In this paper, we propose a web inspection system (WIS) for real-time detection of paper defects which can cause critical fractures during papermaking process. Our system incorporates high speed line-scan camera, lighting system, and detection algorithm to provide robust and precise detection of paper defects in real-time. Since edge defects are very crucial to the paper fractures, our system focuses on the edge region of the paper instead of inspecting the whole paper area. In our algorithm, image projection and sub-pixel operation are utilized to detect the edge defects precisely and connected component labeling and shape analysis techniques are adopted to extract various kinds of the region defects. Experimental results revealed that our web inspection system is very efficient for detecting paper defects during papermaking processes.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.263-263
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2017
Rice (Oryza sativa L.) is the world's third largest food crop after wheat and corn. Geographic authentication of rice has recently emerged as an important issue for enhancing human health via food safety and quality assurance. Here, we aimed to discriminate rice from six Asian countries through geographic authentication using combinations of elemental/isotopic composition analysis and chemometric techniques. Principal components analysis could distinguish samples cultivated from most countries, except for those cultivated in the Philippines and Japan. Furthermore, orthogonal projection to latent structure-discriminant analysis provided clear discrimination between rice cultivated in Korea and other countries. The major common variables responsible for differentiation in these models were ${\delta}^{34}S$, Mn, and Mg. Our findings contribute to understanding the variations in elemental and isotopic compositions in rice depending on geographic origins, and offer valuable insight into the control of fraudulent labeling regarding the geographic origins of rice traded among Asian countries.
The Escherichia coli K-12 and B strains are among the most frequently used bacterial hosts for scientific research and biotechnological applications. However, omics analyses have revealed that E. coli K-12 and B exhibit notably different genotypic and phenotypic attributes, even though they were derived from the same ancestor. In a previous study, we identified a limited number of proteins from the two strains using two-dimensional gel electrophoresis and tandem mass spectrometry (MS/MS). In this study, an in-depth analysis of the physiological behavior of the E. coli K-12 and B strains at the proteomic level was performed using six-plex isobaric tandem mass tag-based quantitative MS. Additionally, the best lysis buffer for increasing the efficiency of protein extraction was selected from three tested buffers prior to the quantitative proteomic analysis. This study identifies the largest number of proteins in the two E. coli strains reported to date and is the first to show the dynamics of these proteins. Notable differences in proteins associated with key cellular properties, including some metabolic pathways, the biosynthesis and degradation of amino acids, membrane integrity, cellular tolerance, and motility, were found between the two representative strains. Compared with previous studies, these proteomic results provide a more holistic view of the overall state of E. coli cells based on a single proteomic study and reveal significant insights into why the two strains show distinct phenotypes. Additionally, the resulting data provide in-depth information that will help fine-tune processes in the future.
Park, Se-Cheol;Jun, Jae-Hyun;Nam, Jung-Hyun;Kwon, Tae-Jong;Ko, In-Young;You, Kwang-Hyun
Microbiology and Biotechnology Letters
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v.24
no.4
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pp.472-477
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1996
Natural human epidermal growth factor (nhEGF) was purified from pregnant human urine by benzoic acid adsorption, DEAE-Sepharose ion exchange, and immunoaffinity chromatography. The purified nhEGF was further separated into four fractions using Bondapak C$_{18}$ HPLC system. Following characterization by Western blot analysis and double immu- nodiffusion, we found that each fraction corresponds to four derivatives of the nhEGF. For biological analysis of nhEGF, we optimized the labeling time and serum concentration for the incorporatioin of 5-bromo-2'-deoxy uridine (BrdU), a non-radioactive alternative for [$^{3}$H]-thymidine uptake, into NIH 3T3 cells. The DNA synthesis of NIH 3T3 cells was gradually increased at the nhEGF concentrations between 0.1 - 10 ng/ml in the Dulbecco's Modified Eagles Medium (DMEM) containing 0.2% Fetal calf serum (FCS). When we assayed the biological activity of four fractions, the activity of the second fraction was superior to that of the others. Based on the results from the HPLC analysis spiked with recombinant human epidermal growth factor (rhEGF) and amino acid sequencing, we concluded that the second fraction was nhEGF and the other three fractions were the derivatives of nhEGF. In addition, the proportion of nhEGF was approximately 46% is compared with that of the other three derivatives.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.4
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pp.5-27
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2019
The purpose of this study is to present the direction of development of menu structure of museum web site through menu structure and content analysis of domestic museum web sites. To this end, menu structure was divided into content areas for 27 national, public, and university museums in Korea and analyzed in terms of organizing system, labeling system, and navigation system, which are components of information architecture. The results of the study suggested continuous management, including hierarchy of appropriate width and depth, use of clear and consistent labels, provision of collection search functions and updating the status of collections, and correction of web site errors, in the direction of development.
