Choi, Yun-Young;Park, Chang-Bom;Kim, Ju-Han;Weinberg, David H.;Kim, Sung-Soo S.;Gott III, J. Richard;Vogeley, Michael S.
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.35
no.1
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pp.82-82
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2010
We measure the topology of the galaxy distribution using the Seventh Data Release of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS DR7), examining the dependence of galaxy clustering topology on galaxy properties. The observational results are used to test galaxy formation models. A volume-limited sample defined by Mr<-20.19 enables us to measure the genus curve with amplitude of G=378 at 6h-1Mpc smoothing scale, with 4.8% uncertainty including all systematics and cosmic variance. The clustering topology over the smoothing length interval from 6 to 10h-1Mpc reveals a mild scale-dependence for the shift and void abundance (A_V) parameters of the genus curve. We find strong bias in the topology of galaxy clustering with respect to the predicted topology of the matter distribution, which is also scale-dependent. The luminosity dependence of galaxy clustering topology discovered by Park et al. (2005) is confirmed: the distribution of relatively brighter galaxies shows a greater prevalence of isolated clusters and more percolated voids. We find that galaxy clustering topology depends also on morphology and color. Even though early (late)-type galaxies show topology similar to that of red (blue) galaxies, the morphology dependence of topology is not identical to the color dependence. In particular, the void abundance parameter A_V depends on morphology more strongly than on color. We test five galaxy assignment schemes applied to cosmological N-body simulations to generate mock galaxies: the Halo-Galaxy one-to-one Correspondence (HGC) model, the Halo Occupation Distribution (HOD) model, and three implementations of Semi-Analytic Models (SAMs). None of the models reproduces all aspects of the observed clustering topology; the deviations vary from one model to another but include statistically significant discrepancies in the abundance of isolated voids or isolated clusters and the amplitude and overall shift of the genus curve. SAM predictions of the topology color-dependence are usually correct in sign but incorrect in magnitude.
Cui, Jinshi;Yoo, Areum;Yang, Myongkyoon;Cho, Seong In
Food Science and Preservation
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v.24
no.2
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pp.181-186
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2017
This study was conducted to investigate the weight loss, firmness, external color and vitamin C (VC) content of tomatoes (Lycopersicon esculentum) using non-destructive method to measure identical tomato samples during 15 days storage at low temperature and high humidity. Tomatoes were harvested at the light red stage, sorted, box packed and then stored in thermo-hygrostat ($10{\pm}1^{\circ}C$, $90{\pm}10%RH$). The quality changes in weight loss, firmness and external color were measured every 3 day interval. Weight loss was increased by $1.13{\pm}0.15%$, but it may not be considered to affect quality. Surface color of fruit was changed, especially in lightness and hue angle value. The color values were analyzed by analysis of variance (ANOVA), and the results were significant (p<0.001). Firmness of fruit declined during storage, but it did not decrease in direct proportion. On the storage of day 15, firmness was decreased to 40% of initial state. At last, all the experiment data are summarized and the relationship between firmness and weight loss is analyzed to construct a linear regression mathematical model that can predict the weight loss with the firmness value measured by non-destructive method. This research result could be useful in helping tomato exporters and suppliers to get real-time quality factor by using proposed method and regression model.
Park, Su-Jung;Hwang, Yun-Chan;Oh, Won-Mann;Hwang, In-Nam
Restorative Dentistry and Endodontics
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v.32
no.4
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pp.356-364
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2007
The purpose of this study was to assess the background color-interceptive ability ana opacity of opaque shade composites (Universal composite, Filtek Z350, Charisma, Clearfil ST, Palpaque Estelite, Esthet-X, and Metafil Flo). Twenty four background specimens (diameter 5.5 mm, thickness 3.0 mm) with Root dentin Mustard (Bisco, Schaumburg, IL, USA) were made. The CIE $L^*a^*b^*$ value of background specimens was measured by a spectrophotometer (Spectrolino, GretagMacbeth, Regensdorf, Switzerland). Three specimens in every group were filled on the background specimens. The surface color of samples was measured by a spectrophotometer in 3.0 mm and every thickness to 0.5 mm while grinding. The color difference in the background color along with 3.0 mm specimen gauged the masking effect in each thickness while grinding and polishing. The opacity was calculated in 1 mm thick specimens. The opacity was in the decreasing order of Clearfil ST, Metafil Flo, Filtek Z350, Palpaque Estelite, Universal composite, Charisma, and Esthet-X (p < 0.05). As the thickness get reduced, $L^*$ value showed decreasing, $a^*$ increasing tendency. The surface color difference between pair of the 3.0 mm thick specimen and after grinding in same opaque resin was above 3.3 except Clearfil ST and Metafil Flo. The color difference (${\Delta}E^*$) between pair of background specimen and opaque resin built-up specimen showed more than 10.0 regardless kinds and thickness. The variance in opacity characteristics and color of the opaque composites is dependent upon manufacturer. When using the opaque resin, the optical properties of each material must be considered as well as cavity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.815-823
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2004
A hue-based attention operator and a combinational integral projection function(CIPF) are proposed to extract the normalized regions of face and facial features robustly against illumination variation. The face candidate regions are efficiently detected by using skin color filter, and the eyes are located accurately nil robustly against illumination variation by applying the proposed hue- and symmetry-based attention operator to the face candidate regions. And the faces are confirmed by verifying the eyes with the color-based eye variance filter. The proposed CIPF, which combines the weighted hue and intensity, is applied to detect the accurate vertical locations of the eyebrows and the mouth under illumination variations and the existence of mustache. The global face and its local feature regions are exactly located and normalized based on these accurate geometrical information. Experimental results on the AR face database[8] show that the proposed eye detection method yields better detection rate by about 39.3% than the conventional gray GST-based method. As a result, the normalized facial features can be extracted robustly and consistently based on the exact eye location under illumination variations.
