Disease is the major problem in ginseng cultivation from seed stratification, soil preparation prior to planting, right through to drying of the roots. There are many soil-borne disease pathogen in rhizosphere soil environment, furthermore occurrence of diseases by a diverse group of fungi and related organisms are closely related to various soil condition. Observable symptoms for soil-borne diseases include wilting, leaf death and leaf fall, death of branches and limbs and in severe cases death of the whole plant. The fungus Cylindrocarpon destructans is the cause of root rot characterized by a decay of the true root system in many ginseng production areas in Korea. Some pathogens are generally confined to the juvenile roots whilst others are capable of attacking older parts of the root system. However, the relation between the soil environmental characteristics and ginseng root rot by soil-borne disease pathogen is not clearly identified in ginseng field. In this paper, we reviewed soil-borne plant pathogen causing root rot disease of ginseng with respect to soil environment.
In this paper, we introduce a system that summarizes product evaluation through linguistic analysis to effectively utilize explosively increasing product reviews. Our system analyzes polarities of product reviews by product features, based on which customers evaluate each product like 'design' and 'material' for a skirt product category. The system shows to customers a graph as a review summary that represents percentages of positive and negative reviews. We build an opinion word dictionary for each product feature through context based automatic expansion with small seed words, and judge polarity of reviews by product features with the extracted dictionary. In experiment using product reviews from online shopping malls, our system shows average accuracy of 69.8% in extracting judgemental word dictionary and 81.8% in polarity resolution for each sentence.
Bioactivities of Korean ginkgo (Ginkgo biloba L.) extract were investigated against several fungi, general bacteria and insect pests. Crude methanolic extracts of different parts of Korean ginkgo showed different bioactivities depending on the target organisms. The methanolic extract showed in vitro antimicrobial activity at dose of 200 ug per paper disc. The extract of ginkgo stalk was some higher than seed coat and root. The extract also showed a remarkable in vivo antifungal activity against green mold (Trichoderma harzianum) on compost surface of spawn bags and in vivo insecticidal activity to Nilaparvata lugens, Plutella xylostella and Tetranychus urticae. This study suggests that Korean ginkgo extracts have a potential as a natural pesticide.
The substitution of fossil fuels with biofuels has been proposed by the European Union (EU) as part of a strategy to mitigate greenhouse gas emissions from road transport, increase security of energy supply and support the development of rural communities. Vegetable oils and their derivatives (especially methyl esters), commonly referred to as 'biodiesel', are prominent candidates as alternative diesel fuels. They have advanced from being purely experimental fuels to the initial stages of commercialization. They are technically competitive with or offer technical advantages compared to conventional diesel fuel. However, several problems remain including economics, combustions, some emissions, lube oil contamination, and low-temperature properties. Therefore, quality control of fuel-related properties of biodiesel is needed to obtain consistent engine performance by fuel users. The quality of the fuel is affected by the oil composition. Rapeseed oil has been targeted for fuel use because it produces an oil with a close-to-optimum set of fuel characteristics. In this paper we have reviewed past and current efforts, both by traditional seed-breeding methods and by genetic engineering, to modify rapeseed oil quality and yield.
This paper proposes new Steganographic model for VoIP that has very effective method using low bit encoding. Most of Steganographic models using Low bit Encoding have two disadvantages; one is that the existence of hidden secret message can be easily detected by auditory, the other is that the capacity of stego data is low. To solve these problems, this method embed more than one bit in inaudible range, so this method can improve the capacity of the hidden message in cover data. The embedding bit position is determined by using a pseudo random number generator which has seed with remaining message length, so it is hard to detect the stego data produced by the proposed method. This proposed model is able to use not only to communicate wave file with hidden message in VoIP environment but also to hide vary information which is user basic information, authentication system, etc.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.2
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pp.149-156
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2008
In this paper, we propose a method aiming at updating the building information of the digital maps using single high resolution satellite image and digital map. Firstly we produced a digital orthoimage through the automatic co-registration of QuickBird image and 1:1,000 digital map. Secondly we extracted building height information through the template matching of digital map's building vector data and the image's edges obtained by Canny operator. Finally we refined the shape of some buildings by using the result from template matching as the seed polygon of the greedy snake algorithm. In order to evaluate the proposed method's effectiveness, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM and 1:1,000 digital map. The evaluation results showed the proposed method has a good potential for extraction and revision of building information.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1986-1994
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1999
In this paper, a semi-automatic approach is adopted to extract a semantic object from real-world video sequences human-aided segmentation for the first frame and automatic tracking for the remaining frames. The proposed algorithm has a hierarchical structure using watershed algorithm. Each hierarchy consists of 3 basic steps: First, seeds are extracted from the simplified current frame. Second, region growing bv a modified watershed algorithm is performed to get over-segmented regions. Finally, the segmented regions are classified into 3 categories, i.e., inside, outside or uncertain regions according to region probability values, which are acquired by the probability map calculated from an estimated motion-vector field. Then, for the remaining uncertain regions, the above 3 steps are repeated at lower hierarchies with less simplified frames until every region is classified into a certain region. The proposed algorithm provides prospective results in studio-quality sequences such as 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', and 'Mother and daughter'.
For developing a text classifier using supervised learning, a manually labeled corpus of large size is required. However, it takes a lot of time and human effort. Recently a research paradigm was proposed to use a raw corpus and a small amount of seed information instead of manually labeled corpus. In this paper we introduce an unsupervised learning method that makes it possible to achieve better performance than other related works. The characteristics of our approach is that average mutual information is used to learn representative words and their weights and then update of the weights is done using a technique inspired by the works in information retrieval. By iterating this teaming process it was shown that a high performance system can be developed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.4
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pp.405-412
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2012
After the spatial discrepancy between SLI(Street-Level Imagery) and vector map is removed by their conflation, the corresponding building regions can be found based on SLI parameters. The building region correspondence, however, is not perfect even after the conflation. This paper aims to improve the correspondence of building regions by region splitting of an SLI. Regions are initialized by the seed lines, projection of building objects onto SLI scene. First, sky images are generated by filtering, segmentation, and sky region detection. Candidates for split lines are detected by edge detector, and then images are splitted into building regions by optimal split lines based on color difference and sky existence. The experiments demonstrated that the proposed region splitting method had improved the accuracy of building region correspondence from 83.3% to 89.7%. The result can be utilized effectively for enhancement of SLI services.
Conventional approaches for car number plate detection have dealt with those input images having similar sizes and simple background acquired under well organized environment. Thus their performance get reduced when input images include number plates with different sizes and when they are acquired under different lighting conditions. To solve these problem, this paper proposes a new scheme that uses the geometrical features of number plates and their topological information with reference to other features of the car. In the first step, those edges constructing a rectangle are detected and several pixels neighboring those edges are selected as the seed pixels for region growing. For region growing, color and intensity are used as the features, and the result regions are merged to construct the candidate for a number plate if their features are within a certain boundary. Once the candidates for the number plates are generated then their topological relations with other parts of the car such as lights are tested to finally determine the number plate region. The experimental results have shown that the proposed method can be used even for detecting small size number plates where characters are not visible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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