Park, Kwiwoo;Chae, JeongGeun;Moon, Sang-Ho;Park, Chansik
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.1
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pp.99-107
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2014
In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).
Animasaun, David Adedayo;Afeez, Azeez;Adedibu, Peter Adeolu;Akande, Feyisayo Priscilla;Oyedeji, Stephen;Olorunmaiye, Kehinde Stephen
Journal of Plant Biotechnology
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v.47
no.4
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pp.298-308
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2020
Genetic diversity among Thaumatococcus daniellii populations in the southwestern region of Nigeria were assessed using morphometric and molecular markers to determine the population structure and existing genetic relationship for its improvement, conservation and sustainable utilisation. Populations from five locations in each of the six states were used for the study. Morphometric data were collected on folia characters and analysed for variability. Genome DNA was isolated from the plant leaf and amplified by polymerase chain reaction with inter-simple sequence repeat markers (ISSR) to determine the allelic polymorphism, marker effectiveness and genetic relationship of the population. The results showed significant variations in petiole length and leaf dimensions of the populations within and across the states. These morphometric traits are the major parameters that delimit the populations and they correlated significantly at P≤0.05. Analysis of the electrophoregram showed that the ISSR markers are effective for the diversity study. A total of 136 loci were amplified with an average of 7.16 loci per marker, 63.2% of the loci were polymorphic. The Principal Coordinate Analysis revealed that seven factors accounted for 81.6% of the variation and the dendrogram separated the populations into two major groups at a genetic distance of 10 (about 90% similarity) with sub-groups and clusters. Most populations within the state had a high degree of similarity, nonetheless, strong genetic relationship exists among populations from different states. The close relationship between populations across the states suggests a common progenitor, which are likely separated by ecological or geographical isolation mechanisms.
Root-knot nematode disease is a widespread and catastrophic disease of tobacco. However, little is known about the relationship between rhizosphere bacterial community and root-knot nematode disease. This study used 16S rRNA gene sequencing and PICRUSt to assess bacterial community structure and function changes in rhizosphere soil from Meloidogyne incognita-infected tobacco plants. We studied the rhizosphere bacterial community structure of M. incognita-infected and uninfected tobacco plants through a paired comparison design in two regions of tobacco planting area, Yuxi and Jiuxiang of Yunnan Province, southwest China. According to the findings, M. incognita infection can alter the bacterial population in the soil. Uninfested soil has more operational taxonomic unit numbers and richness than infested soil. Principal Coordinate Analysis revealed clear separations between bacterial communities from infested and uninfested soil, indicating that different infection conditions resulted in significantly different bacterial community structures in soils. Firmicutes was prevalent in infested soil, but Chloroflexi and Acidobacteria were prevalent in uninfested soil. Sphingomonas, Streptomyces, and Bradyrhizobium were the dominant bacteria genera, and their abundance were higher in infested soil. By PICRUSt analysis, some metabolism-related functions and signal transduction functions of the rhizosphere bacterial community in the M. incognita infection-tobacco plants had a higher relative abundance than those uninfected. As a result, rhizosphere soils from tobacco plants infected with M. incognita showed considerable bacterial community structure and function alterations.
