Tritium has been used to directly measure the exchangeable hydrogen in bleached softwood kraft pulp. The hydrogen atoms associated with hydroxyl groups in pulp or with water contained in the pulp can dissociate and exchange with the hydrogen atoms in bulk water. Tritium is a radioactive isotope of hydrogen and behaves almost identically to it. The distribution of tritium between pulp and water ($k_{pw}$) can be easily measured and becomes an index of the protons available fur hydrogen bonding. Bleached kraft pulp was refined in a PFI mill to a range of freenesses. Tritiated water was added and the amount exchanged measured. There was a slight steady increase in $k_{pw}$ until approximately 300 CSF; $k_{pw}$ then rose sharply between 300 CSF and 100 CSF. This rise appears to correlate with FSP. It is likely that the action of refining on the fiber reaches a threshold at about 300 CSF causing the fiber surface to break open creating exponentially more surface area. This theory is visually confirmed through light microscopy. The slow increase in fibrillation of the fibers above 300 CSF correlates with the increase in $k_{pw}$. Beyond the threshold of 300 CSF a dramatic difference in fibrillation is shown, also corresponding with the large increase in $k_{pw}$. The freeness difference around 300 CSF is small, but the change in fiber properties is extreme within this region. This change in properties could lead to sheet breaks and other disruptions when producing products around the threshold. This study leads to a better understanding of how fiber changes during refining, resulting in a practical benefit of target freeness determination. Presently, freeness is selected based on product quality and on some measure of runnability. Yet, there are other considerations, demonstrated by the extreme change in fiber properties around 300 CSF.
듀얼 홉 중계 시스템에서 기존의 부분 중계 노드 선택 기법은 첫 번째 홉에 대한 채널 정보만을 이용하여 중계 노드를 선택한다. 반면에, 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법은 종단간 링크 품질과 두 홉 중 평균 채널 전력이 작은 홉에 대한 링크 품질과의 상관 계수가 다른 홉에 대한 링크 품질과의 상관 계수 보다 큼을 이용하여 각각의 중계 노드에 대한 종단간 링크에서 첫 번째 홉과 두 번째 홉 중 평균 채널 전력이 작은 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 중계 노드를 선택한다. 본 논문에서는 듀얼 홉 디코딩 후 전달 중계 시스템에서 기존의 부분 중계 노드 선택 기법 및 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법에 대한 아웃티지 확률을 비균일 분포를 갖는 레일레이 페이딩 채널 하에서 분석한다. 또한, 수치적 결과를 통해 효율적인 부분 중계 노드 선택 기법, 기존의 부분 중계 노드 선택 기법, 두 홉에 대한 모든 채널 정보를 이용하는 중계 노드 선택 기법의 아웃티지 성능을 비교한다.
Two full-length cDNAs, PutPMP3-1 and PutPMP3-2, encoding PMP3 family proteins were isolated from Puccinellia tenuiflora, a monocotyledonous halophyte. Expression of both genes was induced by low temperature, salt stress, dehydration, ABA, and $NaHCO_3$. Transcripts of PutPMP3-2 were more strongly induced by these stresses relative to those of PutPMP3-1, particularly under low temperature and dehydration conditions. Expression of PutPMP3-1 and PutPMP3-2 in yeast mutants lacking the PMP3 gene can functionally complement the membrane hyper-polarization and salt sensitivity phenotypes resulting from PMP3 deletion. To compare the functions of PutPMP3-1 and PutPMP3-2, the orthologous genes in rice (OsLti6a and OsLti6b) were isolated. Both OsLti6a and OsLti6b could functionally complement the loss of PMP3 in yeast. PutPMP3-2 and OsLti6a were more effective in reversing membrane hyperpolarization than PutPMP3-1 and OsLti6b. However, the four yeast transformants each showed similar levels of salt tolerance. These results imply that these PMP3 family members don't function identically under different stress tolerance conditions.
인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.
본 논문에서 제안하는 방법은 화자 확인 (speaker verification)에서 시퀀스 확률비 테스트 (SPRT: sequential probability ratio test)를 위한 시작 프레임의 샘플 시프트를 이용해서 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. SPRT는 테스트 계산량을 줄일 수 있는 효과적인 알고리즘이다. 그러나 테스트의 결정과정에서 SPRT 방법은 입력신호가 확률밀도 함수로부터 독립적이고 균일하게 분포되어 있다는 가정하에 수행할 수 있으며, 또한 발성길이가 짧은 데이터에는 적용하기에 적절하지 못하다. 제안한 방법은 시작 프레임의 샘플 시프트를 통한 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이기 때문에 테스트 데이터의 길이에 상관없이 SPRT를 수행할 수 있다. 또한 SPRT 방법에서 고려해야 하는 데이터의 상관성은 주성분 분석(principal component analysis)을 이용함으로써 효과적으로 제거하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 샘플시프트를 위한 데이터의 계산량은 약간 증가하였지만, 등가오류율 (EER: equal error rate)에서 평균0.7%이상 좋은 성능결과를 보였다.
In this study, the antibacterial effect was evaluated to determine the benefits of high speed drying (HSD) and far-infrared radiation drying (FIR) compared to the freeze drying (FD) method. Citrus press-cakes (CPCs) are released as a by-product in the citrus processing industry. Previous studies have shown that the HSD and FIR drying methods are much more economical for drying time and mass drying than those of FD, even though FD is the most qualified drying method. The disk diffusion assay was conducted, and the minimum inhibitory concentration (MIC) and minimum bactericidal concentration (MBC) were determined with methanol extracts of the dried CPCs against 11 fish and five food-related pathogenic bacteria. The disk diffusion results indicated that the CPCs dried by HSD, FIR, and FD prevented growth of all tested bacteria almost identically. The MIC and MBC results showed a range from 0.5-8.0 mg/mL and 1.0-16.0 mg/mL respectively. Scanning electron microscopy indicated that the extracts changed the morphology of the bacteria cell wall, leading to destruction. These results suggest that CPCs dried by HSD and FIR showed strong antibacterial activity against pathogenic bacteria and are more useful drying methods than that of the classic FD method in CPCs utilization.
