Kim, Doohyun;Ock, Hyun Geun;Ahn, Kyung Hyun;Lee, Seung Jong
Korean Chemical Engineering Research
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v.53
no.6
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pp.709-716
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2015
In this study, structural developments of polypropylene / ionomer / clay ternary composites were investigated depending on the dispersion and localization of clay. The changes in physical properties were observed adding organoclays 1~10wt% to 90% polypropylene and 10% ionomer blends. The organoclays were localized inside of the dispersed phase under the composition of 3wt%, however, over that composition, clay particles formed stiff network structure in the dispersed phase and additional clays were localized at the interface between two phases. According to the developments of microstructure, the interaction of ternary composites changed from polypropylene-ionomer to polypropylene-ionomer and ionomer-clay which affected rheological properties. The storage modulus (G') of the composites was similar to the blends when clays were localized inside of dispersed phase but increased when clays were localized at interface. Also, the fractured morphology of the composites showed phase boundary and growing radius of dispersed phase depending on addition of fillers when clays were found inside. However, when fillers found at the interface between blends, the radius of the dispersed phase decreased and compatibilized morphology were observed. The interfacial interaction of the ternary composite was quantified depending on the structural development of dispersed phase and localization of clay particles by the rheological properties. The interaction of composites at solid state which was measured through peel adhesion strength increased by growth of interfacial interaction of each component. Furthermore, the crystallinity of the composites was decreased when the clay particles were localized at the interface.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.2
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pp.220-226
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2013
Recently, with the rapid development of factory automation and logistics system, a few workers were able to manage the broad workplace such as large vessels and warehouse. To estimate the exact location of these workers in the conventional wireless indoor localization systems, three or more fixed nodes are generally used to recognize the location of a mobile node consisting of a single node. However, these methods are inefficient in terms of node deployment because the broad workplace requires a lot of fixed nodes compared to workers(mobile nodes). Therefore, to efficiently deploy fixed nodes in these environments that need a few workers, this paper presents a novel estimation algorithm which can reduce the number of fixed nodes by efficiently recognizing the relative coordinates of two fixed nodes through a mobile node composed of three nodes. Also, to minimize the distance errors between mobile node and fixed node, rounding estimation(RE) technique is proposed. Experimental results show that the error rate of localization is improved, by using proposed RE technique, 90.9% compared to conventional trilateration in the free space. In addition, despite the number of fixed nodes can be reduced by up to 50% in the indoor free space, the proposed estimation algorithm recognizes precise location which has average error of 0.15m.
Efforts to control viral diseases in crop production include several types of physical or chemical treatments; antiviral extracts of a number of plants have also been examined to inhibit plant viral infection. However, treatments utilizing naturally selected microorganisms with activity against plant viruses are poorly documented. Here we report isolation of a soil inhabiting bacterium, Pseudomonas oleovorans strain KBPF-004 (developmental code KNF2016) which showed antiviral activity against mechanical transmission of tobamoviruses. Antiviral activity was also evaluated in seed transmission of two tobamoviruses, Pepper mild mottle virus (PMMoV) and Cucumber green mottle mosaic virus (CGMMV), by treatment of seed collected from infected pepper and watermelon, respectively. Pepper and watermelon seeds were treated with culture supernatant of P. oleovorans strain KBPF-004 or control strain ATCC 8062 before planting. Seeds germinated after treatment with water or ATCC 8062 yielded about 60% CGMMV or PMMoV positive plants, whereas < 20% of KBPF-004-treated seeds were virus-infected, a significantly reduced seed transmission rate. Furthermore, supernatant of P. oleovorans strain KBPF-004 remodeled aggregation of PMMoV 126 kDa protein and subcellular localization of movement protein in Nicotiana benthamiana, diminishing aggregation of the 126 kDa protein and essentially abolishing association of the movement protein with the microtubule network. In leaves agroinfiltrated with constructs expressing the coat protein (CP) of either PMMoV or CGMMV, less full-size CP was detected in the presence of supernatant of P. oleovorans strain KBPF-004. These changes may contribute to the antiviral effects of P. oleovorans strain KBPF-004.
Kim, Changsik;Jeon, Yongun;Park, Jungsun;Cho, Jin Yeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.1
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pp.1-12
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2021
In this paper, a new algorithm is proposed to estimate the damage location in the composite panel by extracting the elastic wave signal reflected from the damaged area. The guided elastic wave is generated by a piezoelectric actuator and sensed by a piezoelectric sensor. The proposed algorithm adopts a diagnostic approach. It compares the non-damaged signal with the damaged signal, and extract damage information along with sensor network and lamb wave group velocity estimated by signal correlation. However, it is difficult to clearly distinguish the damage location due to the nonlinear properties of lamb wave and complex information composed of various signals. To overcome this difficulty, the cumulative summation feature vector algorithm(CSFV) and a visualization technique are newly proposed in this paper. CSFV algorithm finds the center position of the damage by converting the signals reflected from the damage to the area of distance at which signals reach, and visualization technique is applied that expresses feature vectors by multiplying damage indexes. Experiments are performed for a composite panel and comparative study with the existing algorithms is carried out. From the results, it is confirmed that the damage location can be detected by the proposed algorithm with more reliable accuracy.