Joon-hui Chung;Jehyeong Yeon;Hoon Je Seong;Si-Hyun An;Da-Yeon Kim;Younggun Yoon;Hang-Yeon Weon;Jeong Jun Kim;Jae-Hyung Ahn
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.32
no.12
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pp.1561-1572
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2022
Plastic pollution has been recognized as a serious environmental problem, and microbial degradation of plastics is a potential, environmentally friendly solution to this. Here, we analyzed and compared microbial communities on waste plastic films (WPFs) buried for long periods at four landfill sites with those in nearby soils to identify microbes with the potential to degrade plastics. Fourier-transform infrared spectroscopy spectra of these WPFs showed that most were polyethylene and had signs of oxidation, such as carbon-carbon double bonds, carbon-oxygen single bonds, or hydrogen-oxygen single bonds, but the presence of carbonyl groups was rare. The species richness and diversity of the bacterial and fungal communities on the films were generally lower than those in nearby soils. Principal coordinate analysis of the bacterial and fungal communities showed that their overall structures were determined by their geographical locations; however, the microbial communities on the films were generally different from those in the soils. For the pulled data from the four landfill sites, the relative abundances of Bradyrhizobiaceae, Pseudarthrobacter, Myxococcales, Sphingomonas, and Spartobacteria were higher on films than in soils at the bacterial genus level. At the species level, operational taxonomic units classified as Bradyrhizobiaceae and Pseudarthrobacter in bacteria and Mortierella in fungi were enriched on the films. PICRUSt analysis showed that the predicted functions related to amino acid and carbohydrate metabolism and xenobiotic degradation were more abundant on films than in soils. These results suggest that specific microbial groups were enriched on the WPFs and may be involved in plastic degradation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.3
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pp.173-178
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2024
This study presents a technique for assessing the dimensional quality of assembly parts in Prefabricated Steel Structures (PSS) using a stereo vision sensor. The stereo vision system captures images and point cloud data of the assembly area, followed by applying image processing algorithms such as fuzzy-based edge detection and Hough transform-based circular bolt hole detection to identify bolt hole locations. The 3D center positions of each bolt hole are determined by correlating 3D real-world position information from depth images with the extracted bolt hole positions. Principal Component Analysis (PCA) is then employed to calculate coordinate axes for precise measurement of distances between bolt holes, even when the sensor and structure orientations differ. Bolt holes are sorted based on their 2D positions, and the distances between sorted bolt holes are calculated to assess the assembly part's dimensional quality. Comparison with actual drawing data confirms measurement accuracy with an absolute error of 1mm and a relative error within 4% based on median criteria.
Kim, Daeho;Hong, Sanghyun;Kim, You-Tae;Ryu, Sangryeol;Kim, Hyeun Bum;Lee, Ju-Hoon
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.28
no.2
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pp.227-235
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2018
Foodborne illness represents a major threat to public health and is frequently attributed to pathogenic microorganisms on fresh produce. Recurrent outbreaks often come from vegetables that are grown close to or within the ground. Therefore, the first step to understanding the public health risk of microorganisms on fresh vegetables is to identify and describe microbial communities. We investigated the phyllospheres on Chinese cabbage (Brassica rapa subsp. pekinensis, N = 54). 16S rRNA gene amplicon sequencing targeting the V5-V6 region of 16S rRNA genes was conducted by employing the Illumina MiSeq system. Sequence quality was assessed, and phylogenetic assessments were performed using the RDP classifier implemented in QIIME with a bootstrap cutoff of 80%. Principal coordinate analysis was performed using a weighted Fast UniFrac matrix. The average number of sequence reads generated per sample was 34,584. At the phylum level, bacterial communities were composed primarily of Proteobacteria and Bacteroidetes. The most abundant genera on Chinese cabbages were Chryseobacterium, Aurantimonadaceae_g, Sphingomonas, and Pseudomonas. Diverse potential pathogens, such as Pantoea, Erwinia, Klebsiella, Yersinia, Bacillus, Staphylococcus, Salmonella, and Clostridium were also detected from the samples. Although further epidemiological studies will be required to determine whether the detected potential pathogens are associated with foodborne illness, our results imply that a metagenomic approach can be used to detect pathogenic bacteria on fresh vegetables.
Objective: To investigate the effect of host genetics on gut microbial diversity, we performed a structural survey of the fecal microbiota of four purebred boar pig lines: Duroc, Landrace, Hampshire, and Yorkshire. Methods: The V3-V4 regions of the 16S rRNA genes were amplified and sequenced. Results: A total of 783 operational taxonomic units were shared by all breeds, whereas others were breed-specific. Firmicutes and Bacteroidetes dominated the majority of the fecal microbiota; Clostridia, Bacilli, and Bacteroidia were the major classes. Nine predominant genera were observed in all breeds and eight of them can produce short-chain fatty acids. Some bacteria can secrete cellulase to aid fiber digestion by the host. Butyric, isobutyric, valeric, and isovaleric acid levels were highest in Landrace pigs, whereas acetic and propionic acid were highest in the Hampshire breed. Heatmap was used to revealed breed-specific bacteria. Principal coordinate analysis of fecal bacteria revealed that the Landrace and Yorkshire breeds had high similarity and were clearly separated from the Duroc and Hampshire breeds. Conclusion: Overall, this study is the first time to compare the fecal microbiomes of four breeds of boar pig by high-throughput sequencing and to use Spearman's rank correlation to analyze competition and cooperation among the core bacteria.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.10C
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pp.1007-1016
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2005
This paper presents a feature extraction method for shape based retrieval of 3D models. Since the feature descriptor of 3D model should be invariant to translation, rotation and scaling, it is necessary to preprocess the 3D models to represent them in a canonical coordinate system. We use the PCA(Principal Component Analysis) method to preprocess the 3D models. Also, we apply that to make a MBR(Minimum Boundary Rectangle) and a circumsphere. The proposed algorithm is as follows. We generate a circumsphere around 3D models, where radius equals 1(r=1) and locate each model in the center of the circumsphere. We produce the concentric spheres with a different radius($r_i=i/n,\;i=1,2,{\ldots},n$). After looking for meshes intersected with the concentric spheres, we compute the curvature of the meshes. We use these curvatures as the model descriptor. Experimental results numerically show the performance improvement of proposed algorithm from min. 0.1 to max. 0.6 in comparison with conventional methods by ANMRR, although our method uses .relatively small bins. This paper uses $R{^*}-tree$ as the indexing.