본 연구에서는 3차원 수치모형을 이용하여 염수 대수층 내 담수 주입량에 따른 주입정과 양수정 사이의 담수체의 거동을 수치적으로 분석하였다. 대수층 내에 8개의 주입정이 동심원 상에 등간격으로 배열되어 있으며, 동심원 중심에 한 개의 양수정이 위치해 있다. 주입량이 상대적으로 작은 경우 주입정 주변의 담수체는 인근의 주입정에서의 담수체와 서로 혼합되지 않고 독립적으로 분포한다. 그러나 주입량이 증가함에 따라 담수체의 크기는 점차적으로 증가하며, 주입정과 주입정 사이에 염수와 담수가 혼합되어 있는 영역이 나타난다. 혼합되는 정도는 주입량이 증가함에 따라 증가되며, 이러한 현상은 양수정 주변에서도 동일하게 나타난다. 또한주입량이 증가할수록 양수정 주변 및 내에서의 염수비율이 점차적으로 감소하는 경향을 나타내었다.
본 연구에서 사용된 결 자극(texture stimulus)은 확률의 개념을 이용하여 만들어졌다. 결 자극은 결 요소들의 확률분포로부터 계산된 평균과 분산으로 완전하게 기술되어 질 수 있으며, 또한 평균과 분산이 서로 직교로(orthogonal) 변화할 수 있는 유클리드 공간 속에 위치할 수 있게 된다. 결 분리과정에 관여하는 기제로는 결의 평균정보를 사용하는 기제와 결의 분산정보를 사용하는 기제가 있을 것으로 가정하였다. 본 실험에서는 유클리드 결 공간에서 짝 지워진 결 자극을 분리하는 확률을 결 자극의 평균차이와 분산차이의 함수로서 측정하였다. 두 명의 피험자로부터 얻어진 자료는 평균과 분산으로 정의된 결 공간에 두 가지 기제가 결 분리과정에 관여하고 있음을 보여주었다. 그리고 두 기제의 반응을 확률 총합(probability summation) 원리에 따라 종합적으로 처리한다는 모형이 자료를 잘 설명하였다. 그러나 두 기제가 담당하는 결 자극의 각각의 차원이 결의 평균과 분산은 아닌 것으로 밝혀졌다. 그러므로 평균과 분산이 독립적인 축을 형성하도록 구성된 유클리드 공간에서 생성된 결 자극의 분리과정에는 두 개의 상호 독립적인 기제가 관여하고 있다. 각 기제의 특성을 살펴보면, 한 기제는 결 자극의 밝기 정보를 처리하고, 다른 기제는 결의 밝기(luminance)정보와 대비 성(contrastness) 정보를 동시에 처리하는 것처럼 보인다.
본 논문은 파라미터 투영 기법이 필요없는 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. 제어기의 구조를 약간 수정하여 추정된 입력 이득항이 영으로 되지 않도록 보장하고 온라인 동작중의 어떤 순간이라고 추정된 입력 이득항이 영이 되더라도 구현에 문제를 야기하지 않는다. 입력 이득 함수의 하한 추정치만이 필요한것을 제외하면 제안한 제어 기법은 바운딩 파라미터에 대한 정확한 값이 사전에 필요하지 않다. 리아프노프 합성기법을 기초로 전체 제어 시스템이 추종오차가 점근적으로 안정하고 제어기 내의 모든 신호가 유계임을 보장한다. 역진자 시스템의 적용하여 제안한 제어기의 유용성을 입증한다.
In this paper we establish some recurrence relations satisfied by quotient moments of upper record values from the power distribution. Let {$X_n$, $n{\geq}1$} be a sequence of independent an identically distributed random variables with a common continuous distribution function(cdf) $F(x)$ and probability density function(pdf) $f(x)$. Let $Y_n=max\{X_1,X_2,{\cdots},X_n\}$ for $n{\geq}1$. We say $X_j$ is an upper record value of {$X_n$, $n{\geq}1$}, if $Y_j$ > $Y_{j-1}$, $j$ > 1. The indices at which the upper record values occur are given by the record times {$u(n)$}, $n{\geq}1$, where $u(n)=min\{j{\mid}j>u(n-1),X_j>X_{u(n-1)},n{\geq}2\}$ and $u(1)=1$. Suppose $X{\in}POW(0,1,{\theta})$ then $$E\left(\frac{X^r_{u(m)}}{X^{s+1}_{u(n)}}\right)=\frac{\theta}{s}E\left(\frac{X^r_{u(m)}}{X^s_{u(n-1)}}\right)+\frac{(s-\theta)}{s}E\left(\frac{X^r_{u(m)}}{X^s_{u(n)}\right)\;and\;E\left(\frac{X^{r+1}_{u(m)}}{X^s_{u(n)}}\right)=\frac{\theta}{n+1}\left[E\left(\frac{X^{r+1}_{u(m-1)}}{X^s_{u(n+1)}}\right)-E\left(\frac{X^{r+1}_{u(m)}}{X^s_{u(n-1)}}\right)+\frac{r+1}{\theta}E\left(\frac{X^r_{u(m)}}{X^s_{u(n)}}\right)\right]$$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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