In a yeast two-hybrid screen, we identified the microtubule-destabilizing protein SCG10 as a potential effector protein of $BRI_3$. The association was verified using GST pull-down, Co-IP, and their perinuclear co-localization. The analysis of in vitro microtubule polymerization/depolymerization showed that the binding of $BRI_3$ to SCG10 effectively blocked the ability of SCG10 to induce microtubule disassembly, as determined by turbidimetric assays. In intact PC12 cells, $BRI_3$ exhibited the ability to stabilize the microtubule network and attenuate the microtubule-destabilizing activity of SCG10. Furthermore, co-expression of $BRI_3$ with SCG10 attenuated SCG10-mediated PC12 cell neurite outgrowth induced by NGF. These results identify a novel connection between a neuron-specific BRI protein and the cytoskeletal network, suggesting possible roles of BRI3 in the process of neuronal differentiation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.31-37
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2016
Ranging is divided into a synchronous scheme and an asynchronous scheme according to the presence of global synchronization between nodes. In general, the asynchronous ranging is preferred over synchronous ranging because it does not require an expensive high-precision oscillator for the global synchronization. On the other hand, in a conventional asynchronous ranging scheme, the packets, which are generated by all nodes in a positioning system of a large-scale infrastructure and need to be sent for localization by reference nodes, are considerable, which cause an increase in network traffic as the number of nodes increases. The traffic congestion lowers the throughput of the network leading to a considerable loss of energy. To solve this problem, this paper proposes a ranging scheme, in which virtual transmission slots randomly and discretely selected by a plurality of nodes are used to reduce the overheads needed in synchronizing the nodes, and the ranging is performed asynchronously based on the virtual transmission slots, thereby decreasing the network traffic. In addition, a performance test proved that the proposed ranging scheme was stronger than the TWR and SDS-TWR on an error range, even though the intensity of traffic was very low.
In this paper, we have studied tracking as a training stage of considering the position and the scale of a person given its previous position, scale, as well as next and forward image fraction. Unlike other learning methods, CNN is thereby learning combines both time and spatial features from the image for the two consecutive frames. We introduce multiple path ways in CNN to better fuse local and global information. A creative shift-variant CNN architecture is designed so as to alleviate the drift problem when the distracting objects are similar to the target in cluttered environment. Furthermore, we employ CNNs to estimate the scale through the accurate localization of some key points. These techniques are object-independent so that the proposed method can be applied to track other types of object. The capability of the tracker of handling complex situations is demonstrated in many testing sequences. The accuracy of the SVM classifier using the features learnt by the CNN is equivalent to the accuracy of the CNN. This fact confirms the importance of automatically optimized features. However, the computation time for the classification of a person using the convolutional neural network classifier is less than approximately 1/40 of the SVM computation time, regardless of the type of the used features.
In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure for defective pixel detection of next-generation smart LED display board using imaging device. In this research, a technique utilizing imaging devices and deep learning is introduced to automatically detect defects in outdoor LED billboards. Through this approach, the effective management of LED billboards and the resolution of various errors and issues are aimed. The research process consists of three stages. Firstly, the planarized image data of the billboard is processed through calibration to completely remove the background and undergo necessary preprocessing to generate a training dataset. Secondly, the generated dataset is employed to train an object recognition network. This network is composed of a Backbone and a Head. The Backbone employs CSP-Darknet to extract feature maps, while the Head utilizes extracted feature maps as the basis for object detection. Throughout this process, the network is adjusted to align the Confidence score and Intersection over Union (IoU) error, sustaining continuous learning. In the third stage, the created model is employed to automatically detect defective pixels on actual outdoor LED billboards. The proposed method, applied in this paper, yielded results from accredited measurement experiments that achieved 100% detection of defective pixels on real LED billboards. This confirms the improved efficiency in managing and maintaining LED billboards. Such research findings are anticipated to bring about a revolutionary advancement in the management of LED billboards.
HI0381 of Haemophilus influenzae was investigated by circular dichroism (CD) and nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. HI0381 is a 153-residue peptidoglycan-associated outer membrane lipoprotein, and a part of the larger Tol/Pal network. Here, we report its backbone $^1H$, $^{15}N$, and $^{13}C$ resonance assignments, and secondary structure predictions. About 97% of all of the $^1HN$, $^{15}N$, $^{13}CO$, $^{13}C{\alpha}$, and $^{13}C{\beta}$ resonances covering 131 non-proline residues of the 134 residue, mature protein, were clarified by sequential and specific assignments. CSI and TALOS analyses revealed that HI0381 contains five ${\alpha}$-helices and five ${\beta}$-strands. To characterize the structure of HI0381, the effects of pH and salt concentration were investigated by CD. In addition, the structural changes occurring when HI0381 was in a membranous environment were investigated by comparing its HSQC spectra and CD data in buffer and in DPC micelles; the results showed that helix ${\alpha}4$ and strand ${\beta}4$ became aligned with the membrane. We conclude that the conformation of HI0381 is affected by the membrane environment, implying that its folded state is directly related to its function.
Since many accidents have been constantly occurring in the workplace, requirements of Industrial Safety Management have also been increasing. In order to meet the needs and prevent the problems in advance, we designed wireless sensor network system based on PLC. This system is set with amain node including PLC Modem and Zigbee in the every workplace and each wireless sensor node is attached to every worker in the workplace. The main node is supposed to transmit and receive sensor data, and the data which is from a wireless sensor node to the main node is delivered to monitoring PC through PLC. In this paper, it is expected that, by perceiving the realtime situation of the work place through this system, we could prevent the problems in advance and reduce damages by accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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