embryo collection for the number of corpus luteum was 83.9%. Embryos were transferred to 3 recipients(morula 8, blastocyst 1, gastrula 8), however, no offspring was produced.
The aerodynamic effects of leading-edge accretion can raise important safety concerns since the formulation of ice causes severe degradation in aerodynamic performance as compared with the clean airfoil. The objective of this study is to develop a numerical simulation strategy for predicting the particle trajectory around an MS-0317 airfoil in the test section of the NASA Glenn Icing Research Tunnel and to investigate the impingement characteristics of droplets on the airfoil surface. In particular, predictions of the mean velocity and turbulence diffusion using turbulent flow solver and Continuous Random Walk method were desired throughout this flow domain in order to investigate droplet dispersion. The collection efficiency distributions over the airfoil surface in simulations with different numbers of droplets, various integration time-steps and particle sizes were compared with experimental data. The large droplet impingement data indicated the trends in impingement characteristics with respect to particle size ; the maximum collection efficiency located at the upper surface near the leading edge, and the maximum value and total collection efficiency were increased as the particle size was increased. The extent of the area impinged on by particles also increased with the increment of the particle size, which is similar as compared with experimental data.
Since the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-2019), the infection has spread worldwide due to the highly contagious nature of severe acute syndrome coronavirus (SARS-CoV-2). To manage SARS-CoV-2, the development of diagnostic assays that can quickly and accurately identify the disease in patients is necessary. Currently, nucleic acid-based testing and serology-based testing are two widely used approaches. Of these, nucleic acid-based testing with quantitative reverse transcription-PCR (RT-qPCR) using nasopharyngeal (NP) and/or oropharyngeal (OP) swabs is considered to be the gold standard. Recently, the use of saliva samples has been considered as an alternative method of sample collection. Compared to the NP and OP swab methods, saliva specimens have several advantages. Saliva specimens are easier to collect. Self-collection of saliva specimens can reduce the risk of infection to healthcare providers and reduce sample collection time and cost. Until recently, the sensitivity and accuracy of the data obtained using saliva specimens for SARS-CoV-2 detection was controversial. However, recent clinical research has found that sensitive and reliable data can be obtained from saliva specimens using RT-qPCR, with approximately 81% to 95% correspondence with the data obtained from NP and OP swabs. These data suggest that self-collected saliva is an alternative option for the diagnosis of COVID-19.
Jung-Yeol Kim;Myung-Jin Chae;Giu Lee;Jae-Woo Park;Moon-Young Cho
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1324-1327
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2009
Social infrastructure is the basis of public welfare and should be recognized and managed as important assets. Bridge is one of the most important infrastructures to be managed systematically because the impact of the failure is critical. It is essential to monitor the performance of bridges in order to manage them as an asset. But current analytical methods such as predictive modeling and structural analysis are very complicated and difficult to use in practice. To apply these methods, structural and material condition data collection should be performed in each element of bridge. But it is difficult to collect these detailed data in large numbers and various kinds of bridges. Therefore, it is necessary to collect data of major measurement items and predict the life of bridges roughly with advanced information technologies. When certain measurement items reach predefined limits in the monitoring bridges, precise performance measurement will be done by detailed site measurement. This paper describes the selection of major measurement items that can represent the tendency of bridge life and introduces automated bridge data collection test-bed using wireless sensor network technology. The following will be major parts of this paper: 1) Examining the features of conventional bridge management system and data collection method 2) Mileage concept as a bridge life indicator and measuring method of the indicator 3) Test-bed of automated and real-time based bridge life indicator monitoring system using wireless sensor network
This paper presents a complete survey of recent techniques that are applied in the field of real-time Java computing. It focuses on the issues that are especially important for hard real-time applications, which include time predictable garbage collection, worst-case execution time analysis of Java programs, real-time Java threads scheduling and compiler techniques designed for real-time purpose. It also evaluates experimental frameworks that can be used for researching real-time Java. This overview is expected to help researchers understand the state-of-the-art and advance the research in real-time Java computing.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.124-129
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2002
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent λ of recurrent neural networks can be controlled efficiently by a stochastic gradient method. An essential core of the proposed method is a novel stochastic approximate formulation of the Lyapunov exponent λ as a function of the network parameters such as connection weights and thresholds of neural activation functions. By a gradient method, a direct calculation to minimize a square error (λ - λ$\^$obj/)$^2$, where λ$\^$obj/ is a desired exponent value, needs gradients collection through time which are given by a recursive calculation from past to present values. The collection is computationally expensive and causes unstable control of the exponent for networks with chaotic dynamics because of chaotic instability. The stochastic formulation derived in this paper gives us an approximation of the gradients collection in a fashion without the recursive calculation. This approximation can realize not only a faster calculation of the gradient, but also stable control for chaotic dynamics. Due to the non-recursive calculation. without respect to the time evolutions, the running times of this approximation grow only about as N$^2$ compared to as N$\^$5/T that is of the direct calculation method. It is also shown by simulation studies that the approximation is a robust formulation for the network size and that proposed method can control the chaos dynamics in recurrent neural networks efficiently.
In modern society, men are selecting dress based on physical features as well as individual taste. Through this concern with appearance, new descriptive words have appeared from time to time. Therefore this study aimed to analyze the type of image style expressed in the Paris Men's Fashion Collection during the period of 2001 S/S collections~2010 F/W collections. This study used Frequency and Chi-square tests through SPSS 12.0 program for the analysis of a total of the 1,357 materials shown from nine designers. The results were as follows. As a result of examining the image style according to chronology and season by frequency and the tendency of design works by chi-square test, in the tendency of the image style by chronology, the style emphasizing a sexy and manly appearance is preferred through the tendency that Homme Fataleism has been continually released in foreign men's fashion collections for about ten years. In the tendency of the image style by season, the image style of the Homme Fataleism was highly published in SS and FW season except for SS in 2004 and 2008. In the tendency of design works by chronology and season, the H-silhouette was highly preferred for about a decade. In color, the light brown group was frequently used until 2008 while gray has mainly been of use since 2009.
건설 산업의 재해 중 상당 부분은 작업자의 이동 중 발생한다. 건설 현장의 안전관리는 작업을 중심으로 수행되며, 이는 이동 경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리 수준을 상대적으로 낮게 만든다. 많은 연구자들이 위험원을 인지하는 것이 안전관리의 기본임을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 자동화 데이터 수집기술(Automated Data Collection)을 이용하여 작업자의 이동경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리자의 인지를 지원하는 모델을 개발하였다. 모델은 실시간 위치추적기술 기반의 작업자의 위치정보와 BIM을 통한 최적이동 동선의 비교를 통해 일차적으로 위험 가능 지역을 찾는다. 그리고 기존 위험지역과 작업지역을 필터링함으로써 위험 가능 지역을 폭을 좁힌다. 이를 바탕으로 안전 관리자는 위험원이 존재할 가능성이 높은 지역에 대한 정보를 제공받고, 현장의 상황에 맞는 안전관리대책을 수립할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 모델을 통해 발견하지 못한 채 남을 수 있는 위험지역을 인지함으로써 안전관리 프로세스 범위에 속하지 않는 위험원을 줄일 수 있으며, 이를 통해 건설 현장의 안전 향상에 도움을 줄 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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