Suk Dang Kim Sangjeong (1722-1788) was one of the Big Three Noron literati of the mid-18th century, and is an author worth taking note of in that he expressed the duty to pursue the Qin-Han gomoon-ron (古文論) more clearly and radically than anyone else. The literary debates that unfolded in the letters he exchanged with Ahn Doje (安道濟) and Sin Daejeon (申大傳) are the clues that may explain the continual development of Qin-Han gomoon-ron within Joseon. His gomoon-ron is a self-reflection of the Dang-Song gomoon-ron that continued as tradition in the Noron literati after Kim Changhyeop (金昌協), and also reflects his literary and periodical confidence. At the same time, he also makes a distinction with Qin-Han gomoon-ron set forth by the Seven Masters literature from the Ming Dynasty (前後七子) in that he takes precautions against plagiarism and emulation. It has rarely been shown that his sentences plagiarize and excessively cite the classics, or that he abstrusely elaborates sentences. He sorted through things of value worth recording and cleanly reenacted them based on the scenes and conversations, further, delivered applicable normative lessons through allegoric writing. This may be discussed as the portions that are possessed by the Qin-Han gomoon-ron that he pursued, and particularly that have the esthetic and contact point of historical prose. Kim Sangjeong's writing pursued the Qin-Han gomoon-ron of a prior era, and though distinguishable from authors of difficult writings, possesses unique characteristics that make it distinct from the Dang-Song gomoon-ron that focuses on argument. The direction of Kim Sangjeong's antiquarianism seeks after imperial loyalty, and is mutually intelligible with the artistic discourse of the Noron Cheongryu literati such as Lee Yunyeong, Kim Sangsuk, Lee Insang, and Hong Naksun who preferred archaeological finds and classical prose. While their literary tastes are a reflection of their conservative worldviews, they may also have been utilized as a foundation supporting their lives which were devoted to literature.
Kim, Jung-Min;Lim, Su-Jin;Tai, Truong A;Hong, Ki-Jeong;Yoon, Byoung-Su
Journal of Apiculture
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v.32
no.2
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pp.119-131
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2017
For the Rapid detection of small hive beetle (SHB; Aethina tumida) and for the mass-survey against SHB invasion, SHB-specific ultra-rapid PCR system was developed. Three different pairs of Aethina tumida-specific primers were deduced from cytochrome oxidase subunit I (COI) gene in mitochondrial DNA of SHB. Using optimized SHB-specific ultra-rapid PCR, $2.1{\times}10^1$ molecules of COI gene belonged to SHB could be detected specifically and quantitatively within 18 minutes 40 seconds. For the purpose of the application in apiary field, a DNA extraction method from bee debris was separatedly developed. When $10^5$ SHB-specific COI molecules (1/1000 body of SHB larvae) are existed in 1g of bee debris, it could be verified inner 10 minutes as qualitative and quantitative manner. SHB-specific ultra-rapid PCR we proposed would be expected to apply widely, either in apiary field or laboratory, for the rapid detections and the control against SHB-invasion.
Recently, high-resolution cameras in smartphones enable measurement of minute objects such as cracks in concrete using image processing techniques. The technology to investigate the crack width using an application at an adjacent distance of the close shot range has already been implemented, but the use is limited, so it is necessary to verify the usability of the high-resolution smartphone camera to measure cracks at a longer distance. This study focuses on recognizing the size of subdivided crack widths at a thickness within 1.0 mm of crack width at a distance of 2 m. In recent Android-based smartphones, an experiment was conducted focusing on the relationship between the unit pixel size, which is a measurement component, and the shooting distance, depending on the camera resolution. As a result, it was possible to confirm the necessity of a smartphone lens for the classification and quantification of microcrack widths of 0.3 mm to 1mm. The universal telecentric lens for smartphones needed to be installed in an accurate position to minimize the effect of distortion. In addition, as a result of applying a 64 MP high-resolution smartphone camera and double magnification lens, the crack width could be calculated within 2 m in pixel units, and crack widths of 0.3, 0.5, and 1mm could be distinguished.