Tang, Haiming;Li, Chao;Cheng, Kaikai;Shi, Lihong;Wen, Li;Xiao, Xiaoping;Xu, Yilan;Li, Weiyan;Wang, Ke
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.30
no.11
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pp.1688-1696
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2020
Soil physical and chemical characteristics, soil potential denitrification rates (PDR), community composition and nirK-, nirS- and nosZ-encoding denitrifiers were studied by using MiSeq sequencing, quantitative polymerase chain reaction (qPCR), and terminal restriction fragment polymorphism (T-RFLP) technologies base on short-term (5-year) tillage field experiment. The experiment included four tillage treatments: conventional tillage with crop residue incorporation (CT), rotary tillage with crop residue incorporation (RT), no-tillage with crop residue retention (NT), and rotary tillage with crop residue removed as control (RTO). The results indicated that soil organic carbon, total nitrogen and NH4+-N contents were increased with CT, RT and NT treatments. Compared with RTO treatment, the copies number of nirK, nirS and nosZ in paddy soil with CT, RT and NT treatments were significantly increased. The principal coordinate analysis indicated that tillage management and crop residue returning management were the most and the second important factors for the change of denitrifying bacteria community, respectively. Meanwhile, this study indicated that activity and community composition of denitrifiers with CT, RT and NT treatments were increased, compared with RTO treatment. This result showed that nirK, nirS and nosZ-type denitrifiers communities in crop residue applied soil had higher species diversity compared with crop residue removed soil, and denitrifying bacteria community composition were dominated by Gammaproteobacteria, Deltaproteobacteria, and Betaproteobacteria. Therefore, it is a beneficial practice to increase soil PDR level, abundance and community composition of nitrogen-functional soil microorganism by combined application of tillage with crop residue management.
Particulate matter (PM) produced in pig houses may contain microbes which can spread by airborne transmission, and PM and microbes in PM adversely affect human and animal health. To investigate the microbiome in PM from pig houses, nine PM samples were collected in summer 2020 inside and outside of pig houses located in Jangseong-gun, Jeollanam-do Province, Korea, comprising three PM samples from within a nursery pig house (I-NPH), three samples from within a finishing pig house (I-FPH), and three samples from outside of the pig houses (O-PH). Microbiomes were analyzed using 16S rRNA gene amplicon sequencing. Firmicutes was the most dominant phylum and accounted for 64.8%-97.5% of total sequences in all the samples, followed by Proteobacteria (1.4%-21.8%) and Bacteroidetes (0.3%-13.7%). In total, 31 genera were represented by > 0.3% of all sequences, and only Lactobacillus, Turicibacter, and Aerococcus differed significantly among the three PM sample types. All three genera were more abundant in the I-FPH samples than in the O-PH samples. Alpha diversity indices did not differ significantly among the three PM types, and a principal coordinate analysis suggested that overall microbial communities were similar across PM types. The concentration of PM did not significantly differ among the three PM types, and no significant correlation of PM concentration with the abundance of any potential pathogen was observed. The present study demonstrates that microbial composition in PM inside and outside of pig houses is similar, indicating that most microbe-containing PM inside pig houses leaks to the outside from where it, along with microbe-containing PM on the outside, may re-enter the pig houses. Our results may provide useful insights regarding strategies to mitigate potential risk associated with pig farming PM and pathogens in PM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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