Lacquer tree can be proliferated by root or stem cutting, and seed. In case of proliferation by seed, however, the germination rate is very low. Thus, the present study was carried out to obtain aspceptic lacquer plant in vitro from seed because natural tissue culture was highly defiled by unknown fungi and bacteria. First seed grading on distilled water was 50.7% and second seed grading was 20.8% after 98% sulfuric acid treatment for 2 hours. Removal of inner seed coat was higher with 32.4% than non-removal of outer seed coat and removal outer seed coat in rooting rate. In germination rate according to pre-treatment, growth regulators were not effective at all, but sulfuric acid was effective a little with 3%. Removal outer seed coat was increased about 4%, that germinated about 10% in MS medium supplemented with 1.0mg/L BA and 0.05mg/L NAA, 1.0mg/L BA. Lacquer tree seeds germinated after 10 days in MS medium, and aspceptic seedling of lacquer tree were obtained after 3 weeks in vitro. Germination rate, however, was lower about 10%.
The worldwide research and development for high-efficiency power generation system is progressing steadily because of the growing demand for reducing greenhouse gas emissions. Many countries have spurred the research and development of supercritical $CO_2$ power generation technology since 2000 because it has the advantage of compactness, efficiency, and diversity. Supercritical $CO_2$ power generation system can be classified into an indirect heating type and a direct heating type. As of now, most studies have concentrated on the development of indirect type supercritical $CO_2$ power generation system. In the United States, NREL(National Renewable Energy Lab.) is developing supercritical $CO_2$ power generation system for Concentrating Solar Power. In addition, U.S. DOE(Department of Energy) also plans to start investing in the development of the supercritical $CO_2$ power generation system for coal-fired thermal power plant this year. GE is developing not only 10MW supercritical $CO_2$ power generation turbomachinery but also the conceptual design of 50MW and 450MW supercritical $CO_2$ power generation turbomachinery. In Korea, the Korean Atomic Energy Research Institute has constructed the supercritical $CO_2$ power generation test facility. Moreover, KEPRI(Korea Electric Power Research Institute) is developing a 2MW-class supercritical $CO_2$ power generation system using diesel and gas engine waste heat with Hyundai Heavy Industries.
The most expensive spatial operation in spatial databases is a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisfying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved, the response time is not tolerable because of not meeting the requirements of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. However, as the number of processors increases, the efficiency of each processor decreases rapidly because of the disk bottleneck and the overhead of message passing. This paper proposes the method of task allocation to soften the disk bottleneck caused by accessing the shared disk at the same time, and to minimize message passing among processors. In order to evaluate the performance of the proposed method in terms of the number of disk accesses and message passing, we conduct experiments on the two kinds of parallel spatial join algorithms. The experimental tests on the MIMD parallel machine with shared disks show that the proposed semi-dynamic task allocation method outperforms the static and dynamic task allocation methods.
On-line reorganization in a shared nothing database cluster is crucial to the performance of the database system in a dynamic environment like WWW where the number of users grows rapidly and changing access patterns may exhibit high skew. In the existing method of on-line reorganization have a drawback that needs excessive data migrations in case more than two nodes within a cluster have overload at the same time. In this paper, we propose an advanced B$^{+}$ tree based on-line reorganization method that solves data skew on multi-nodes. Our method facilitates fast and efficient data migration by including spare nodes that are added to cluster through on-line scaling. Also we apply CSB$^{+}$ tree (Cache Sensitive B$^{+}$ tree) to our method instead of B$^{+}$ tree for fast select and update queries. We conducted performance study and implemented the method on Ultra Fault-Tolerant Database Cluster developed for high scalability and availability. Empirical results demonstrate that our proposed method is indeed effective and fast than the existing method. method.
In the wireless communication systems, the power consumption of a mobile device is very important issue due to its battery limitations. Hence most of the standards for wireless networks including a mobile WiMAX system are supporting their own power saving mode in way that a mobile device is able to reduce its energy usage while in the mode. However, those standards just define the arrangement of special time intervals, called a paging listening interval, during which the device needs to receive the paging-related control messages, and they do not specify how to effectively reduce the power in many different network environments. This means the amount of power spent by the device is very dependent on the implementations of individual device-vendors, and undesirable paging loss may happen according to the channel conditions. To reduce unnecessary power usage and the risk of paging loss, this paper proposes the effective frequency/BS selection algorithm applicable to a mobile device operating in the power saving mode, which serves the device with better BS based on the tracking for channel variation. This algorithm consists of the channel estimation phase during each paging listening interval, the tracking phase for the measured results, the frequency reselection phase based on the tracking activity, and the preferred BS reselection phase. Thus the proposed method can improve the paging performance while the device is moving in the network. Also the simulation result shows that the presented scheme is superior to other candidates in energy efficiency due to the channel-adaptive frequency/BS selection.
Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).
The changes in the partition coefficient of model proteins (lysozyme, myoglobin, conalbumin, bovine serum albumin) in an aqueous two·phase system formed by polyethylene glycol and dextran were examined in order to improve the capacity of counter current distribution (CCD) for the protein fractionation and concentration . The protein distribution pattern in CCD with 30 tubes varied with the pH (4.5, 5.5, 6.5, 9.0, 12.0) and KCl concentration (0mM, 50mM, 250mM, 500mM) of the system. From the mixture of model proteins, pure myoglobin was appeared at the upperphase of 14th tube having 50mM of KCl at pH 5.5 and the upper-phase of 13th tube having 250mM of KCl at pH 6.5. Similarly pure BSA was obtained at the 14th tube having KCl 250mM with pH 4.5, pure lysozyme at the 19th tube having 500mM of KCl at pH 4.5 and the upper-phase of 16th tube 50mM of KCl at pH 5.5.
With the growth of the Internet, multimedia streaming becomes an important means to deliver video contents over the Internet and the amount of the streaming multimedia contents is also getting increased. However, it becomes difficult to guarantee the quality of service in real-time over the IP network environment with instantaneously varying bandwidth. In this paper, we propose an optimal adaptation framework for streaming contents over the Internet in the sense that the perceptual quality of the multi-angie content with multiple visual objects is maximized given the constraints such as available bandwidth and transcoding cost. In the multi-angle video service framework, the user can select his/her preferred alternate views among the given multiple video streams captured at different view angles for a same event. This enhanced experience often entails streaming problems in real-time over the network, such as instantaneous bandwidth changes in the Internet. In order to cope with this problem, we assume that multi-angle video contents are encoded at different bitrates and the appropriate video streams are then selected or transcoded for delivery to meet such bandwidth constraints. For the user selective consumption of the various bitstreams in the multi-angle video service, the bitstream in each angle can be encoded in various bitrate, and the user can select a sub-bitrstream in the given bitrstreams or transcode the corresponding content in order to deliver the optimally adapted video contents to the instantaneously changing network condition. Therefore, we define the transcoding cost which means the time taken for transcoding the video stream and formulate a unified optimization framework which maximizes the perceptual quality of the multiple video objects in the given constraints such as the transcoding cost and the network bandwidth. Finally, we present plenty of the experimental results to show the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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2020
3D Models of offshore plant piping materials designed by 3D CAD systems are provided to the production processes in the form of 2D piping drawings and 2D piping installation drawings. In addition to the standard engineering information, the purchasing, procurement, manufacturing, installation, and inspection of raw materials are managed systematically in an integrated process control system. The existing integrated process management system can help reduce the processing time by managing the flow and progress of resources systematically, but it does not include 3D design model information. Hence, it is difficult to understand complicated pipe structures before installing the pipe. In addition, when design changes or immediate design modifications are required, it is difficult to find related data or exchange information quickly with each other. To solve this problem, an offshore plant-piping process-monitoring system was developed based on a 3D model. The 3D model-based piping monitoring system is based on Visual Studio 2017 C# and UNITY3D so that the piping-process work information can be linked to the 3D CAD model in real time. In addition, the 3D model could check the progress of the pipe installation process, such as block, size, and material, and the progress of functional inspection items, such as cleaning, hydraulic inspection, and pneumatic inspection.
Skyline Query processing is important to wireless sensor applications in order to process multi-dimensional data efficiently. Most skyline researches about sensor network focus on minimizing the energy consumption due to the battery powered constraints. In order to reduce energy consumption, Filtering Method is proposed. Most existing researches have assumed a snapshot skyline query processing and do not consider continuous queries and use data generated in ancestor node. In this paper, we propose an energy efficient method called Bottom up filtering tuple selection for continuous skyline query processing. Past skyline data generated in child nodes are stored in each sensor node and is used when choosing filtering tuple. We also extend the algorithms, called Support filtering tuple(SFT) that is used when we choose the additional filtering tuple. There is a temporal correlation between previous sensing data and recent sensing data. Thus, Based on past data, we estimate current data. By considering this point, we reduce the unnecessary communication cost. The experimental results show that our method outperforms the existing methods in terms of both data reduction rate(DRR) and total communication cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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