Korea is near close the success on the indigenous launch vehicle KSLV-2 after the second test launch during the second half of 2022, and the satellite development has been already in the level of advanced country. After the such mature of satellite and launch vehicle technologies, Korea's space development main theme should be 'Space Exploration and Space Application', and paradigm should be changed from 'Hardware' to 'Scientific/Technological Mission', from 'Unmanned' to 'Manned'. Korea's prime space strategy should be the direction of expansion of space industry, creation of employment and secure the key technologies, improvement of convenience and safety of people. For the purpose it is necessary to start 'Manned Space Development' such that participation to 'Artemis and Gateway Program' in 20s' and manned Mars exploration in 30s' which would be carried out by means of global international cooperation, and which could be a good opportunity to explore the new area of space development and upgrade national technology capability. Taking advantage of this opportunity, it is required for Korea to join the international programs through developing indigenous challenging, sustainable Korean mission and hardware. Also selection of the 2nd Korean Astronaut could draw national attention, especially could give dreams to young generation. Participation to the Artemis program could be the opportunity of entering the major space fairing nation and boosting up national pride. In this study we survey and analyze the Artemis Program in detail, and in conclusion we suggest the strategy of Korea's participation to the Artemis Program.
Sparse-view computed tomography (CT) imaging technique is able to reduce radiation dose, ensure the uniformity of image characteristics among projections and suppress noise. However, the reconstructed images obtained by the sparse-view CT imaging technique suffer from severe artifacts, resulting in the distortion of image quality and internal structures. In this study, we proposed a convolutional neural network (CNN) with wavelet transformation and residual learning for reducing artifacts in sparse-view CT image, and the performance of the trained model was quantitatively analyzed. The CNN consisted of wavelet transformation, convolutional and inverse wavelet transformation layers, and input and output images were configured as sparse-view CT images and residual images, respectively. For training the CNN, the loss function was calculated by using mean squared error (MSE), and the Adam function was used as an optimizer. Result images were obtained by subtracting the residual images, which were predicted by the trained model, from sparse-view CT images. The quantitative accuracy of the result images were measured in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM). The results showed that the trained model is able to improve the spatial resolution of the result images as well as reduce artifacts in sparse-view CT images effectively. Also, the trained model increased the PSNR and SSIM by 8.18% and 19.71% in comparison to the imaging model trained without wavelet transformation and residual learning, respectively. Therefore, the imaging model proposed in this study can restore the image quality of sparse-view CT image by reducing artifacts, improving spatial resolution and quantitative accuracy.
Ye-Eun, Lee;Seung-Hwa, Han;Dong-Gyu, Lee;Ho-Joon, Kim
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.1
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pp.51-58
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2023
In this paper, we propose an organ segmentation technique for the automatic extraction of medical diagnostic indicators from X-ray images. In order to calculate diagnostic indicators of heart disease and spinal disease such as VHS(vertebral heart scale) and Cobb angle, it is necessary to accurately segment the thoracic spine, carina, and heart in a chest X-ray image. A deep neural network model in which the high-resolution representation of the image for each layer and the structure converted into a low-resolution feature map are connected in parallel was adopted. This structure enables the relative position information in the image to be effectively reflected in the segmentation process. It is shown that learning performance can be improved by combining the OCR module, in which pixel information and object information are mutually interacted in a multi-step process, and the channel attention module, which allows each channel of the network to be reflected as different weight values. In addition, a method of augmenting learning data is presented in order to provide robust performance against changes in the position, shape, and size of the subject in the X-ray image. The effectiveness of the proposed theory was evaluated through an experiment using 145 human chest X-ray images and 118 animal X-ray images.
