In order to detect casual agents associated with ear blight of rice, seed samples of 'Ilmi-byeo' and 'Daesan-byeo', susceptible cultivars were collected from 28 regions on a nationwide scale. Finally 23 fungi including Bipolaris oryzae($10.3\%$), Alternaria alternata ($10.2\%$), Cladosporium sp. ($7.5\%$), Nigrospora oryzae($5.2\%$) and Phoma sorghina ($6.3\%$) from seeds of 'Ilmi-byeo', and 13 fungi including N. oryzae ($15.1\%$), A. alternata ($9.6\%$) and Curvularia lunata ($2.2\%$) from seeds of 'Daesan-byeo' were detected. In case of discolored seeds caused by rice ear blight, B. oryzae($15.5\%$), A. alternata ($5.5\%$), Fusarium graminearum ($8.0\%$), N. oryzae($5.2\%$) and P. sorghina ($4.5\%$) were detected even from the hulled rice of Ilmi-byeo.
The purpose of this study was to evaluate the usefulness of low-dose CT (LDCT) for emphysema compared with high-resolution CT (HRCT). Measurements of radiation dose and noise were repeated 3 times in same exposure condition which was similar with obtaining HRCT and LDCT images. We analysed reading results of 146 subjects. Six images per participants selected for emphysema grading. Emphysema was graded for all 6 zones on the left and right sides of the lungs by the consensus reading of two chest radiologists using a 4-point scale. Between the HRCT and LDCT images, diagnostic differences and agreements for emphysema were analyzed by McNemar's and unweighted kappa tests, and radiation doses and noise by a Mann-Whitney U-test, using the SPSS 19.0 program. Radiation dose from HRCT was significantly higher than that of LDCT, but the noise was significantly lower in HRCT than in LDCT. Diagnostic agreement for emphysema between HRCT and LDCT images was excellent (k-value=0.88). Emphysema grading scores were not significantly different between HRCT and LDCT images for all six lung zones. Emphysema grading scores from LDCT images were significantly correlated with increased scores on HRCT images (r=0.599, p < 0.001). Considering the tradeoff between radiation dose and image noise, LDCT could be used as the gold standard method instead of HRCT for emphysema detection and grading.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.3
no.1
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pp.27-36
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1996
The Nanji landfill is one of the biggest uncontrolled landfill in terms of its size and scale in the world. Because the landfill was constructed on the very vulnerable alluvial deposit installing no pollution control systems such as bottom liner and leachate collection systems, it has caused a serious adverse effect to near-by groundwater and surface water systems. A through remedial investigation comprising plume detection and site-characterization was performed to design the remedial measure. As a part the investigation, comprehensive water quality study was conducted, using ten existing observation wells and one bundle type monitoring well, to determine the contaminant indicators for the plume delineation and to define the vertical and horizontal variation of specific contaminants via distances from the landfill. The results clearly shows that EC and temperature are a good pollution indicators and the vertical concentrations of specific contaminants measured in the fully screened wells are 20 to 90% more than those measured at the same depth in bundle type well which is located just 2 m apart. This paper presents a cost effective monitoring and sampling method to define the contaminant plume and obtain a basic data for leachate control measures.
Monitoring of $CO_2$ release through the ground surface is essential to confirm the safety of carbon storage projects. We conducted a feasibility study of the multi-channel surface-soil $CO_2$-concentration monitoring (SCM) system as a soil $CO_2$ monitoring tool with a small scale injection test. The background concentrations showed the distinct diurnal variation. The negative relation of $CO_2$ with temperature and the low $CO_2$ concentrations during the day imply that surface-soil $CO_2$ depends on photosynthesis and respiration. After 4.2 kg of $CO_2$ injection (1 m depth for 29 minutes), surface-soil $CO_2$ concentrations increased in the all five chambers, which were located less than 2.8 m of distance from each other. The $CO_2$ concentrations seem to be recovered to the background around 4 hours after the injection ended. To determine the leakage, the data from Chamber 2 and 5 with low increase rates were used for statistical analyses. Coefficient of variation for 30 minutes ($CV_{30min}$.) is efficient to determine a leakage signal, with reflecting the fast change in $CO_2$ concentrations. Consequently, SCM and $CV_{30min}$ could be applied for an efficient monitoring tool to detect $CO_2$ release through the ground surface. Also, this study provides ideas for establishing action steps after leakage detection.