Photomosaic is a method of representation an input image in forms of mosaics by a set of small tile images. Generally, equal rectangular tiles are used in photo mosaics. Therefore, there are limitations to expression of mosaic according to characteristic of images. In this paper, photo mosaics using quad-tree structure is proposed to create tiles in varies sizes. Initially, color variance per each level of an input image is computed using the mipmap of graphic hardware. Depending on the value of Valiance, the input image is divided into tiles in varies sizes. Each tile finds the most similar reference image and replaces with it. As a result, the method provides another pictorial effectiveness by dividing the input image into tiles in varies sizes depending on color held by the input image. In addition, whole processing is done on the graphic hardware and thereby we achieve faster performance.
This study aimed at verifying the effect of hydroxypropyl cellulose(HPC) treatment on polyethylene glycol(PEG)-treated waterlogged wood for surface stabilizing. This research investigated macroscopic and microscopic appearance, color change, weight change, and dimensional change. And effect of HPC was verified through variance analysis (ANOVA) and least significant difference test(LSD). HPC formed thin layer on the surface of wood specimen, and blocked the pore of tracheid and the gap between the crack. Specimens without deterioration showed no invisible change except HPC 1,000,000 treatment group. Whitening was appeared at the sound surface of HPC 1,000,000 treated wood. Specimens with deterioration showed a little color difference change by external moisture adsorption. Thin layer of HPC on the surface of wood specimen was maintained after the deterioration, and this HPC layer significantly suppressed the weight and dimensional change by moisture adsorption.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.139-144
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2011
This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.
Objectives: This study aimed to evaluate the ability of lithium disilicate ceramics to reproduce the A2 shade and to mask A4 substrates. Materials and Methods: Twenty-four discs (8 mm in diameter, shade A2) of high translucency (groups 1-3) and low translucency (groups 4-6) of IPS e.max ceramic with different thicknesses (0.5, 0.75, and 1 mm) were fabricated as monolithic structures. In addition, discs of medium opacity (group 7-8) with different core/veneer combinations (0.3 mm/0.7 mm and 0.5 mm/0.5 mm) were fabricated as bilayer structures. Specimens were superimposed on an A4 substrate (complex). The color changes of the complex were measured using a spectrophotometer on a black background, and the ΔE values of the complex were compared with either the A4 substrate or the A2 shade tab. One-way analysis of variance, the Tukey honest significant difference test, and the Fisher test were used to analyze the data (p < 0.05). Results: Significant between-group differences were found for comparisons to both the A4 substrate and the A2 shade (p < 0.05). When compared with the A4 substrate, the ΔE values in all groups were in the non-acceptable range. When compared with the A2 shade, the ΔE values in all groups, except groups 2 and 3, were in the clinically acceptable range. Conclusions: All translucencies and thicknesses masked the underlying dark substrate. However, the low-translucency IPS e.max Press better reproduced the A2 shade.
Objective: The aim of this study was to evaluate discoloration of teeth undergoing regenerative endodontic procedures (REPs) using blood clot or platelet-rich fibrin (PRF) as the scaffolds and different calcium silicate-based materials as the intracanal coronal barriers in an ex vivo model. Materials and Methods: Forty-eight bovine incisors were prepared and disinfected using 1 mg/mL double antibiotic paste (DAP). The specimens were then randomly divided into 2 groups (n = 24) according to the scaffolds (blood or PRF). After placement of scaffolds each group was divided into 2 subgroups (n = 12) according to the intracanal coronal barriers (ProRoot MTA or Biodentine). The pulp chamber walls were sealed with dentin bonding agent before placement of DAP and before placement of scaffolds. The color changes (${\Delta}E$) were measured at different steps. The data were analyzed using 2-way analysis of variance. Results: Coronal discoloration induced by DAP was not clinically perceptible (${\Delta}E{\leq}3.3$). Regarding the type of the scaffold, coronal discoloration was significantly higher in blood groups compared with PRF groups at the end of REP and after 1 month (p < 0.05). However, no significant difference was found between PRF and blood clot after 6 months (p > 0.05). Considering the type of intracanal coronal barrier, no significant difference existed between ProRoot MTA and Biodentine (p > 0.05). Conclusions: With sealing the dentinal tubules of pulp chamber with a dentin bonding agent and application of DAP as an intracanal medicament, coronal color change of the teeth following the use of PRF and blood sealed with either ProRoot MTA or Biodentine was not different at 6-month follow-up.
The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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