HK shiitake mushroom mycelium (HKSMM), containing 14% β-glucan, is a health functional food ingredient approved individually for liver health by the Ministry of Food and Drug Safety. The immune-enhancing efficacy of a 50% aqueous ethanol extract of HKSMM (designated HKSMM50) was studied in Jurkat cells activated with concanavalin A (ConA). Active hexose correlated compound (AHCC) was used as a positive control. ConA-activated Jurkat cells were treated with HKSMM50 (0, 25, 50, 100 ㎍ g/ml) or AHCC (100 ㎍ g/ml), and cultured for 3 and 6 hours. The nuclear factor of activated T cells (NFAT) protein content in the cytosol and the nucleus was measured by Western blotting. Interleukin-2 (IL-2), interferon-gamma (IFN-γ), and cyclooxygenase-2 (COX-2) were determined using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) kits. HKSMM50 lowered NFAT content in the cytosol, but elevated NFAT content in the nucleus. The IL-2 and IFN-γ productions were elevated. Meanwhile, both COX-2 activity and apoptosis were suppressed. The efficacy of the AHCC treatment showed similar to those of HKSMM50 treatments. These results indicate that the HKSMM50 exhibited immune-enhancing effects in ConA-treated Jurkat cells by activation of NFAT protein, and suggest that HKSMM could be used as a health functional food ingredient to improve immune functions in humans.
In the event of an outbreak of a livestock epidemic, it has been considered that the existing burial-centered carcass disposal method should be improved ecofriendly for prevention of leachate and odors from burial basically in regard of pathogen inactivation. Therefore, the aim of this study is whether it was possible to treat the carcass of cattle and chickens using the chemical carcass treatment method. It was conducted to establish detailed treatment standards for the chemical treatment method of cattle and chicken carcasses based on the results of the proof of the absence of infectious diseases in cattle chickens. After inoculating cattle carcass with 10 pathogens (foot and mouth disease virus, bovine viral diarrhea virus, Mycobacterium bovis, Mycobacterium avium subsp. Paratuberculosis, Brucella abortus, Bacillus anthracis, Clostridium chauvoei, Clostridium perfringens, Escherichia coli, and Salmonella Typhimurium) and chicken carcasses with low pathogenic avian influenza virus, Clostridium perfringens type C, E. coli and Salmonella Typhimurium, these were treated at 90℃ for 5 hours in a potassium hydroxide liquid solution corresponding to 15% of the body weight. This method liquefies all cadaveric components and inactivates all inoculated pathogens by PCR and culture. Based on these results, it was possible to prove that chemical treatment of cattle and chicken carcasses is effective in killing pathogens and is a safe method without the risk of disease transmission. The chemical treatment method of livestock carcasses can be suggested as an alternative to the current domestic burial-centered livestock carcass treatment method, preventing environmental pollution, and contributing to public health.
Soybean is a crop with high-quality of protein and oil, and it is one of the most widely used genetically modified (GM) crops in the world today. In South Korea, Kwangan is the most utilized variety as a parental line for GM soybean development. In this study, untargeted LC-MS metabolomic approaches were used to compare metabolite profiles of Kwangan and three other commercial varieties cultivated in Gunwi and Jeonju in 2020 year. Metabolomic studies revealed that the 4 soybean varieties were distinct based on the partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) score plots; 18 metabolites contributed to variety distinction, including phenylalanine, isoflavones, and fatty acids. All varieties were clearly differentiated by location on the PLS-DA score plot, indicating that the growing environment is also attributable to metabolite variability. In particular, isoflavones and linolenic acid levels in Kwangan were significantly lower and higher, respectively compared to those of the three varieties. It was discussed that it might need to include more diverse conventional varieties as comparators in regard to metabolic characteristics of Kwangan for the assessment of substantial equivalence biogenetically engineered soybeans in a Kwangan-variety background.
Image deblurring aims to remove image blur, which can be generated while shooting the pictures by the movement of objects, camera shake, blurring of focus, and so forth. With the rise in popularity of smartphones, it is common to carry portable digital cameras daily, so image deblurring techniques have become more significant recently. Originally, image deblurring techniques have been studied using traditional optimization techniques. Then with the recent attention on deep learning, deblurring methods based on convolutional neural networks have been actively proposed. However, most of them have been developed while focusing on better performance. Therefore, it is not easy to use in real situations due to the speed of their algorithms. To tackle this problem, we propose a novel deep learning-based deblurring algorithm that can be operated in real-time on HD resolution. In addition, we improved the training and inference process and could increase the performance of our model without any significant effect on the speed and the speed without any significant effect on the performance. As a result, our algorithm achieves real-time performance by processing 33.74 frames per second at 1280×720 resolution. Furthermore, it shows excellent performance compared to its speed with a PSNR of 29.78 and SSIM of 0.9287 with the GoPro dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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