In this paper, a feature-based registration technique is proposed for pre-contrast and post-contrast lung CT images. It utilizes three dimensional(3-D) features with their descriptors and estimates feature correspondences by nearest neighborhood matching in the feature space. We design a transformation model between the input image pairs using a free form deformation(FFD) which is based on B-splines. Registration is achieved by minimizing an energy function incorporating the smoothness of FFD and the correspondence information through a non-linear gradient conjugate method. To deal with outliers in feature matching, our energy model integrates a robust estimator which discards outliers effectively by iteratively reducing a radius of confidence in the minimization process. Performance evaluation was carried out in terms of accuracy and efficiency using seven pairs of lung CT images of clinical practice. For a quantitative assessment, a radiologist specialized in thorax manually placed landmarks on each CT image pair. In comparative evaluation to a conventional feature-based registration method, our algorithm showed improved performances in both accuracy and efficiency.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.107-116
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2015
In compliance with digital device growth, the proliferation of high-tech computers, the availability of high quality and inexpensive video cameras, the demands for automated video analysis is increasing, especially in field of intelligent monitor system, video compression and robot vision. That is why object tracking of computer vision comes into the spotlight. Tracking is the process of locating a moving object over time using a camera. The consideration of object's scale, rotation and shape deformation is the most important thing in robust object tracking. In this paper, we propose a robust object tracking scheme using Random Forest. Specifically, an object detection scheme based on region covariance and ZNCC(zeros mean normalized cross correlation) is adopted for estimating accurate object location. Next, the detected region will be divided into five regions for random forest-based learning. The five regions are verified by random forest. The verified regions are put into the model pool. Finally, the input model is updated for the object location correction when the region does not contain the object. The experiments shows that the proposed method produces better accurate performance with respect to object location than the existing methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.83-93
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2013
Recently, the SURF algorithm, which is conjugated for object tracking system as part of many computer vision applications, is a well-known scale- and rotation-invariant feature detection algorithm. The SURF, due to its high computational complexity, there is essential to develop a hardware accelerator in order to be used on an IP in embedded environment. However, the SURF requires a huge local memory, causing many problems that increase the chip size and decrease the value of IP in ASIC and SoC system design. In this paper, we proposed a way to design a SURF algorithm in hardware with greatly reduced local memory by partitioning the algorithms into several Sub-IPs using external memory and a DMA. To justify validity of the proposed method, we developed an example of simplified object tracking algorithm. The execution speed of the hardware IP was about 31 frame/sec, the logic size was about 74Kgate in the 30nm technology with 81Kbytes local memory in the embedded system platform consisting of ARM Cortex-M0 processor, AMBA bus(AHB-lite and APB), DMA and a SDRAM controller. Hence, it can be used to the hardware IP of SoC Chip. If the image processing algorithm akin to SURF is applied to the method proposed in this paper, it is expected that it can implement an efficient hardware design for target application.
Han, Dae-Hyun;Kang, Lae-Hyong;Thayer, Jordan;Farrar, Charles
Composites Research
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v.28
no.4
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pp.155-161
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2015
A composite structure was fabricated with embedded impact detection capabilities for applications in Structural Health Monitoring (SHM). By embedding sensor functionality in the composite, the structure can successfully perform impact localization in real time. Smart resin, composed of $Pb(Ni_{1/3}Nb_{2/3})O_3-Pb(Zr,\;Ti)O_2$ (PNN-PZT) powder and epoxy resin with 1:30 wt%, was used instead of conventional epoxy resin in order to activate the sensor function in the composite structure. The embedded impact sensor in the composite was fabricated using Hand Lay-up and Vacuum Assisted Resin Transfer Molding(VARTM) methods to inject the smart resin into the glass-fiber fabric. The electrodes were fabricated using silver paste on both the upper and bottom sides of the specimen, then poling treatment was conducted to activate the sensor function using a high voltage amplifier at 4 kV/mm for 30 min at room temperature. The composite's piezoelectric sensitivity was measured to be 35.13 mV/N by comparing the impact force signals from an impact hammer with the corresponding output voltage from the sensor. Because impact sensor functionality was successfully embedded in the composite structure, various applications of this technique in the SHM industry are anticipated. In particular, impact localization on large-scale composite structures with complex geometries is feasible using this composite embedded impact sensor.
In this experiment, a three dimensional structure analysis was carried out to examine the surface defects of semiconductor made artificially on known scale. It was investigated the three dimensional imaging according to the sample depth and the thermal diffusivity as well as the carrier transport properties. The thermal diffusivity measurement of the intrinsic GaAs semiconductor was also analyzed by the difference of frequency-dependence photoacoustic signals from the sample surface of different conditions. Thermal properties such as thermal diffusion length or thermal diffusivity of the Si wafer with and without defects on the surface were obtained by interpreting the frequency dependence of the PA signals. As a result, the photoacoustic signal is found to have the dependency on the shape and depth of the defects so that their structure of the defects can be analyzed. This method demonstrates the possibility of the application to the detection of the defects, cracks, and shortage of circuits on surface or sub-surface of the semiconductors and ceramic materials as a nondestructive testing(NDT) and a nondestructive evaluation(NDE) technique.
Perceived exertion involves detection and interpretation of sensations arising from the body during physical exercise. Physiological variables such as heart rate and oxygen consumption positively correlate with ratings of perceived exertion (RPE). It is unknown whether the accuracy of predicting exercise intensity from RPE differs between men and women. Therefore, it was examined whether men or women could predict relative exercise intensity, determined by oxygen consumption, more accurately from RPE. Ten male and ten female young adult subjects aged 25.1${\pm}$3.52 yr volunteered to participate. RPE were determined by the Borg 15-category scale, and a standard Bruce treadmill protocol was used to perform graded exercise testing. There was no significant difference in slope means between males and females (p=0.501). No significant difference was observed when plotting rates of perceived exertion (RPE) vs. percentage of $VO_2$ max. The relative maximal oxygen consumptions ($VO_{2max,\;}_{rel}$) were 52.36${\pm}$7.35 ml/kg/min for males and 41.44${\pm}$6.71 ml/kg/min for females, respectively and there was a significantly high difference between the two groups in the relative $VO_{2max}$, as well as figures of 4.05${\pm}$0.36 l/min for males and 2.53${\pm}$0.39 l/min for females in the absolute $VO_{2max}$ in this study. There were no significant differences in slope, y-intercept, and standard error of estimate (SEE) between males and females. No significant difference with RPE according to exercise intensity was found between males and females. However, RPE was a useful predictor of exercise intensity in independent genders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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