Kim, Bo Hwa;Seo, Myung Won;Kook, Jin Woo;Choi, Hee Mang;Ra, Ho Won;Yoon, Sang Jun;Mun, Tae Young;Kim, Yong Ku;Lee, Jae Goo;Rhee, Young Woo
Korean Chemical Engineering Research
/
v.54
no.4
/
pp.533-542
/
2016
We investigate fluidization characteristics of the mixture of rice husk, silica sand and rice husk ash as a preliminary study for valuable utilization of rice husk ash obtained from gasification of rice husk in a fluidized bed reactor. As experiment valuables, the blending ratio of rice husk and sand (rice husk: sand) is selected as 5:95, 10:90, 20:80 and 30:70 on a volume base. Rice husk ash was added with 6 vol% of rice husk for each experiment and air velocity to the reactor was 0~0.63 m/s. In both rice husk/sand and rice husk/sand/ash mixture, the minimum fluidization velocity (Umf) is observed as 0.19~0.21 m/s at feeding of 0~10 vol.% of rice husk and 0.30 m/s at feeding of 20 vol.% of rice husk. With increasing the amount of rice husk up to 30 vol.%, $U_{mf}$ can not measure due to segregation behavior. The mixing index for each experiment is determined using mixing index equation proposed by Brereton and Grace. The mixing index of the mixture of rice husk/sand and rice husk/sand/ash was 0.8~1 and 0.88~1, respectively. The optimum fluidization condition was found for the good mixing and separation of rice husk ash.
Park, Su-Jin;Park, Sun-Hye;Chung, Heajung;Lee, Junsoo;Hyun, Taisun;Chun, Jiyeon
Food Science and Preservation
/
v.24
no.8
/
pp.1103-1112
/
2017
This study was performed to investigate the effects of different cooking methods (boiling, roasting, stir-frying, and deep-frying) on folate retention in 6 kinds of mushrooms (Beech-, button-, Juda's ear-, oak-, oyster-, and winter-mushrooms) frequently consumed in Korea. In order to assure reliability of analytical data, trienzyme extraction-L casei method was verified and analytical quality control was also evaluated. Folate contents of mushrooms varied by 6.04-64.82 g/100 g depending on the type of mushrooms. and were significantly affected by cooking methods. Depending on cooking methods, folate contents of mushrooms decreased by 22-48%, 2-31%, and 17-56% for Juda's ear-, oak- and oyster-mushrooms, respectively, while 17-90% of folate was increased in Beech mushroom. Overall, the largest weight loss was found in boiled mushrooms, but the lowest one in deep-fried samples. True folate retention rates considering processing factor were less than 100% for all cooked mushrooms except for Beech samples. Overall, folate loss was the largest by boiling with water but the smallest by deep-frying. Both accuracy and precision of trienzyme extraction-L-casei method were excellent based on a recovery close to 100% and coefficient variations less than 3%. Quality control chart of folate analysis (n=26) obtained during the entire study and an international proficiency test (z-score=-0.5) showed that trienzyme extraction-L casei method is reliable enough for production of national folate database.
Lee, Ka Soon;Seong, Bong Jae;Kim, Sun Ick;Jee, Moo Geun;Park, Shin Young;Mun, Jung Sik;Kil, Mi Ja;Doh, Eun Soo;Kim, Hyun Ho
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
/
v.46
no.11
/
pp.1386-1396
/
2017
The purpose of this study was to determine the optimum Platycodon grandiflorum root concentrate (PGRC, $65^{\circ}Brix$), fermented P. grandiflorum root extract by Lactobacillus plantarum (FPGRE, $2^{\circ}Brix$), and cactus Chounnyouncho extract (Cactus-E, $2^{\circ}Brix$) for preparation of PGRC stick product with FPGRE using response surface methodology (RSM). The experimental conditions were designed according to a central composite design with 20 experimental points, including three replicates for three independent variables such as amount of PGRC (8~12 g), FPGRE (0~20 g), and Cactus-E (0~20 g). The experimental data for the sensory evaluation and functional properties based on antioxidant activity and antimicrobial activity were fitted with the quadratic model, and accuracy of equations was analyzed by ANOVA. For the responses, sensory and functional properties showed significant correlation with contents of three independent variables. The results indicate that addition of PGRC contributed to increased bitterness and acridity based on the sensory test and antimicrobial activity, addition of FPGRE contributed to increased antioxidant activity and antimicrobial activity, and addition of Cactus-E contributed to increased fluidity based on the sensory test, antioxidant activity, and antimicrobial activity. Based on the results of RSM, the optimum formulation of PGRC stick product was calculated as PGRC 8.456 g, FPGRE 20.00 g, and Cactus-Ex 20.00 g with minimal bitterness and acridity, as well as optimized fluidity, antioxidant activity, and antimicrobial activity.