In recent years, using Deep Learning methods to apply for medical and biomedical image analysis has seen many advancements. In clinical, using Deep Learning-based approaches for cancer image analysis is one of the key applications for cancer detection and treatment. However, the scarcity and shortage of labeling images make the task of cancer detection and analysis difficult to reach high accuracy. In 2015, the Unet model was introduced and gained much attention from researchers in the field. The success of Unet model is the ability to produce high accuracy with very few input images. Since the development of Unet, there are many variants and modifications of Unet related architecture. This paper proposes a new approach of using Unet++ with pretrained EfficientNet as backbone architecture for breast tumor cell nuclei segmentation and uses the multi-organ transfer learning approach to segment nuclei of breast tumor cells. We attempt to experiment and evaluate the performance of the network on the MonuSeg training dataset and Triple Negative Breast Cancer (TNBC) testing dataset, both are Hematoxylin and Eosin (H & E)-stained images. The results have shown that EfficientUnet++ architecture and the multi-organ transfer learning approach had outperformed other techniques and produced notable accuracy for breast tumor cell nuclei segmentation.
The purpose of the present study is to assess nutrient content for providing nutrition information such as nutrition labeling on Korean dishes in restaurant and food service institutions. The content of nutrients was calculated in recipies used to prepare dishes which has been frequently consumed in such four groups as the literature, foodservice institutions of industries, restaurants, and households. The numbers of dishes surveyed were 15. Total numbers of literture used for recipies analysis are 20. Recipies used in foodservice institutions of industries were abstracted from the journal 'Guk-Min Young-Yang' published in Korea dietetic association and obtained with the help of dietitians working in those institutions. Also, recipies has been using in restaurants were given from the Korea restaurant association. Recipies in households was calculated from the secondary analysis of the Korean National Nutrition Survey. Nutrient content from foods except steamed rice and side dishes in each dish was calculated using data of Korean food composition table published. The content of energy and protein in 'Gal-bi tang' (beef-rib soup) were highest in recipes used at restaurants, vitamin C in recipes of food service institutions of industries due to the generous use of meats and vegetables than other recipies. 'Doen-jang chigae' (soybean paste stew) showed the lowest content of energy in results analyzing recipes presented on the literature and varied protein level by four groups for difference of protein source used. The content of energy in 'Gop-chang jeongol' (small intestines stew) is 150 kcal more than 'Soegogi jeongol' (beef stew) in general. The energy level of 'Daeji-galbi' jim (braised pork ribs) and 'Dak jim' (braised chicken) turned out to be the highest in recipies presented on literature. Variation of each nutrient content including energy and protein was relatively high, since some of foods used in 'Pibimbab' (mixed rice) varied with four groups. Amounts of energy and protein in 'Naeng-myeun' (cold noodles) is the highest in recipies of foodservice institution of industries because much amounts of noodle and meats were used comparing to other groups. The average content of energy in 'Pulgogi' (grilled meat with sauce) was 50% to Korea recommended amounts of one meal, 833.3 kcal. Content of vitamin $B_1$ in 'Jeuk pyeunuk' (boiled pork), which is made of pork meat, was higher than other dishes. The ingredients of frequently consumed Korean dishes were highly variable among the four groups which inevitably results in variation of nutrient content in each dishes. The high variation of nutrient content in each dish according to study requires careful collecting of the large number of recipies in presenting representative nutrient content for nutrition labeling on dishes in restaurant and food service institutions effectively.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.51-56
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2005
There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.3
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pp.59-69
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2017
The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2016.05a
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pp.259-260
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2016
Recently, world-wide focusing on the interest for the reduction of greenhouse gas emissions associated with climate change and global warming, South Korea also has set up a national greenhouse gas reduction target and action plans seeking to achieve them. In particular, in the construction area, to encourage green building certification of the building and carbon labeling acquisition of building products, in order to reduce the environmental impact caused by the industrial activities have been in steady efforts. Therefore, this study estimates the life cycle carbon footprint of building construction materials applied to carbon emissions reduction technology and analyzes the results. Through the CO2 emissions analysis in construction phase and maintenance phase of the building, it provides basic resource for future research expansion and establishes a step-by-step whole life cycle carbon emissions reduction plan in new construction and existing buildings.
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