Image matching is a crucial preprocessing step for effective utilization of multi-temporal and multi-sensor very high resolution (VHR) satellite images. Deep learning (DL) method which is attracting widespread interest has proven to be an efficient approach to measure the similarity between image pairs in quick and accurate manner by extracting complex and detailed features from satellite images. However, Image matching of VHR satellite images remains challenging due to limitations of DL models in which the results are depending on the quantity and quality of training dataset, as well as the difficulty of creating training dataset with VHR satellite images. Therefore, this study examines the feasibility of DL-based method in matching pair extraction which is the most time-consuming process during image registration. This paper also aims to analyze factors that affect the accuracy based on the configuration of training dataset, when developing training dataset from existing multi-sensor VHR image database with bias for DL-based image matching. For this purpose, the generated training dataset were composed of correct matching pairs and incorrect matching pairs by assigning true and false labels to image pairs extracted using a grid-based Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm for a total of 12 multi-temporal and multi-sensor VHR images. The Siamese convolutional neural network (SCNN), proposed for matching pair extraction on constructed training dataset, proceeds with model learning and measures similarities by passing two images in parallel to the two identical convolutional neural network structures. The results from this study confirm that data acquired from VHR satellite image database can be used as DL training dataset and indicate the potential to improve efficiency of the matching process by appropriate configuration of multi-sensor images. DL-based image matching techniques using multi-sensor VHR satellite images are expected to replace existing manual-based feature extraction methods based on its stable performance, thus further develop into an integrated DL-based image registration framework.
Geon Oh;Sun-Il Choi;Xionggao Han;Xiao Men;Se-Jeong Lee;Ji-Hyun Im;Ho-Seong Lee;Hyeong-Dong Jung;Moon Jin La;Min Hee Kwon;Ok-Hwan Lee
Journal of Food Hygiene and Safety
/
v.38
no.2
/
pp.69-78
/
2023
This study aimed to investigate the protective effect of enzymatically modified stevia (EMS) on C2C12 cell-based model of dexamethasone (DEX)-induced muscle atrophy to provide baseline data for utilizing EMS in functional health products. C2C12 cells with DEX-induced muscle atrophy were treated with EMS (10, 50, and 100 ㎍/mL) for 24 h. C2C12 cells were treated with EMS and DEX to test their effects on cell viability and myotube formation (myotube diameter and fusion index), and analyze the expression of muscle strengthening or degrading protein markers. Schisandra chinensis Extract, a common functional ingredient, was used as a positive control. EMS did not show any cytotoxic effect at all treatment concentrations. Moreover, it exerted protective effects on C2C12 cell-based model of DEX-induced muscle atrophy at all concentrations. In addition, the positive effect of EMS on myotube formation was confirmed based on the measurement and comparison of the fusion index and myotube diameter when compared with myotubes treated with DEX alone. EMS treatment reduced the expression of muscle cell degradation-related proteins Fbx32 and MuRF1, and increased the expression of muscle strengthening and synthesis related proteins SIRT1 and pAkt/Akt. Thus, EMS is a potential ingredient for developing functional health foods and should be further evaluated in preclinical models.
Hee Jin You;Eun Ji Kang;In Jeong Kang;Ji-Min Kim;Sung-Taeg Kang;Sungwoo Lee
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
/
v.68
no.3
/
pp.134-146
/
2023
Phytophthora root rot (PRR) is a major soybean disease caused by an oomycete, Phytophthora sojae. PRR can be severe in poorly drained fields or wet soils. The disease management primarily relies on resistance genes called Rps (resistance to P. sojae). This study aimed to identify resistance loci associated with resistance to P. sojae isolate 40468 in Daepung × CheonAl recombinant inbred line (RIL) population. CheonAl is resistant to the isolate, while Daepung is generally susceptible. We genotyped the parents and RIL population via high-throughput single nucleotide polymorphism genotyping and constructed a set of genetic maps. The presence or absence of resistance to P. sojae was evaluated via hypocotyl inoculation technique, and phenotypic distribution fit to a ratio of 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75), indicating single gene mediated inheritance. Single-marker association and the linkage analysis identified a highly significant genomic region of 55.9~56.4 megabase pairs on chromosome 18 that explained ~98% of phenotypic variance. Many previous studies have reported several Rps genes in this region, and also it contains nine genes that are annotated to code leucine-rich repeat or serine/threonine kinase within the approximate 500 kilobase pairs interval based on the reference genome database. CheonAl is the first domestic soybean genotype characterized for resistance against P. sojae isolate 40468. Therefore, CheonAl could be a valuable genetic source for breeding resistance to P. sojae.
The increasing atmospheric imbalance caused by climate change leads to an elevation in precipitation, resulting in a heightened frequency of flooding. Consequently, there is a growing need for technology to detect and monitor these occurrences, especially as the frequency of flooding events rises. To minimize flood damage, continuous monitoring is essential, and flood areas can be detected by the Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery, which is not affected by climate conditions. The observed data undergoes a preprocessing step, utilizing a median filter to reduce noise. Classification techniques were employed to classify water bodies and non-water bodies, with the aim of evaluating the effectiveness of each method in flood detection. In this study, the Otsu method and Support Vector Machine (SVM) technique were utilized for the classification of water bodies and non-water bodies. The overall performance of the models was assessed using a Confusion Matrix. The suitability of flood detection was evaluated by comparing the Otsu method, an optimal threshold-based classifier, with SVM, a machine learning technique that minimizes misclassifications through training. The Otsu method demonstrated suitability in delineating boundaries between water and non-water bodies but exhibited a higher rate of misclassifications due to the influence of mixed substances. Conversely, the use of SVM resulted in a lower false positive rate and proved less sensitive to mixed substances. Consequently, SVM exhibited higher accuracy under conditions excluding flooding. While the Otsu method showed slightly higher accuracy in flood conditions compared to SVM, the difference in accuracy was less than 5% (Otsu: 0.93, SVM: 0.90). However, in pre-flooding and post-flooding conditions, the accuracy difference was more than 15%, indicating that SVM is more suitable for water body and flood detection (Otsu: 0.77, SVM: 0.92). Based on the findings of this study, it is anticipated that more accurate detection of water bodies and floods could contribute to minimizing flood-related damages and losses.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.